Profesor: Mabel Becerra
Alumno: Nicolás Colque
Cátedra: Matemática
Tema: Regresión y Correlación
Carrera: Recursos Humanos – 1°
Sede: Avellaneda
Regresión y Correlación
Vamos a ver las horas trabajadas en un Taller (X), y a unidades producidas (Y), vamos a determinar la recta de regresión de Y sobre X, el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo.
Hora (X) | Producción (Y) |
80 | 300 |
79 | 302 |
83 | 315 |
84 | 330 |
78 | 300 |
60 | 250 |
82 | 300 |
85 | 340 |
79 | 315 |
84 | 330 |
80 | 310 |
62 | 240 |
Xi | Yi | Xi – Yi | Xi 2 | Yi 2 |
80 | 300 | 6.400 | 90.000 | 24.000 |
79 | 302 | 6.241 | 91.204 | 23.858 |
83 | 315 | 6.889 | 99.225 | 26.145 |
84 | 330 | 7.056 | 108.900 | 27.720 |
78 | 300 | 6.084 | 90.000 | 23.400 |
60 | 230 | 3.600 | 62.500 | 15.000 |
82 | 300 | 6.724 | 90.000 | 25.600 |
85 | 340 | 7.225 | 115.600 | 28.900 |
79 | 315 | 6.241 | 99.225 | 24.885 |
84 | 330 | 7.056 | 108.900 | 27.720 |
80 | 310 | 6.400 | 96.100 | 24.800 |
62 | 240 | 3.844 | 57.600 | 14.880 |
936 | 3.632 | 73.760 | 1.109.254 | 285.908 |
Xi = 936/12 = 78
Yi = 3632/12 = 302.67
Ox2 = 73.760/12 – 782 = 62.67
Oy2 = 1.109.254/12 – 302.672 = 828.7
Ox = ?62.67 = 7.92
OY = ?828.7 = 28.8
Y – 302.47 = 3.47 (X – 78)
Y = 3.47x + 32.01
r = 217,41/7.92 . 28.8 = 0.95
Esto es una Correlación positiva muy fuerte
Conclusión
Tipos de variables
Variable Independiente (X) (determinística, es decir no aleatoria.)
Variable Dependiente (Y) aleatoria
Ejemplos:
- X: Número de llamadas telefónicas realizadas por un vendedor promocionando un producto.
- Y: Unidades vendidas por el vendedor.
- X: Tiempo que dedica un estudiante a una materia.
- Y: Evaluación que obtiene el estudiante en la materia.
Las técnicas de regresión y correlación cuantifican la asociación estadística entre dos o más variables. La regresión lineal simple expresa la relación entre una variable dependiente (Y) y una variable independiente (X), en términos de la pendiente y la intersección de la línea que mejor se ajuste a las variables.
La correlación simple expresa el grado o la cercanía de la relación entre las dos variables en términos de un coeficiente de correlación que proporciona una medida indirecta de la variabilidad de los puntos alrededor de la mejor línea de ajuste- Ni la regresión ni la correlación dan pruebas de relaciones causa – efecto.
En este caso vemos cómo podemos llevar un problema, o sacar estadísticas de la vida cotidiana como es el ámbito laboral y llevarlo a un ejerció que se aprende a resolver, y sacar las conclusiones necesarias, para poder llegar a un resultado que nos dice cuando se produce en un día en un taller, según la hora trabajada de los empleados, esto va implicar como la empresa puede mejorar y crecer según estos resultados y que tipo de táctica se pueden desarrollar para mejorar y producir más.