diapositivas

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA
FUERZA ARMADA NACIONAL BOLIVARIANA
NÚCLEO ARAGUA – SEDE MARACAY
INTEGRANTES: ING. BERUSCA RODRÍGUEZ
ING. BRANYELICA SILVA
ING. PAOLA DE BENEDICTIS
FACILITADORA: PROF. ISABEL LINARES
MARACAY, 06 DE ABRIL DEL 2022
TÉCNICAS CUANTITATIVAS DE
GESTIÓN

2. Regresion y
correlacion
Regresión y Correlación
Comprende el análisis de los datos muestrales para saber qué
es y cómo se relacionan entre si dos o mas variables en una
población.
Resulta útil para un trabajo de exploración cuando un
investigador o analista trata de determinar que variables son
potenciales importantes, el interés radica básicamente en la
fuerza de la relación.
Regresión y
Correlación
Es la relación
Entre 2 variables
lineales

3. Regresión y Correlación
• Tipos de Correlación
Correlación Directa
Correlación Inversa Correlación Nula

4. Regresión y Correlación
• Tipos de Regresión
Lineal
1. Fuerte y Positiva
2. Fuerte y Negativa
3. Débil y positiva
4. Débil y Negativa

5. Regresión Lineal Simple
Por cada valor de X prefijado hay una
subpoblación de valores en Y
A la recta
obtenida se le
llama recta de
regresión cuya
ecuación es la de
regresión lineal
simple.
Cuya Ecuación es:

6. Regresión Lineal Múltiple
Cuya Ecuación es:
Se manejan múltiples variables
independientes que contribuyen a la
variable dependiente. Se manejan
múltiples coeficientes y a su vez es
computacionalmente más compleja
debido a las variables añadidas.

7. Interpretación de Resultados
• Análisis de Regresión
El análisis de regresión genera una ecuación que describe la
relación estadística entre una o más variables predictoras y la
variable de respuesta.
Normalmente, los valores p de los
coeficientes se utilizan para determinar
los términos que se deben conservar en
el modelo de regresión. En el modelo de
arriba, se debería considerar eliminar
Este.

8. Interpretación de Resultados
• Coeficientes de Regresión para las
Relaciones Lineales
Los coeficientes de regresión
representan el cambio medio en la
variable de respuesta para una
unidad de cambio en la variable
predictora mientras se mantienen
constantes los otros predictores
presentes en el modelo.
La gráfica de línea ajustada muestra los
mismos resultados de la regresión de forma
gráfica.

9. Análisis de Series de
Tiempo
Método clásico de las Series de
Tiempo
Una serie de tiempo es un conjunto de
valores observados tomados en
tiempos específicos y en intervalos
iguales.
𝑌 = 𝐹(𝑡).
Y (eje vertical), están en función del tiempo,
representado como “t”, y graficado en el eje horizontal.
Cuya Ecuación es:

10. Análisis de Tendencia
Grafica de una recta o
curva de tendencia
Grafica de una recta de
tendencia con movimiento
cíclico sobrepuesto
Grafica con movimiento
estacional sobrepuesto

11. Análisis de Series de
Tiempo
𝑌 = 𝑇 ∗ 𝐶 ∗ 𝑆 ∗ 𝐼 = TCSI
Donde:
• Tendencia (T)
• Fluctuaciones Cíclicas (C)
• Variaciones Estacionales (S)
• Variaciones Irregulares (I)

12. Arboles de Decisiones
Un Árbol de Decisión es un modelo de predicción utilizado
para modelar construcciones lógicas sobre el contenido de
bases de datos, para la toma decisiones en base a esas
entradas, es decir, es una forma gráfica y analítica de
representar todos los eventos que pueden surgir a partir de
una decisión asumida en cierto momento.
Indica que en ese punto del proceso ocurre un evento aleatorio. Está representado por un círculo.
Rama:
Nos muestra los distintos caminos que se pueden emprender cuando tomamos una decisión o bien ocurre algún evento aleatorio:

13. Arboles de Decisiones
Nodo de decisión:
Indica que una
decisión necesita
tomarse en ese punto
del proceso. Está
representado por un
cuadrado.
Nodo de
probabilidad:
Indica que en ese
punto del proceso
ocurre un evento
aleatorio. Está
representado por un
círculo.
Rama:
Nos muestra los
distintos caminos que
se pueden emprender
cuando tomamos una
decisión o bien ocurre
algún evento aleatorio

14. Arboles de Decisiones
Una compañía de seguros nos ofrece una indemnización
por accidente de 210.000$. Si no aceptamos la oferta y
decidimos ir a juicio podemos obtener 185.000$, 415.000$
o 580.000$dependiendo de las alegaciones que el juez
considere aceptables. Si perdemos el juicio, debemos
pagar las costas que ascienden a30.000$.Sabiendo que el
70% de los juicios se gana, y de éstos, en el 50% se obtiene
la menor indemnización, en el 30% la intermedia y en el
20% la más alta, determinar la decisión más acertada.
Aplicación

15. MUCHAS GRACIAS
POR SU ATENCIÓN