practica nro 2

PRACTICA NRO 2

Mes

X Y XY X21 Enero 4200 4200 12 Febrero 4300 8600 43 Marzo 4000 12000 94 Abril 4400 17600 165 Mayo 5000 25000 256 Junio 4700 28200 367 Julio 5300 37100 498 Agosto 4900 39200 649 Septiembre 5400 48600 81

10 Octubre 5700 57000 10011 Noviembre 6300 69300 12112 Diciembre 6000 72000 144

SUMA 78 60200 418800 650N 12

a) Regresión de mínimos cuadrados

13 Enero 6266.6666714 Febrero 6458.9743615 Marzo 6651.28205 b 192.30769216 Abril 6843.58974 a 3766.6666717 Mayo 7035.8974418 Junio 7228.2051319 Julio 7420.5128220 Agosto 7612.8205121 Septiembre 7805.1282122 Octubre 7997.435923 Noviembre 8189.7435924 Diciembre 8382.05128

TAMAÑO DE MUESTRA 12

DESVIACION TIPICA 693.375245

CUASIDESVIACION 724.206824

1-Alfa 90.0%

Demanda (unidades)

MARGEN DE ERROR 25.1523993

COEF. CORRELACION 1

2DA PARTE HALLANDO LS Y LI SIGUIENTE HOJA

Enero 1 4200 6266.66667Febrero 2 4300 6458.97436Marzo 3 4000 6651.28205Abril 4 4400 6843.58974Mayo 5 5000 7035.89744Junio 6 4700 7228.20513Julio 7 5300 7420.51282Agosto 8 4900 7612.82051

Septiembre 9 5400 7805.12821Octubre 10 5700 7997.4359Noviembre 11 6300 8189.74359Diciembre 12 6000 8382.05128

Resumen

Estadísticas de la regresiónCoeficiente de correlación múl 1Coeficiente de determinación 1R^2 ajustado 1Error típico 5.31130364925418E-13Observaciones 12

ANÁLISIS DE VARIANZAGrados de libertad Suma de cuadradosPromedio de los cuadradosF

Regresión 2 5288461.53846 2644230.77 9.3734E+30Residuos 9 2.5388952E-24 2.82099E-25Total 11 5288461.53846

Coeficientes Error típico Estadístico t ProbabilidadIntercepción 6074.35897435898 2.3670785E-12 2.5662E+15 1.0551E-135Variable X 1 192.307692307692 1.2766864E-13 1.5063E+15 1.2754E-133Variable X 2 3.7078503509794E-16 6.2240671E-16 0.59572789 0.56603486

Análisis de los residuales

Observación Pronóstico para Y Residuos1 6266.66666666667 -1.8189894E-122 6458.97435897436 -1.8189894E-123 6651.28205128205 -9.094947E-134 6843.58974358975 -9.094947E-135 7035.89743589744 -9.094947E-136 7228.20512820513 -9.094947E-137 7420.51282051282 -9.094947E-138 7612.82051282051 -9.094947E-139 7805.12820512821 -1.8189894E-12

10 7997.4358974359 011 8189.74358974359 -1.8189894E-1212 8382.05128205128 -1.8189894E-12

Valor crítico de F3.6806E-137

LS LIInferior 95% Superior 95% Inferior 90.0% Superior 90.0%6074.35897 6074.35897 6074.35897435897 6074.358974359192.307692 192.307692 192.307692307692 192.3076923077-1.0372E-15 1.77877E-15 -7.7015675012E-16 1.51172682E-15

0 2 4 6 8 10 12 14

-2E-12

-1.5E-12

-1E-12

-5E-13

0Variable X 1 Gráfico de los residuales

Variable X 1

Resid

uos

3500 4000 4500 5000 5500 6000 6500

-2E-12

-1.6E-12

-1.2E-12

-8E-13

-4E-13


Variable X 2

Resid

uos

0 2 4 6 8 10 12 14

-2E-12

-1.5E-12

-1E-12

-5E-13


Variable X 1

Resid

uos

3500 4000 4500 5000 5500 6000 6500

-2E-12

-1.6E-12

-1.2E-12

-8E-13

-4E-13


Variable X 2

Resid

uos

Trimestre Año2000 Año 2012 Año 2013 promedio por fila

I 4800 3500 3200 3833.33333 1.22994652II 3500 2700 2100 2766.66667 0.88770053II 4300 3500 2700 3500 1.12299465IV 3000 2400 1700 2366.66667 0.75935829

3116.66667

2000

1 I 4800 1.22994652 3902.60872 II 3500 0.88770053 3942.771083 II 4300 1.12299465 3829.047624 IV 3000 0.75935829 3950.70423

2012

5 I 3500 1.22994652 2845.652176 II 2700 0.88770053 3041.566277 II 3500 1.12299465 3116.666678 IV 2400 0.75935829 3160.56338

2013

9 I 3200 1.22994652 2601.7391310 II 2100 0.88770053 2365.6626511 II 2700 1.12299465 2404.2857112 IV 1700 0.75935829 2238.73239

2014

13 I 2488.28355 1.22994652 2023.0827114 II 1646.5416 0.88770053 1854.8390315 II 1894.03755 1.12299465 1686.5953516 IV 1152.97292 0.75935829 1518.35166

indice estacional

promedio total de datos

desestacionalizar

pronosticos resultados

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Column D

MES

1 18 130002 15 120003 12 110004 10 100005 20 140006 28 160007 35 190008 30 170009 20 13000

