Autor(es): • Luis Fernando Aguas

Estadística:Regresiones Lineales Múltiples

Contenidos• Objetivos

• Resultados de Aprendizaje

• Introducción

• Desarrollo de Contenidos

• Conclusiones

• Recomendaciones

• Bibliografía

Objetivos

•Conocer las distintas funciones que se puede realizar con SPSS

•Determinar y aprender las tareas que puede desarrollarse con SPSS

Resultados de aprendizaje• Elaborar conclusiones válidas para la población a partir

de los análisis de los estimadores obtenidos de los datos de muestras adecuadas de acuerdo a referentes teóricos.

Introducción El Análisis de Regresión tiene como objetivo estudiar la relación entre variables. Permite expresar dicha relación en términos de una ecuación que conecta una variable de respuesta Y, con una o más variables explicativas X1,X2,…,XkFinalidad:

• Determinación explícita del funcional que relaciona las variables. (Predicción)

• Comprensión por parte del analista de las interrelaciones entre las variables que intervienen en el análisis.riable de respuesta Y, con una o más variables explicativas X1,X2,…,Xk

Tipo de datos

• Regresión logística, Modelos Probit (La variable de respuesta es binaria)

• Regresión ordinal (La variable de respuesta es de tipo ordinal)

• Escalamiento óptimo o regresión categórica (Las variables explicativas y/o explicada, pueden ser nominales)

• Situaciones especiales en la estimación del modelo lineal: Mínimos cuadrados en dos fases (correlación entre residuos y v. explicativas), estimacion ponderada.

Regresión Lineal MúltipleModelo:

SPSS

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En esta tabla podemos observar que la media del sexo es 0.46, es decir como tenemos 1 Masculino y 2 Femenino, asumimos que hay más hombres que mujeres; también como la media de la altura es 168.01 y el peso es de 73.54, que la población tiene una gran altura y esta tendiendo a la obesidad, ya que si sumamos la desviación a la altura media tenemos: 178.214 y si hacemos al peso lo mismo tenemos 90,76 kg.

Con respecto a las correlaciones por los valores obtenidos no se ve una correlación entre variables.

Ninguna variable se eliminó, por lo cual todas las variables son coherentes en el modelo de regresión lineal múltiple.

La significancia no cumple con ser menor a 0.05.

La ecuación es: Sexo= -0.007Altura-0.001Peso + 1.765 La tolerancia es igual para altura y peso El factor de inflación de varianza es bastante alto, se debe a la falta de correlación entre variables

Se observa una mejor colinealidad en la dimensión 3, aunque el índice de condición es bastante alto.

Conclusiones

• El SPSS y EXCEL son programas estadísticos, computarizados ideal para la introducción, interpretación de los datos necesarios para llevar un control adecuado de la empresa, es capaz de gestionar de forma inteligente la nómina, contabilidad, gastos extras, y demás aplicaciones financiera.

Recomendaciones • Se recomienda aprender el uso adecuado de SPSS ya

que es una gran ayuda para realizar trabajos estadísticos.

Bibliografía• http://site.ebrary.com/lib/pucesp/detail.action?docID=105

26557

• http://site.ebrary.com/lib/pucesp/detail.action?docID=10479465

• http://site.ebrary.com/lib/pucesp/detail.action?docID=10365616

• http://www.hrc.es/bioest/M_docente.html