15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 40.000 45.000 50.000 15.000

20.000

25.000

30.000

35.000

40.000

f(x) = 0.820646219405572 x + 1.49414762456349R² = 0.998713179073003

FUNCIÓN DE CONSUMO

INGRESO DISPONIBLE

CON

SUM

O

CONSUMO (miles de USD)

16.157 18.157

17.600 19.600

19.735 21.935

19.351 21.551

19.484 21.884

20.026 22.426

22.809 25.409

20.095 22.695

21.565 24.365

21.593 24.393

21.092 24.092

21.875 24.875

22.116 25.316

23.105 26.305

22.382 25.782

22.680 26.080

23.644 27.244

24.410 28.010

27.093 30.893

25.187 28.987

predecir 34.320 40.000

predecir 38.423 45.000

predecir 42.526 50

Fuente: Kenneth J. White, Nancy G, Horsman y B. Wyatt.

A) CALCULAR LOS PARAMETROS DEL MODELO0.820646219405572 1.4941476245635

PENDIENTE (B1) INTERCEPTO (B0)Y = B1*X + B0 + Ejb) CALCULAR COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

r = 0.9993563824147C) CALCULAR LA BONDAD DE AJUSTE (R2)

R2= 0.998713179073

Resumen

Estadísticas de la regresiónCoeficiente de correlación múltiple 0.99726070644445Coeficiente de determinación R^2 0.99452891661808R^2 ajustado 0.99422496754131Error típico 0.19460617585697Observaciones 20

INGRESO (miles de USD)

Grados de libertadRegresión 1Residuos 18Total 19

CoeficientesIntercepción (Es el parámetro Bo) 1.4941476245635Variable X 1 (Es el parámetro B1) 0.82064621940557

Análisis de los residualesY estimado

Observación Pronóstico para Y1 16.39459641092392 17.57864939566883 19.49475984043454 19.18026358977175 19.45339106451436 19.89835365113827 22.34627567192748 20.11890232260349 21.4889055342035

10 21.512449874238211 21.265279439415412 21.907312009167413 22.269463185791114 23.080959199850315 22.652335679454716 22.896748742980317 23.852161484536618 24.480144591012419 26.84637948712220 25.282268825246

ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA)

no deben tener ni una relacion directa ni inversa entre la variable independientes y los errores

en caso de que suceda asi se ha omitido una variable

Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F123.91669551633 123.91669551633 3272.0247983 8.1659542909E-22 ÉSTE VALOR DEBE SER MENOR A 0,05 PARA RECHAZAR LA Ho QUE Bo B1 SON CERO

0.68168814627012 0.0378715636816731124.5983836626

PRUEBA DE HIPÓTESIS INDIVIDUAL INTÉRVALOS DE CONFIANZA DE LOS PARÁMETROSee(Bj) "t estimado" Probabilidad Inferior 95% Superior 95%

0.35417403638043 4.21868197859258 0.0005163429 0.75005558664779 2.238239660.01434655672623 57.2016153468304 8.165954E-22 0.79050522222635 0.85078722

Resultados de datos de probabilidad

Residuos Residuos estándares Percentil Y-0.23762641092388 -1.25452302881609 2.5 16.156970.02115060433118 0.111662336285281 7.5 17.5998

0.2399201595655 1.26663262758522 12.5 19.351450.1711864102283 0.903760205007517 17.5 19.48427

0.03087893548573 0.163022012248421 22.5 19.734680.12812634886184 0.676429251362955 27.5 20.026480.46312432807257 2.44501498176542 32.5 20.09523-0.0236723226034 -0.124975476152128 37.5 21.092150.07574446579655 0.39988474461949 42.5 21.56465

0.0808901257618 0.427050701887352 47.5 21.59334-0.17312943941544 -0.914018218211713 52.5 21.8745-0.03281200916738 -0.173227466434249 57.5 22.1158-0.15366318579106 -0.811248229970053 62.5 22.382350.02369080014974 0.125073026366777 67.5 22.68018

-0.26998567945473 -1.42536029984911 72.5 22.8094-0.21656874298029 -1.14335134017391 77.5 23.10465-0.20816148453665 -1.09896612522347 82.5 23.644-0.07051459101238 -0.372274184290537 87.5 24.409630.24663051287799 1.3020592147616 92.5 25.18706

-0.09520882524596 -0.502644732768569 97.5 27.09301

no deben tener ni una relacion directa ni inversa entre la variable independientes y los errores la importancia de este es que mientras sean mas proximo las barras significa que el valor de yestimado es verdadero

en caso de que suceda asi se ha omitido una variable

16.000 18.000 20.000 22.000 24.000 26.000 28.000 30.000 32.000

-0.4-0.2

00.20.40.6

Variable X 1 Gráfico de los residuales

Variable X 1

Resid

uos

ÉSTE VALOR DEBE SER MENOR A 0,05 PARA RECHAZAR LA Ho QUE Bo B1 SON CERO

INTÉRVALOS DE CONFIANZA DE LOS PARÁMETROSInferior 95,0%Superior 95,0%

0.75005559 2.238239660.79050522 0.85078722

Resultados de datos de probabilidad

4.21868198

16.000 18.000 20.000 22.000 24.000 26.000 28.000 30.000 32.000

-0.4-0.2

00.20.40.6

Variable X 1 Gráfico de los residuales

Variable X 1

Resid

uos

0

10

20

30

Gráfico de probabilidad normal

Column J

Muestra percentilY

la importancia de este es que mientras sean mas proximo las barras significa que el valor de yestimado es verdadero

16.000 18.000 20.000 22.000 24.000 26.000 28.000 30.000 32.000

-0.4-0.2

00.20.40.6

Variable X 1 Gráfico de los residuales

Variable X 1

Resid

uos

-

40.000

Variable X 1 Curva de regresión ajustada

YPronóstico para Y

Variable X 1

Y

16.000 18.000 20.000 22.000 24.000 26.000 28.000 30.000 32.000

-0.4-0.2

00.20.40.6

Variable X 1 Gráfico de los residuales

Variable X 1

Resid

uos

-

40.000

Variable X 1 Curva de regresión ajustada

YPronóstico para Y

Variable X 1

Y

0

10

20

30

Gráfico de probabilidad normal

Column J

Muestra percentil

Y

-

40.000

Variable X 1 Curva de regresión ajustada

YPronóstico para Y

Variable X 1

Y

-

40.000

Variable X 1 Curva de regresión ajustada

YPronóstico para Y

Variable X 1

Y

0 5 10 15 20 25

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Column F

0 2 4 6 8 10 120

2

4

6

8

10

12

Column DColumn E