1.Pulsar el
boton general, posteriormente ir a opciones de excel.
2. Una vez ahí ir a complementos, y luego seleccionar herramientas para analisis. Excel para proporciona un conjunto de herramientas de análisis de datos denominado herramientas de análisis. Puede utilizar estas herramientas que ahorran etapas al desarrollar análisis estadísticos o técnicos complejos. Proporcionar los datos y parámetros para cada análisis. Las herramientas de utilizar las funciones de macros estadísticas o técnicas correspondientes. Algunas herramientas generan gráficos y tablas de salida también. Para utilizar estas herramientas, debe estar familiarizado con el área específica de las estadísticas o para el que desea desarrollar el análisis de ingeniería.
3. En
complementos disponibles, pinchar herramientas para análisis y oprimir el boton
aceptar.
4. Elegir
la opción que dice regresión, y oprimir aceptar.
5.
Finalmente se debe seleccionar los datos que deseo regresionar, por obligacion
debe haber al meno una serie de datos de la variable dependiente (Y) ponerlo en “Rango Y de entrada” y una serie de
datos de variable independiente (X) ponerlo en “RangoX de entrada. La cantidad
de datos debe ser igual de la serie de la “Y” como de las “X” que se quieran
agregar. Finalmente oprimir aceptar.
6. En la
siguiente imagen se puede ver como quedaría un output de un regresion lineal en
excel.
Esta
herramienta es útil para regresiones lineales pequeñas si no se cuenta con
ningún otro programa estadistico como podría ser Stata. Se deja un video
explicativo para aumentar la claridad de cómo hacer este procedimiento. http://www.youtube.com/watch?v=wLNlfOf1P-0.
Caso real:
Se regresiona
el salario de la encuensta casen como variable dependiente (y) y las variables
independientes seran X1 hombre y mujer (2,1) respectivamente como una variable
binaria, y X2 edad de los individuos y los resultados son los siguientes:
El R^2
ajustado, indice que el 1,6% de la varianza total es explicada por el modelo.
Lo cual es muy bajo.
Los
coeficientes de regresión nos entregan en nuestro caso el coeficiente como
depende la edad y la mujer en el salario. El coeficiente de la mujeres -164015,
osea cae el salario en ese valor si es mujer, en cambio la variable X2 explica
como afecta la edad al salario y esta afecta positivamente.
La
probabilidad o más conocido como p-value, deben ser menor
al nivel de riesgo asumido en el caso del coeficiente beta. Por lo general se
asume un 5% de riesgo, para que sea significativo.
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Fuentes:
Autores:
Gonzalo Saez.
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