EJERCICIO 1
Apartado a
Gráficos, gráficos de dispersión
La forma del diagrama de
puntos sugiere que la relación
es directa: a mayor superficie
mayor volumen de ventas
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Ejercicios tema 1 a 7, Ejercicios de Industria y Comercio
Asignatura: Técnicas Estadísticas Multivariables, Profesor: Lourdes Salinero, Carrera: Comercio, Universidad: UCM
Tipo: Ejercicios
2013/2014
1 / 34
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EJERCICIO 1
Apartado aGráficos, gráficos de dispersión
La
forma
del
diagrama
de
puntos sugiere que la relaciónes directa: a mayor superficiemayor volumen de ventas
Apartado bAnalizar, regresión, regresión lineal
2
ventas
m
La
variable
metros
cuadrados
es
significativa para explicar las ventasporque rechazamos la hipótesis deque el coeficiente es igual a 0No es significativa la constante
EJERCICIO 2Apartados a y b
Relación directa
Apartados c y d
ventas
gasto publicidad
La variable gasto en publicidad es significativapara explicar las ventas (rechazamos la hipótesisde que el coeficiente es igual a 0). Por cada millónde euros de gasto adicional en publicidad, lasventas aumentan en 14.42 millones de cajas. Noes significativa la constante
Apartados e
6
ventas
cajas
El carácter directo de la relación entre las variables puede observarse en lamatriz de dispersión
Apartado b Apartado c
10000
gasto
alojamiento
gasto
alojamiento
EJERCICIO 4
Apartado a.
El carácter de la relación nos lo da el signo de la correlación:
Analizar, correlaciones, correlaciones bivariadas
El contraste que se efectúa es:
(^01)
:
0
:
0
H H
Correlación
negativa.
Las
variables
tienen
correlación
inversa:
a
mayor
edad menor absentismo
Como el p valor es 0,000, menor que 0.01, rechazamos
la hipótesis nula. Se dice, que la correlación es
significativa al 1%
Apartado c
absentismo
dias
Apartado d Por cada año de más que tenga un individuo, el absentismo disminuye en 0.18 días
Como
el
p
valor
es
0,000,
rechazamos la hipótesis de que elcoeficiente
de
regresión
de
la
edad (ß
edad
) sea igual a 0, luego
podemos
considerar
significativa
la variable edad en la explicacióndel absentismo
(^01)
:
0
:
0
edad edad
H H
Contraste de hipótesis
Apartado e
La variable con mayor influencia en el absentismo es la variable salario quees la variable con mayor coeficiente estandarizado
Apartado f
Apartado h
A la vista del VIF, la única variable que no presenta colinealidad con el restoes la variable salario.
Estimamos el modelo eliminando la variable “antiguedad”.
Modelo
significativo
Todas las
variables sonsignificativas
La tolerancia es bastante
alta (no hay
multicolinealidad grave
entre las variables salario y
edad)
absentismo
salario
edad
Apartado i
Modelo 1eliminando la variable “antigüedad”
Modelo 2eliminando la variable “edad”
2
ajustado
R
2
ajustado
R
48,
F modelo significativo
p
44,
F modelo significativo
p
Modelo significativo en ambos casos, aunque valor de F superior para el modelo 1Variables significativas en ambos casos, aunque valores de t ligeramentesuperiores para el modelo 1Valores de VIF indicativos de ausencia de multicolinealidad en ambos casos,aunque ligeramente más bajos para el modelo 1
Resultados de la estimación del modelo por el procedimiento “estimación pasoa paso de SPSS”