Sesión 9 Regresión Lineal Simple Estadística en las organizaciones AD4001 Dr. Jorge Ramírez Medina EGADE Business School

1. Sesión 9
Regresión Lineal Simple
Estadística en las organizaciones
AD4001
Dr. Jorge Ramírez Medina

2. Tabla ANOVA
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 
2 1

s n 
2

3. Tabla Anova
Fuente de
variación
Suma de
cuadrados
Grados
de
libertad
Cuadrado Medio F p-value
Tratamientos SCTR k-1 CMR=SCTR/(k-1) F=CMTR/CME tablas
Error SCE nT-k CME=SCE/(nT-k)
Total STC nT-1
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4. Qué tipo
de relación
se examina?
Cuántas son
las variables
a predecir?
Dependencia Interdependencia
Múltiples relaciones de
Variables dependientes e
independientes Varias variables
Cuál es la escala
de medición de
la variable
dependiente?
Cuál es la escala
de medición de
la variable
dependiente?
Cuál es la escala
de medición de
la variable
predictora?
SEM
dependientes en
una sola relación
Una variable
dependientes en
una sola relación
Correlación
canónica
Análisis
Multivariado
de varianza
(Manova)
Correlación
canónica
con variables
dummy
Regresión múltiple
Análisis Conjoint
Análisis discriminante
múltiple
Modelos de
probabilidad lineal
(logit Analysis)
Métrica
No Métrica
Métrica No Métrica
Métrica No Métrica

5. Correlación canónica
Y1+Y2+Y3+…+Yn = X1+X2+X3+…+Xn
métrica, no métrica métrica, no métrica
Manova
Y1+Y2+Y3+…+Yn = X1+X2+X3+…+Xn
métrica no métrica
Análisis de Varianza
Y1 = X1+X2+X3+…+Xn
métrica no métrica
Análisis discriminante múltiple
Y1= X1+X2+X3+…+Xn
no métrica (dicotómica) métrica
Análisis de regresión múltiple
Y1= X1+X2+X3+…+Xn
métrica métrica, no métrica
Análisis Cojoint
Y1= X1+X2+X3+…+Xn
métrica, no métrica no métrica
SEM
Y1 =
Y2 =
Ym =
X11+X12+X13+…+X1n
X21+X22+X23+…+X2n
Xm1+Xm2+Xm3+…+Xmn
métrica métrica, no métrica
Relación entre los
métodos de
dependencia
multivariados

6. Revisión de Tarea Anova
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7. Modelo de
regresión lineal simple
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8. Método de mínimos
cuadrados
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9. Calculando b0 y b1
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10. Ejemplo
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11. Suma de cuadrados
debido al error
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12. Suma total de cuadrados
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13. SCE y STC
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14. Suma de cuadrados
debido a la regresión
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15. ¿Qué tan bien se ajustan los
datos a la regresión?
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16. Suposiciones del modelo
• E(e)=0
• Varianza de e, (que es 2) es la misma para
todos los valores de x.
• Los valores de e son independientes.
• e es una variable distribuida normalmente
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17. ¿Cómo comprobamos
el ajuste del modelo?
• Usando r2
• Usando una prueba de hipótesis
H0: b1= 0
Ha: b1 ≠ 0
Estadístico de prueba
F=CMR/ECM
Regla rechazo
p-value<=a
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18. Coeficiente de determinación
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19. Coeficiente de correlación
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20. En el ejemplo
푟2 =
푆퐶푅
푆퐶푇
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=
푆푇퐶 − 푆퐶퐸
푆퐶푇
푟푥푦

21. Usando la prueba F
Fuente de
variación
Suma de
cuadrados
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Grados
de
libertad
Cuadrado Medio F p-value
Regresión SCR 1 CMR=SCR/1 F=CMR/CME tablas
Error SCE n-2 CME=SCE/(n-2)
Total STC n-1

22. En el ejemplo
퐹 =
퐶푀푅
퐸퐶푀
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퐶푀푅 =
푆퐶푅
퐹 = 74.25
푁표. 푣푎푟푖푎푏푙푒푠
푠2 = 퐸퐶푀 =
푆퐶퐸
푛 − 2
14200
1
15300
10−2
= 191.25
p-value
2.54887E-05

23. Análisis de residuos
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(푦푖 − 푦 )

24. Residuales
(푦푖 − 푦 )
-12
15
-12
18
-3
-3
-3
9
-21
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25. Tarea de la sesión
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26. Fin Sesión Nueve