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- Tena A- (Poco IMPOCTANTE , POZO My Qué MIRARSCLO) TNTUODUCAÓN En el compo de la MOCTOLLONOMIA , E) importante infintar adelantarse o Los acorerinentos que sielen ear en un cotodo de incertidumbre, Ga ess hónios de guleción, reducimas A incerkidumore, pero no la Lars gor complelo UA TOMA DE DECISIONES EN LA ENPRESA ASS ELA TOMA De EUA fare Romer lo decisión podemos Uhlitar el encephh de grabo lidod 4. Tdeticr problema Ñ ú Ñ 3 ; y Yeokd Jecsentia velediaa en Ls A falles altemeos. gue se prmdace un suceso, Qede ser: 3 Tenficar talla eSoUados, _ lia, + Hechos proodo, 1 experimentos ñ - Sala > iluición parla experien . 3. Aalaar alternalías a 5. Selecas y ales asun ajo! lesa mkudivo) Lean a emes, _ yo y eS doren ser estado en la meda C. bmar decisión psile. ECONOMETRÍA Y Peenccoin Hay ds grandes gas de mélsdo) de predicción; "Colada - el poscela No 15 prepororo emasiado efermosión - Guanta vas - Jenemay ¡gJormoción Que nos prporiora un palrón de predicción > HÉLAS cansales : dedermnada pr Jaclores extemos. > Método de serio) de hempo: predecir ocorde a lo acontecido antes. a Holoda ce descomposición » se puede subdwidic s2gun componentes Com: Jendenua, Jector uclico, etc. o Romediar móviles : cuundo hay viracione eNobles de Tendencva. 9 Asado exporenciol: Suarira los osalacios o 9 ARMA onivariante: celeclas medelo generador más UL. Scanned by CamScanner Z Segun el honronk de predicción, A método; se cegican en: "Iamediolo : 2 m0 2) gestión wvenkarto qe Dxisiones 5 pito Bmeses — daño — ej: Compra bieno» de demporodo, | eperadivos Medio pleas 4 año - Gara —> 8 gecmación de empleado». largo pito da Doña) -o y adguisiciono de empresas Deosionos hos Ñ estuteíycas y uo pro: > Da -e ej: app inveblgación y desaral Comteeros_ Bráxcos Variable - wkares que recopilemes on ora dulolo Aros oblener Una muestra - DWsseda: nome efes (0,4,2,3,...) -Cofiíma : númera com decimoley Alribsto: caraclerióiica gue de Jine ya elemento . Je son pare vomaldes cu08 Fstuos como color de gjos, naconslides, color Lavoro, ete. Frecuencia absoluta y relaliva ; nomem de vee que se epa on SEO. Absduke es en numero (ontird) y rele, en porcentaje. Medra soma de sxeso3 dwidibonire lo muestra. Moda numero más repeludo Medioga : valor SMuodo 2 el wlos centro de 0n intervalo centro o a mitad de las vanable ordenados. : % Entel, por ej. Reccentie - computa de ¿del 50% entel, por ej Cror meda: la media de lo emoren. Vorante : lo que uaría oro lmeste los, variables . Rango : inf ruafo enfe número má bajo y el más aldo. Scanned by CamScamner. DE A Amigos y má dues amigos g , SentidilaTocura deicrear Botes < RA q pana Muestras planes (us A purlir de es modelo, aho pam a eshmar, es decis, vam a ceser E grta de segEesih . (importante. poner sombreridos) ns lev: sombero Porgue no Y -b, ¿£X a estmoción, se tur en la mues el Yaro caladas el valor de Los (parón “E estimados y debemo minitas Hs errores. 3 Eres > Él, - Y,” -h, Lo o Método —» ajuste de mínimo) Osdacbico (HC) Min s.26 =3 (Vb) dz a Para mummvoas es ecuación clebemsy derwar respecta Boy Po + 280 B-Éx) y SS =-25(% Pb) S: ¡galas a 0 anses ecuaciones , oblenemo) las YaIones normales gor hoy que memorarÉas, Y = fo + f.Zx | Evo Ae EX AA | S; resoluemes estes euucions Henemas que iS o d É. ? Ay EODUD - ea dada ae EF TEA vas(x) pendiente es pasiva o > Z= es aegiiva. | Ly Y - f7X $ , Idepelacdn - por code unmded adicional de Xi, Yi aumenta en Baundeds. 