estadística

1. MTRA. ARACELI SANCHEZ CASTRO ACT_III
UNIVERSIDAD HISPANA
DOCTORADO EN EDUCACIÓN
NOMBRE DEL PARTICIPANTE:
MTRA. ARACELI SÁNCHEZ CASTRO
NOMBRE DE LA ASESOR:
DR. AGUSTÍN MEJÍA PRÓA
MATERIA:
ESTADÍSTICA PARA LA INVESTIGACIÓN EDUCATIVA
ACTIVIDAD III:
EJEMPLO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Octubre 2020

2. MTRA. ARACELI SANCHEZ CASTRO ACT_III
Regresión Lineal Simple
El análisis de regresión lineal estudia la naturaleza de la relación entre una variable dependiente de una o más variables independiente.
Esta relación se presenta por un modelo matemático, dado por la ecuación de regresión.
Tarea:
1. Plantear con datos de un ejemplo un ejemplo de regresión lineal, explicando cada una de las variables (dependientes e independientes
así como la ecuación lineal (resultados) y sus conclusiones de la actividad.
Ejemplo:
Pronostico de Egreso del Bachillerato del Centro Escolar “Gral. Rafael Cravioto Pacheco”
Dado los números de los alumnos egresados del Bachillerato de C. E “Gral. R. C. P” anualmente y utilizando el modelo de regresión
lineal. ¿Cuál es el pronóstico de crecimiento y el porcentaje para los siguientes años?
Año
Número
de Periodo
Núm. de
Egresados
2016 1 120
2017 2 109
2018 3 128
2019 4 116
2020 5 90
2021 6 96.2
Incremento Lineal
1 122.7
2 117.4 -5.3000
3 112.1 -5.3000
4 106.8 -5.3000
5 101.5 -5.3000
6 96.2 -5.3000

3. MTRA. ARACELI SANCHEZ CASTRO ACT_III
y =128.5 - 5.3x
R² = 0.3396
0
20
40
60
80
100
120
140
0 1 2 3 4 5 6
Proyección de Estudiantes
Egresados 2021
Núm. de Periodo
Núm.deEgresados

4. MTRA. ARACELI SANCHEZ CASTRO ACT_III
1. Variable Dependiente: Es el número de egresados del Centro Escolar “Rafael Cravioto Pacheco” lo cual interpretaremos con valores
tangibles en el eje “Y” y depende del número de periodo (año).
2. Variable Independiente: Es el número de periodo (año) y no depende de ningún otro valor para ser calculado.
3. De la Ecuación Lineal de la recta ŷ=128.5-5.3 x donde:
 128.5 es intercepto de la recta en el eje de la Y (número de egresados en el año 2015).
 5.5 es una constante que representa la pendiente de la recta a investigar para efectos tangibles nos visualiza el decremento en 5.3
estudiantes egresados por año.
 5.3 * x establece el incremento lineal de acuerdo al periodo calculado.
4. En conclusión: De acuerdo a la regresión lineal se observa que se mantiene el número de inasistencias en 26 para la séptima semana, ya
que de acuerdo al incremento cada dos semanas existe una falta.