Regresión lineal simple y múltiple con GRETL

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Regresión lineal
simple y múltiple
con GRETL
Diana Ruiz Tinajero
Regresión lineal simple
Una vez aprendidos los conceptos básicos del manejo de las
funciones de Gretl, podemos iniciar con el uso y aplicación de esta
herramienta tecnológica para un análisis de regresión y correlación
simple y múltiple.
Ejemplo
El gerente de ventas de un importante distribuidor de partes
automotrices Hartman Auto Suplies, quiere desarrollar un modelo
para predecir las ventas anuales totales de una región desde
mayo. Si se pueden pronosticar las ventas regionales, entonces
también se podrá pronosticar las ventas totales de la compañía.
Las dos variables independientes investigadas son el número de
puntos de venta en la región que tienen en existencia productos
de la compañía y el número de automóviles registrados para cada
región desde el 1 de mayo.
Ejemplo
Para lo cual se cuenta con la siguientes información.
Región
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Ventas anuales
Número de
(millones de dólares) puntos de venta
52.3
26.0
20.2
16.0
30.0
46.2
35.0
3.5
33.1
25.2
38.2
2011
2850
650
480
1694
2302
2214
125
1840
1233
1699
Número de
automóviles
registrados (millones)
24.6
22.1
7.9
12.5
9.0
11.5
20.5
4.1
8.9
6.1
9.5
Análisis con Gretl
Abrimos nuestro programa de Gretl e introducimos los datos,
seleccionando la opción de la barra de menú Archivo/Nuevo
conjunto de datos/número de observaciones/11/adelante/sección
cruzada/introducir datos/aceptar/ventas/aceptar
Análisis con Gretl.
Una vez que se han introducido los datos de la
primera variable le damos clic en el símbolo de “ “,
abre una ventana y escribimos el nombre de
“puntos”, introducimos los datos de la segunda
variable y volvemos a repetir el proceso para la
variable “autos”, una vez que terminamos damos clic
en el símbolo de acierto y posteriormente en “X”.
Análisis con Gretl.
Análisis con Gretl
Una vez que se tienen los datos, los seleccionamos y en la barra de
menú nos dirigimos a la opción modelo/mínimos cuadrados ordinarios
y se despliega una ventana en donde indicamos cuál es la variable
dependiente y las variables independientes y damos aceptar
Análisis con Gretl
Posteriormente se despliega una hoja de resultados con el
análisis de regresión.
Interpretación de datos
En este caso el coeficiente de correlación R-cuadrada es de
0.55, lo que implica que existe una relación débil positiva
entre las variables, en donde la desviación estándar menor
se presenta con la variable de número de puntos de venta
igual a 0.005, por lo que es la variable más significativa con
las ventas anuales.
Interpretación de datos
Por lo que el modelo de regresión queda establecido
como:
 = 10.1092 + 0.011  + 0.194 
Sin embargo en este caso se recomienda tomar
solamente la variable puntos como referencia para
establecer el nivel de ventas, aunque la relación sigue
siendo explicada únicamente al 50%.

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