FIMEE UNICA
Trabajo 9 : Muestra de un ejemplo de regresión lineal múltiple.
Ejemplo de aplicacion:
Una inmobiliaria especializada en alquilar aparta estudios a estudiantes universitarios, ha observado con preocupación que al pasar de los semestres han alquilado menos unidades habitacionales.
El gerente de la inmobiliaria afirma que se debe al aumento de la inseguridad en el sector, pero tambien piensa que se puede deber al aumento en los costos en las matriculas que pagan los estudiantes, generando que busquen alternativas de vivienda mas economicas.
El gerente ha suministrado la siguiente informacion a un ingeniero al que contrato para que explique el fenomeno.
Se tienen a continuacion los siguientes datos de la tabla:
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En primer lugar hallamos la ecuacion de correlacion y el indice de correlacion como una regresion simple ,tomando en cuenta primero la variable "indice de inseguridad" con respecto a la variable "unidades habitacionales" (variable dependiente)
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En esta ocasion se presentaran las ecuaciones obtenidas directamente del analisis en excel:
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Ahora se halla la ecuacion de correlacion y el indice de correlacion, tomando men cuenta ahora la segunda variable "Costo medio del semestre" con respecto a la variable dependiente:
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Ecuación de correlación e indice tomando en cuenta la tercera variable "numero de estudiantes" respecto a la variable dependiente:
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A continuacion se hara el analisis estadistico en excel tomando las dos primeras variables de la tabla y dejando por el momento de lado la tercera variable para obtner un primer indice de correlacion de la regresion multiple:
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Se puede observar que el coeficiente de correlacion ajustado es de 0.648 osea aproximadamente del 65%, tomando en cuenta las dos primeras variables (indice de inseguridad y el costo) con respecto a la variable dependiente
Ahora tomaremos en cuenta las tres variables de la tabla para obtener el coeficiente de correlacion ajustado para todas las variables independientes :
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Ahora se observa que el coeficiente de correlacion ha disminuido con respecto al anterior por lo que se concluye que no es conveniente considerar la tercera variable de la tabla
Por lo que la ecuacion de correlacion lineal quedaria asi :
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Cada X representa a la primera y segunda variable respectivamente