ESTADISTICA INFERENCIAL

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Análisis de la regresión lineal dentro de la empresa JL Power Dynamic

Laura Fernanda Uribe Florez código 231215 Karol Juliana Carvajalino Rojas código 231213

Facultad de Ciencias Administrativa Y Económicas, Universidad Francisco De Paula Santander Ocaña Contaduría Publica LIC. Ninfa Gerardino Q. de junio del 2022

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Índice Capítulo 1. Regresión lineal .................................................................................................. 3 1.1

Introducción .......................................................................................................... 3

1.2

Objetivos ............................................................................................................... 4

1.2.1 Objetivos generales ............................................................................................... 4 1.2.2 Objetivos específicos ............................................................................................ 4 1.3

Desarrollo .............................................................................................................. 5

1.4 Conclusión ................................................................................................................... 7

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Capítulo 1. Regresión lineal

1.1 Introducción

Todos los días, los contadores públicos toman decisiones personales y profesionales basadas en predicciones de sucesos futuros. Para hacer estos pronósticos, se basan en la relación (intuitiva y calculada) entre lo que ya se sabe y lo que se debe estimar para el crecimiento de la empresa a través de los productos que están en el mercado.

Si los responsables de la toma de decisiones pueden determinar cómo lo conocido se relaciona con el evento futuro, pueden ayudar considerablemente al proceso de toma de decisiones; por lo tanto, de esto se trata la regresión lineal en la estadística y por eso es que tanto como contadores, científicos o cualquiera otra profesión en el mundo utilizan la regresión tanto simple, múltiple como otra, para predecir y avanzar en sus respectivas investigaciones en sus empresas y así hacerlas ampliar contantemente.

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1.2 Objetivos

1.2.1 Objetivos generales

Analizar cómo implementar la regresión lineal en nuestros propósitos de ventas.

1.2.2 Objetivos específicos

Diagnosticar cuáles de los elementos deportivos tienen y no tienen la adaptación de este sistema de regresión lineal.

Proponer una estrategia que motive a los compradores a elegirnos en sus compras, partiendo con la idea de que le podemos dar un adecuada accesoria de nuestros productos, con un acertado pronostico.

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1.3 Desarrollo

PESO DEL HOMBRE MANCUERNA IDEAL (KG) PARA USAR (KG) 63 3 83 5 42 2 80 5 37 1 70 4 48 2 40 1 47 2 42 2 71 4 57 2,5 67 3 43 2 95 7 885 45,5

X.Y 189 415 84 400 37 280 96 40 94 84 284 142,5 201 86 665 3097,5

3969 6889 1764 6400 1369 4900 2304 1600 2209 1764 5041 3249 4489 1849 9025 56821

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=

885 = 59 15

𝑀𝐸𝐷𝐼𝐴 𝑌 =

45,5 =3 15

𝑀𝐸𝐷𝐼𝐴

Ecuación de la recta y = 0,0908x - 2,4877

Coeficiente de determinación: R² = 0,9439 Parte de la variable X que puede explicarse a través de la variable Y. El 94,39% del peso de las mancuernas se explica por el peso de los hombres y el 5,61% restante es debido a factores que no 0 se estudian en la variable X.

Grado de correlación: √𝟎, 𝟗𝟒𝟑𝟗 = 0,971545161 Nos describe que tan relacionadas se encuentran las variables X y Y. Según la tabla explicada se podría interpretar como una correlación PERFECTA, es decir, hay una fuerte relación entre el peso de los hombres con el peso de las mancuernas.

Como se puede evidenciar en la gráfica, conforme va aumentando el peso del hombre, va aumentando el peso de la mancuerna, lo cual es una correlación positiva y esto se da cuando ambas variables aumentan.

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1.4 Conclusión

Para finalizar se puede afirmar que las técnicas de correlación y regresión cuantifican la relación estadística que se da entre dos o más variables. La regresión lineal expresa la asociación entre una variable dependiente y una independiente, manifestándose en términos de la pendiente y la intersección de la línea que mejor se ajuste a las variables.

El análisis de regresión es útil para una organización, ya que permite determinar el grado en que las variables independientes influyen en las variables dependientes. Además, permite explicar un fenómeno y predecir cosas acerca del futuro, además de obtener información empresarial valiosa y accionable.

El cual a través de esta forma podemos determinar que productos de nuestros servicios de venta podemos asesorar a nuestro cliente o de las personas que desean comprarlo según al peso de su cuerpo y la adecuada adaptación del implemento deportivo, brindando una asesoría correspondiente, y con ello un buen servicio en nuestra empresa.