El documento presenta información sobre estadística incluyendo tablas ANOVA, regresión lineal, índices de precios y correlación. Explica cómo utilizar el método de mínimos cuadrados para determinar la relación entre el número de llamadas realizadas por un representante y el número de copiadoras vendidas, y calcula que se esperan 20 copiadoras vendidas para alguien que hace 20 llamadas.

1. ESTADÍSTICA II Econ. Mary Morocho Quezada [email_address] (07) 2570275-Ext.2711 - 2944 ABRIL – AGOSTO 2007 ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS ESCUELA : FECHA : NOMBRES:

2. TABLA ANOVA Donde: SS = Suma de cuadrados total SST = Suma de cuadrados tratamiento SSE = Suma de cuadrados del error MST= Cuadrado medio de los tratamientos MSE= Cuadrado medio del error K = Tratamientos N = Observaciones FUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE CUADRADOS GRADOS DE LIBERTAD MEDIA DE CUADRADOS F TRATAMIENTOS SST K-1 SST/(K-1)=MST MST /MSE ERROR SSE n-K SSE/(n-K)=MSE TOTAL SSTOTAL n-1

3. EJEMPLO.- Se quiere determinar si para llegar a un mismo destino, se puede utilizar cuatro carreteras diferentes (Existe diferencia en el tiempo en llegar a un mismo destino por las cuatro carreteras)

4. SUMA DE CUADRADOS TOTAL SUMA DE CUADRADOS DEBIDOS AL TRATAMIENTO Tc = Total de cada tratamiento nc = Número de observaciones de cada tratamiento SUMA DE CUADRADOS DEL ERROR

5. Como 8.99>5.09 H0 se rechaza por lo tanto las varianzas son diferentes FUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE CUADRADOS GRADOS DE LIBERTAD MEDIA DE CUADRADOS F TRATAMIENTOS 890.68 3 296.89 8.99 ERROR 594.41 18 33.02 TOTAL 1485.09 21

6. REGRESIÓN LINEAL DIAGRAMA DE DISPERSIÓN X Y VARIABLE INDEPENDIENTE VARIABLE DEPENDIENTE Y=a+ bX

7. PRINCIPIO DE MÍNIMOS CUADRADOS Y`= Es el valor pronosticado de la variable Y para un valor seleccionado de X a = Es el valor estimado de Y cuando X= 0 (Es la intersección con el eje Y) b = Es el cambio promedio en Y por unidad de cambio (incremento o decremento) en la variable independiente X (Es la pendiente de la recta) X = Es cualquier valor seleccionado de la variable independiente

8. PRINCIPIO DE MÍNIMOS CUADRADOS PENDIENTE DE LA LÍNEA DE REGRESIÓN PUNTO DONDE SE INTERCEPTA CON EL EJE Y FORMULAS

9. SISTEMAS DE ECUACIONES DONDE: X=a un valor de la variable independiente Y=es un valor de la variable dependiente n= es el número de elementos

10. MODELOS Nº de asaltos Nº de policías Miembros de la familia Gasto mensual del jefe de hogar Precio del metro cuadrado de constricción Nº de metros cuadrados construidos Nº de unidades producidas Precio del producto Y X Y X X Y Y X

12. Cálculos necesarios para determinar la ecuación de regresión de mínimos cuadrados

13. PRINCIPIO DE MÍNIMOS CUADRADOS b = 1,1842 a = 18,9476

15. ANALISIS DE CORRELACIÓN COEFICIENTE DE CORRELACIÓN.-Medida de la intensidad lineal entre dos variables. X Y NÚMERO DE HIJOS SALARIO ANUAL CORRELACIÓN CERO r=0 (X y Y no tienen relación) Y PRECIO CANTIDAD VENDIDA X CORRELACIÓN NEGATIVA Y DÉBIL (XyY Tienen cierta relación lineal) NOTAS ESTADISTICA I NOTAS ESTADÍSTICA II CORRELACIÓN POSITIVA Y FUERTE (X y Y tienen una relación lineal intensa)

16. CORRELACIÓN PERFECTA X X Y La línea tiene pendiente negativa r=-1.00 Correlación negativa perfecta Y La línea tiene pendiente positiva Correlación positiva perfecta r=1.00

17. INTENSIDAD DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN El resultado puede ser entre -1 y 1 0 -1.00 1.00 Correlación positiva perfecta Correlación negativa perfecta Sin Correlación -0.50 0.50 Correlación negativa Correlación positiva Correlación negativa intensa Correlación negativa moderada Correlación negativa débil Correlación positiva débil Correlación positiva moderada Correlación positiva intensa

19. Y=45,6-0,7263X Y=PRECIO DEL PRODUCTO X=Nº UNIDADES RODUCIDAS a=45,6 Es el precio del producto, sin unidades de producción (No tiene significancia o no es consistente) b=-0,7263 Es la reducción de los precios en el producto por cada unidad adicional producida

20. REGRESIÓN MÚLTIPLE Y`= Es el valor pronosticado de la variable Y para un valor seleccionado de X1 y X2 a = Es el valor estimado de Y cuando X1 y X2 = 0 b1 = Es el cambio promedio en Y por unidad de cambio (incremento o decremento) en la variable independiente X1 manteniendo constante X2 cte. X1 y X2 = son cualquier valor seleccionado de las variables independientes b2 = Es el cambio promedio en Y por unidad de cambio (incremento o decremento) en la variable independiente X2 manteniendo constante X1

21. ECUACIÓN

25. P P0 P01 Q0 Q1 IS P0Q0 P1Q1 P0Q1 P1Q1 1 456 546 20 42 119,7 9120 22932 19152 22932 2 451 567 30 45 125,7 13530 25515 20295 25515 3 432 654 32 43 151,3 13824 28122 18576 28122 4 453 678 35 58 149,6 15855 39324 26274 39324 5 423 456 26 59 107,8 10998 26904 24957 26904 T 2215 2901 654,3 63327 142797 109254 142797 LASPEYRES 225,49 PAASCHE 130,70 FISHER 171,67