3canned by CamScanner Alvoro ames a halolar dde les errores, Uno wet estmedo el modelo, 4 Suma de Hadas loy errores de la muaa debe ser 1guol a 0. €l damoño de cas ono de aos nos mdica 6 prisión del models, SCA (Sama de lo env Guwdrlico) > S SL = 4 Hedidk de bondad de ste (82): moco lo "bueno gue e on modelo, ES oler, la pmporción de Y que viene explicado por la varsable X. Re Var EN) EA) Ñ ste MES cuodiado estacion EC Lo ser= sees SR Ofras ¿bormos Hincionolss que na poemes ententiar— - Hedelo_ potencol o obbkmente lsgaritimico : y % Y XP gu —=> la Y¿> inf, + £toX + Uy - Modelo exponencial j HH —— ——_ _>— Y A SENT Y. =e —> Lo Y =P PX +u LS - Modedo mvel-lo, A Hnielo mtb Yo prfototr a+ Nodéo De NEGREsion Leal MULTIPLE AS Y s Pa + Bak Pologr + Pak ui 124,2,3,...,N. Ahor= desemo un número de Yi mayor dle una, y le Uamomos KK ol NÁMOrO de «EQMOSOeO, UNO por cado YX y Two por A A Spa? mtliph a o0 beh 4. Scanned by CamScanner 63 : ABSEN; = A + Pa ED a (Bjorn, + Us: En este oy, la nlerprelan de Bs serte le Aficencia entre el aloseñsmo Laboral enfre un hombre y vna mar. Pero es necesario ceonflras far que Ba sos eStadishiamente si9niillwo . La «wofegorí de refrenda O l quem aparece (Sexom). fe gjemplo, ES deere Bs> 5 , diriamo) qu Os hombres se awsentan 5 horas Má Que las mujeres . Ek método de vanablo ¿ética dambien se suele sar para Padtar el poema de 6 estacionafidos. En edo coso Heniriamos que Seguir dejoudo une vañable ol rekrenoa sín poner, Ej: Hementces... GAS; = bs + Ba RENTA; 7 BT, 1B, 72; + Bs ENS — TEMA 2.2. Probienanes DESCRIPTIVAS De LA REGRESION Hay que TS gu ess prpedoes se damn Siempre Que opliguemos el mínimo evadráteo al MRL: —[Ejenplo en fía: € apañíado 9] (Dia sim de los rgsiduas enimmo- cuadiico ES ¡quel ad. Qt hipecplano de regresión pasa for el puao de mediar < lo es lagto, codo culicolemos 2 medir de Todo los Hechos muétrales, este. ponte Pos= por Énoe que lemas otelado, Y e 1) $ Á Xx, vé la rela de egreso . OL. sie de ls psvdla oviads muetoleo enfre ed regresor (a) 7 ts esla (ijes 0 —= Ex Ol omo de los predoclo, cruiads muestallos entre los valoro ojo (7 y És resdcos (1) es 0 o E%0, HiétTess EstadíSTI0O Básicas (HEB) Son «gés Que celomo poner (Cíistos) gara pudes hacer inferencias, En NO se Cumplen esta egusco, IS glam hacerlas: Dares sde La Forma funaonac : debe ser uña relación lineal, es dear, Quo X no sn elevados amó de y, De mob gue Sempre cblenema una fedla de regiesc. (2) Hitéresis sonreía OcrToREnaión ACATORÍA (4) A las Uu sen vamables olextorios no observables. > ElU)=0 la media es O, parece obvio ya que la suma es Obntudo, 9] Vac(u:)= 2 —» HAomocebhstiadad en la variama (aprender añ) a) Cora.) =D => Ya greso hay relación entre ellos. 9] S:gee una dstelbaión aormol —» 4, (0,0?) DS . 7 Dinernl ATAN > Desvia Lion Élpica, Scanned by CamScanner Elo) (Y) Zxtenalo de confanta de la estemacióh e Ty A E us €l 19Í,+41468] > pon Ya X=0/05, es clcir, faro, => en mel de Sgndicabindes de 0105 dee 5 Y n- CONTRASTE DE HiPoteSiS El combroste. de hipolesis nos Sirve para saber S' ealmente una de bs wnabls de aussi» modelo es o no rexfmente mPlaszente . fara hagrlo, heceshre mos : - Esablecer A Ipotesis nula (1) y le altermalwa (un. - Construir el estadio - defaie de regla de dasion (savel de sigrejicalói dad =x) Hay des irnos AS hapolesis nula o A rawrés del esfadisico, que Se compara con el valor eftico. > Volor_crrkico ¿a ar el gp donde bimila la 2000 de acepleción con rechono. E > del pvalue (00), Que es un velo Que nes dan y denemos $e Compurarlo op A nivel sgudicTaided. € Nivel signi. (X) 3 area que contemplo el rechato de la Mmpolaw . EN Conkoste de um solo poramedro —o Estadístico lara comroglar e el parameln Pu es gor hicalvo, godemosr hacerlo a Troéo de le des netos mencionado, anteriormente : > Hediante esfadístico t. : Pr Bu Ca-k se obhene mediante de A x Mediante poralue (00) de lock el ejercicio. Scanned by CamScanner 4 lo normal es descubrir » melo bela e Spufialwo, y ese os ev waledad Joe ¿qual a 0y por Fanlo sería mejor gue no estonese en el modelo. lara ello bacemos : ”o d A = 0) —o esladilico +: pe > Tak -VcAnk 0 tve > —S Leclucto H, Aceptación Mo Rooro Ka Vamos a explicas Lo elemento) de la gagre añerar : =Lla ema es una distabucion + de Student Valor co Hhico E sd 3 * Mediante p-valve (oc): A $ 3 E A So S e Mepteción Hy: Al > 317 $2 az” " Pebiaro Ho : AZ o En este ejemplo, aceptamos le Mo pocque : 2, Erle pS vo > ox (mayor áress en las coto) Scanned by CamScanner Teenicción RowTuaL y PoR INTERVALOS Fredecie un valor de Y, de horno pordooL es smple mente, soablur los valores Que mos d e mulelo y de alí obfenemes la Y: A A £=2 y B2=3,5 —o Y = borkx — $ loz o Y 2298/50 -9 faro hacerlo pos isterodo : Dd 1966 ; %+ 4969] — loro on vel de 590 (4)=005 l x que e el mo Comya r VALIDACION — (No IMPORTANTE o impiar PREGUNTAS EL AÑO PISADO) Los sopuilss que benen en cuendo sabre los perborbocions 30m: - Sa sadepencieres eS distro yen corel mente SS "Tienen meda O 7 Tienen vamanta conlale ge. el patron debería Parecer Atecdoro Vamo a comprobar como un modela cumple con lo sopa des norma bdod, homateólicidad y añloco relación OvNocmobidad —» Segun el modelo de Bera y Sirgue —Se kosa en que los estrtadores son ELIO = las dutrbaiones € y £ son dermodas de la distubaión formal. O lamocedskuded — Sequa corfoste ce White Hay nexo de que hole heleco- dl cedasha dad porque la suuedal es helerogénea y la mueia Pede sor dwersa. lero en pensa de lo esinedores ELIO, la muestra es Úgrimo.. => Homoced . x Homo ced . Scanned by CamScanner 43 (O Autocorrelación — —» Segun contesté de Dorlin y Watyon Al dener series lemporaís, es "uy prulonlole Que le muestra kuga o. QUerta leudencia en Ss errores , p deado A muumerdbies mou. : Ju. Esto hace que los eshmachres dampoco —> e T, wlcor. 4 ar epheos pres e necesano ELIO, "Scanned by CamScanner —TEMAI32.- BE AS obelos De PRoNastias DE SERIES TEMPORALES, (D feomedio moviles a RÁ * Este models es ay Ae es sua plemenTe hacer un promedio de las ose FUSIONES Senora : lo melo de ete modalo e que solo $s de para variables muy hables. Si heno Tendencia) ponundada , el musdelo infravedora ondo Me feudeuta E positua e Sopla Si 6 rela. O Syawia mera exponencial Ghe models es Jassl de usor peo en el ordenador. E= E? ay Fama) = EL, + Al es y O<*Z Tinaco enporencias - > e PP? 7 Teudenta madilaa Te > Po +Brt pe odencia odia d 6 Varioones econo Sue e anrsdaus el Saurponante deudensesg o la eRres on e: Veras 4 > A + AT O HetsOgí> RINA Ausfrienos «de donde YiEno lor siglas: - Az Mecdomiebd eu los +B TB + Boro, y] Be Teudenua, + Ue paocesos. -R = Bobowegresio : lo veloces actue) -Y + Integradas : Eitremcir los procesos elacionalos - HA = Medias vuóviles «modelo se hos por ordenador, no May Prusule Spe decir... Scanned by CamScanner depara de los pasados, 9 
