El documento presenta un estudio realizado por el INEGI sobre los sueldos de hombres y mujeres en México en diferentes ocupaciones. Se pide analizar si existen diferencias salariales entre géneros y si la profesión influye en la retribución. También se presenta un caso de supuesta copia y se pide aplicar análisis estadístico para evaluar evidencia del "efecto sonrisa". Finalmente, se describen ejercicios prácticos de regresión lineal simple y múltiple para predecir resultados.

1. Sesión 10
ANOVA y Regresión
Estadística en las organizaciones
AD4001
Dr. Jorge Ramírez Medina

2. Estudio del INEGI
El INEGI cuenta con información sobre sueldos de hombres
y mujeres mexicanos en diferentes ocupaciones. En base a
una muestra de esta información que puede consultar en la
hoja INEGI del archivo Excel S10.xlsx anexo , investigue si
hay diferencia entre los sueldos hombres y mujeres e investigue
si influye la profesión de la persona en la retribución salarial.
¿Cuál es su conclusión?
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3. Estudio del INEGI
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4. Acusado de copia
Dale Carnegie realizó un estudio en el que estableció que la sonrisa ayuda a ganar
amigos e influir en las personas. Demostró que una persona sonriente es juzgada
como más agradable, atractiva, sincera, alegre y competente que una persona que
no sonríe.
En clase se habló sobre el caso de Acusado de Copia. Utilice los datos de la hoja
Copia del archivo Excel T09.xlsx anexo. Aplique el análisis pertinente e indique si
hay evidencia estadística que soporte el fenómeno de "efecto sonrisa-indulgencia"
del que se habló en clase.
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5. Acusado de copia
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6. Reflexión en clase
Historia del Dr. Howard Mozkowitz
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7. Ejercicio en clase
Cata de Vinos
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La Cata se realiza en tres fases: Análisis visual, de aroma y de sabor.
Realiza tu evaluación de la cata de vinos en la liga indicada en la plataforma.
Una vez que hayas aplicado el análisis estadístico a los resultados.
Sube sube a la plataforma de manera individual el ejercicio sobre la Cata de
vinos en un archivo nb.

8. Correlación
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9. Ejemplo financiero
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10. Ejemplo financiero
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11. Coeficiente de Correlación
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12. Coeficiente de Correlación
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13. Modelo de
regresión lineal simple
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14. Método de mínimos
cuadrados
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15. Calculando b0 y b1
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16. Ejemplo
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17. Resolución
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18. Suma de cuadrados
debido al error
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19. Suma total de cuadrados
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20. SCE y STC
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21. Suma de cuadrados
debido a la regresión
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22. ¿Qué tan bien se ajustan los
datos a la regresión?
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23. ¿Qué tan bien se ajustan los
datos a la regresión?
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24. Coeficiente de determinación
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25. Coeficiente de correlación
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26. En el ejemplo
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𝑟2
=
𝑆𝐶𝑅
𝑆𝐶𝑇
=
𝑆𝑇𝐶 − 𝑆𝐶𝐸
𝑆𝐶𝑇
𝑟𝑥𝑦

27. ¿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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28. Evaluación final
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29. Fin Sesión Diez