Para comenzar con el estudio de esta sesión, revisa el texto web “Capítulo 7. Estimación de parámetros”, el cual te introducirá al método de mínimos cuadrados empleado para el cálculo de los parámetros en una regresión lineal, disponible en:
http://www.fao.org/docrep/006/X8498S/x8498s0d.htm; al reconocer este tipo de cálculos te será posible obtener ajustes sobre los datos experimentales, incluso saldando los pequeños errores de experimentación como parte de la estimación.
Hasta ahora se han revisado métodos de cálculo, que finalmente nos conducen a obtener la mayor y mejor información que conduce a la toma de decisión. Consulta el texto “Estadística II. Guía de estudio”, disponible en:
http://fcasua.contad.unam.mx/apuntes/interiores/docs/98/4/estadis_2.pdf. Revisa las páginas 105 a 111 para conocer en qué consiste el modelo de regresión lineal simple.
En el documento “Regresión y correlación lineal simple”, identificarás los pasos para hacer una relación lineal y correlación lineal simple, además encontrarás ejemplos de su aplicación en los negocios. Estudia con detenimiento las páginas 2 a 12 y el ejemplo de la página 18, sólo hasta el quinto punto. Pon en práctica tus aprendizajes, resuelve el ejemplo de la página 18 y el ejercicio de regresión lineal número 7, disponible en la página 26, en:
http://asesorias.cuautitlan2.unam.mx/Laboratoriovirtualdeestadistica/
Para concluir con el tema de los métodos causales, revisa las páginas 7 a 13 del documento “Regresión no lineal”, disponible en:
https://www.academia.edu/7608392/REGRESI%C3%93N_NO_LINEAL, donde se revisan las funciones no lineales más comunes: funciones parabólica, hiperbólica, logarítmica, exponencial y potencia.
Como has podido ver, los métodos causales son una herramienta para relacionar dos o más variables de interés, con la finalidad de predecir el valor de una de ellas como consecuencia de las otras. No olvides tomar en cuenta que cuando se trata de variables independientes de cuyo análisis partirá un proceso de toma de decisiones, ambas deben ser controlables, pues sólo de esta manera se pueden aplicar los resultados al negocio.
A continuación, revisa el video “Análisis de series de tiempo”, disponible en:
https://www.youtube.com/watch?v=NDOPKRAT3-E, donde se define lo que es una serie de tiempo y se explican sus componentes.
Revisa las páginas 6 a 15 del documento “Series temporales”, disponible en:
http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/EDescrip/tema7.pdf, donde se explica el análisis de tendencias y de estacionalidad en las series de tiempo.
