Técnicas de Pronósticos (XII)

 

fig7

 

 

En la figura 7, realizamos el mismo procedimiento, solo que ésta vez para la variable Y, para la cual seleccionamos “costo de los libros” como variable explicada o variable dependiente. El rango de valores de entrada oscila desde la celda C2 hasta la C11.

 

 

fig8

 

 

Ya casi terminamos, paciencia, pero aún nos faltan un par de opciones más y ya tendremos listo nuestro modelo de regresión. En la figura 8 se observan en el recuadro en color rojo, las otras opciones que puede incluir nuestro modelo. Para el caso, yo he seleccionado las siguientes opciones (para seleccionarlas basta dar un “clic” y aparecerá la opción marcada en color verde, como se observa al interior del recuadro en color rojo): “Rótulos” o también llamadas etiquetas de las variables; “Nivel de confianza”, que para el ejemplo lo estableceré con un 95%; en las Opciones de salida le indicaré a Excel que el modelo lo quiero “En un libro nuevo”; en los Residuales le solicitaremos al programa que nos brinde los valores “Residuos”, “Residuos estándares”, “Gráfico de residuales” y la “Curva de regresión ajustada”. Finalmente, en la Probabilidad normal, le solicitaremos al programa que nos brinde el “Gráfico de probabilidad normal” del modelo estudiado.

 

Si usted desea seleccionar otras opciones, simplemente debe pulsar sobre la casilla en blanco, y automáticamente aparecerá marcada con color verde, lo que indica que esa opción se encuentra activada para el análisis respectivo. ¿Y ahora qué sigue? Cuando ya hemos agotado las opciones de nuestro interés para el análisis, entonces como se observa en la figura 8, debemos pulsar el botón Aceptar y Excel nos presentará los resultados de la información que nosotros le brindamos. A continuación les muestro los resultados del ejemplo hipotético que estamos realizando y generados a partir de Excel.

 

resumen

 

 

Excel siempre presenta al inicio una tabla Resumen de los resultados obtenidos. Analicémosla. El coeficiente r tiene un valor de 0.98, un valor sumamente cercano a la unidad, lo que indica que nuestro modelo tiene una relación muy fuerte entre sus variables. El coeficiente de R2 presenta el valor de 0.95, lo que indica que en el 95% de los casos, el modelo explica porqué ocurren los cambios o las variaciones. El R2 ajustado, que es una mejora del R2 tradicional, también presenta un dato muy alto, 0.95, de tal modo, que nuestro modelo de regresión elaborado con Excel tiene una fuerte consistencia, rozando la perfección, en explicar el comportamiento de las variables estudiadas.

analisis

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