Cadena De Valor En El Marketing Estrategico

ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL
OBJETIVOS Y SUPOSICIONES DEL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
El principal objetivo del análisis de regresión es estimar el valor de una variable aleatoria (la variable dependiente) conociendo el valor de una variable asociada (la variable independiente). La ecuación de regresión es la fórmula algebraica mediante la cual se estima el valor de la variabledependiente.
El término de análisis de regresión simple indica que se estima el valor de la variable dependiente con base en una independiente, en tanto que el análisis de regresión múltiple se ocupa de la estimación del valor de la variable dependiente con base en dos o más variables independientes.
Las suposiciones generales en las que se basa el modelo de la regresión que se presenta son: (1) lavariable dependiente es una variable aleatoria; (2) las variables dependiente e independiente tienen una relación lineal; y (3) las varianzas de las distribuciones condicionales de la variable dependiente, para diversos valores de la variable independiente, son iguales (homoscedasticidad). La primera suposición indica que, aunque puedan controlarse los valores de la variable independiente, losvalores de la variable dependiente se deben obtener a través del proceso de muestreo.
Si se utiliza la estimación por intervalos en el análisis de regresión, se requiere una suposición adicional: (4) las distribuciones condicionales de la variable dependiente, para valores diferentes de la variable dependiente, son todas distribuciones normales para la población de valores.
EJEMPLO
Un analistadesea estimar el tiempo de entrega de refacciones industriales embarcadas por camión. Desea utilizar el tiempo de entrega como variable dependiente y la distancia como variable independiente. Suponga que elige diez embarques recientes de los registros de la compañía, de manera que las distancias por carretera correspondientes están más o menos equitativamente dispersas entre 100 y 1,000 kilómetros dedistancia, y registra el tiempo de entrega para cada embarque. Como se va a utilizar la distancia por carretera como variable independiente, esa selección de viajes con distancias específicas resulta aceptable. Por otro lado, la variable pendiente (el tiempo de entrega) es una variable aleatoria en su estudio, lo cual se ajusta a los supuestos del análisis de regresión. El que las variables tengano no una relación lineal, por lo general se determina construyendo un diagrama de dispersión o una gráfica de residuales. Estos diagramas se utilizan también para observar si la dispersión vertical (varianza) es más o menos igual a lo largo de la línea de regresión.



DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
Un diagrama de dispersión es una gráfica en la que se traza cada uno de los puntos que representanun par de valores observados para las variables independiente y dependiente. El valor de la variable independiente se grafica con respecto al eje horizontal, y el valor de la variable dependiente y se traza con respecto al eje vertical.
La forma de la relación representada mediante el diagrama de dispersión puede ser curvilínea y no lineal. Para relaciones que no son lineales, un enfoqueutilizado con frecuencia consiste en determinar algún método para transformar los valores de una o ambas variables, de manera que la relación de los valores transformados sí sea lineal. Después, puede aplicarse el análisis de regresión a los valores transformados y pueden transformarse los valores estimados de la variable dependiente, de vuelta a la escala original de medición.
Ejemplo2. Un ejemplo deuna relación curvilínea, seria la relación entre los años transcurridos desde la constitución de una compañía y su nivel de ventas, en el caso de que las ventas hayan aumentado cada año en el mismo porcentaje sobre el año anterior. La curva resultante, con una pendiente creciente, sería un ejemplo de la denominada relación exponencial.
Si la gráfica de dispersión indica una relación que, en...