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ANÃLISIS DE REGRESIÃ"N LINEAL Ãndices BursÃ¡tiles de EUA y MÃ©xico Eduardo J. Paxson PÃ¡ez Universidad AnÃ¡huac MaestrÃa en Alta DirecciÃ³n AdministraciÃ³n de Operaciones I Prof. Francisco Reyes 19 de septiembre de 2001.INDICE I. INTRODUCCIÃ"N II. CASO DE ESTUDIO III. ESTADÃSTICAS BASICAS IV. REGRESIÃ"N LINEAL. MODELO LINEAL SIMPLE.V. AJUSTE DEL MODELO LINEAL DE ORDEN 1 VI. AJUSTE DE MODELO LINEAL DE ORDEN 2 VII. AJUSTE DEL MODELO CUBICO VIII. AJUSTE DE MODELO POLINOMIAL DE SEXTO ORDEN IX. CONCLUSIONES X. BIBLIOGRAFÃA I. INTRODUCCIÃ"N En todo sistema en el cual los valores de variables cambian, es de interÃ©s examinar los efectos que algunas variables puedan tener sobre otras. Incluso se puede llegar a descubrir una relaciÃ³n funcional entre ellas. Esto es, sin embargo, la excepciÃ³n al estudiar procesos fÃsicos. Muy a menudo existe una relaciÃ³n funcional descrita por una funciÃ³n matemÃ¡tica simple, como serÃa un polinomio, que contiene las variables pertinentes y se aproxima a la funciÃ³n verdadera. Al analizar dicha "funciÃ³n aproximada" podremos aprender mÃ¡s acerca de la verdadera relaciÃ³n entre las variables y de los efectos independientes y conjuntos producidos con el cambio de ciertas variables importantes.AÃºn cuando no existe una relaciÃ³n fÃsica tangible entre variables, puede ser de interÃ©s relacionarlas a travÃ©s de una ecuaciÃ³n matemÃ¡tica. Aunque fÃsicamente la relaciÃ³n matemÃ¡tica carecerÃ¡ de sentido, dicha ecuaciÃ³n puede ser muy valiosa para efectos de predicciÃ³n de los valores de alguna(s) variable(s) dado el conocimiento de otras.Para efectos de mi estudio, describirÃ© y utilizarÃ© el mÃ©todo de "mÃnimos cuadrados" para examinar los datos y sacar de ellos conclusiones significativas sobre relaciones de dependencia que pudieran existir. Este mÃ©todo de anÃ¡lisis es conocido como AnÃ¡lisis de RegresiÃ³n. Particularmente, ajustarÃ© la forma mÃ¡s sencilla de regresiÃ³n por mÃnimos cuadrados, ajustando "la mejor" lÃnea recta a los datos X y Y. Cabe destacar que este caso de ajuste de una recta se puede generalizar a casos en donde un mayor nÃºmero de variables estÃ©n involucradas.Los propÃ³sitos de la regresiÃ³n los puedo resumir en los siguientes puntos: Â· Describir los datos Â· Resumir los datos Â· Comprender / representar relaciones o...

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