10 25 16972.2222

PRONOSTICO 16972.2222222222

CORRELACION 0.99438568241639DESV. ERROR 331.954554531532

PERMISO CONSTRUCCION

VENTAS CARPINTERIA YARDAS CUADRADAS

Trimestre Ventas Trimestre Ventas promedio por fila

1 33100 5 150000 91550 0.522247582 47300 6 220000 133650 0.76240733 69000 7 317000 193000 1.100969774 102000 8 464000 283000 1.61437536

175300

x

12 mese

1 160 0.52224758 306.3681052 195 0.7624073 255.7687993 150 1.10096977 136.2435234 140 1.61437536 86.72084815 215 0.52224758 411.6821416 240 0.7624073 314.7923687 205 1.10096977 186.1994828 190 1.61437536 117.69258

9 95.9105118 0.52224758 183.64951110 132.682391 0.7624073 174.03085111 181.012851 1.10096977 164.41219112 249.894862 1.61437536 154.793531

indice estacional


desestacionalizar

trimestre Ventas trimestre Ventas promedio por fila

1 160 5 215 187.5 1.003344482 195 6 240 217.5 1.16387963 150 7 205 177.5 0.949832784 140 8 190 165 0.88294314

186.875

x

1

1 160 1.00334448 159.4666672 195 1.1638796 167.5431033 150 0.94983278 157.9225354 140 0.88294314 158.560606

2

5 215 1.00334448 214.2833336 240 1.1638796 206.2068977 205 0.94983278 215.8274658 190 0.88294314 215.189394

3

9 232.223545 1.00334448 231.44946710 280.908048 1.1638796 241.35490411 238.655307 0.94983278 251.26034112 230.594533 0.88294314 261.165778

indice estacional


desestacionalizar

x1 x2

Semestre

1 7.2 4502 6.3 4603 6.7 4504 7 4705 6.9 4406 6.4 4307 7.1 4608 6.7 440

a) x y

7.2 2916.3 2286.7 2527 265

6.9 2706.4 2407.1 2886.7 246

suma 54.3 2080

pendiente b = 67.2384219554031interseccion a= -196.380789022299

y= -196.380789+67.23842196x

reemplazando x= 6.6

y= 247.392795883362R 2 0.96283 r2 92.70%

b) x y

450 291460 228450 252470 265440 270

incripciones a la universidad (miles)

precio prome del arrendamiento

(dolares)

incripciones a la universidad (miles)

numero de unidades arrendadas

precio prome del arrendamiento (dolares)


430 240460 288440 246

pendiente b = 0.416666666666667interseccion a= 72.5

y= 72.5+0.416666667x

reemplazando x= 455

y= 262.083333333333r 0.242114

r2 5.86%

y

291228252265270240288246

x2 xy y2

51.84 2095.2 8468139.69 1436.4 5198444.89 1688.4 63504

49 1855 7022547.61 1863 7290040.96 1536 5760050.41 2044.8 8294444.89 1648.2 60516

369.29 14167 544354

(miles)


(dolares)

Resumen

Estadísticas de la regresiónCoeficiente de correlac 0.966903585633404Coeficiente de determi 0.934902543910734 93.490%R^2 ajustado 0.908863561475027Error típico 6.80229900755991Observaciones 8

ANÁLISIS DE VARIANZAGrados de libertad Suma de cuadradosPromedio de los cuadradosF

Regresión 2 3322.6436410587 1661.32182 35.9039585Residuos 5 231.35635894125 46.2712718Total 7 3554

Coeficientes Error típico Estadístico t ProbabilidadIntercepción -138.497417688832 92.0625950078 -1.50438316 0.19281509Variable X 1 69.4641704325371 8.4671183499218 8.20399191 0.00043794Variable X 2 -0.16220142027114 0.2086576400155 -0.77735673 0.47210713

Ecuación de Regresión múltilple es:Y = -138.497418+ 0.06946417X1-0.16220142X2

reemplazando x1 = 6.5 (miles)x2 = 465

y= 237.596Análisis de los residuales

Observación Pronóstico para Y Residuos Residuos estándares1 288.653970303422 2.3460296965785 0.408076712 224.514202711427 3.4857972885733 0.606331913 253.921885087153 -1.921885087153 -0.334299494 271.517107811491 -6.517107811491 -1.133608795 269.436733376372 0.5632666236281 0.097976596 236.326662362815 3.6733376371853 0.638953357 280.085539057456 7.9144609425436 1.376669348 255.543899289864 -9.543899289864 -1.66009961

Y = β0+ β1X1+ β2X2

Valor crítico de F0.00108121

Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%-375.151852 98.1570168 -375.151852 98.157016847.6987498 91.2295911 47.6987498 91.2295911

-0.69857296 0.37417012 -0.69857296 0.37417012

Ecuación de Regresión múltilple es:Y = -138.497418+ 0.06946417X1-0.16220142X2

+ β1X1+ β2X2

6.2 6.4 6.6 6.8 7 7.2 7.4

-15

-10

-5

0

5


Variable X 1

Resid

uos

425 430 435 440 445 450 455 460 465 470 475

-15

-10

-5

0

5

10

Variable X 2 Gráfico de los residuales

Variable X 2

Resid

uos

6.2 6.4 6.6 6.8 7 7.2 7.4

-15

-10

-5

0

5


Variable X 1

Resid

uos

425 430 435 440 445 450 455 460 465 470 475

-15

-10

-5

0

5

10

Variable X 2 Gráfico de los residuales

Variable X 2

Resid

uos

practica nro 2

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