Exercici 3 (2,5 punts). Model de fidelització i a… · Estadística I URV 2021

Tema: Regressió lineal múltiple: contrastos, multicol·linealitat i selecció de models · Del examen Recull d'exàmens de segon parcial i recuperació (2021)

Enunciado

Exercici 3 (2,5 punts). Model de fidelització i anàlisi de residus

Amb les mateixes dades de l'enquesta ECSI, es pretén predir la fidelització dels usuaris ( LOYA) mitjançant el model de regressió múltiple model1a que incorpora la qualitat del producte ( QUAL1), la qualitat del servei ( QUAL2), el valor percebut ( VALU), la satisfacció ( SATI) i la imatge corporativa ( IMAG).

a.

Especifiqueu el model de regressió lineal teòric que s'ha estimat. [0,25 punts]

b.

S'adjunten diversos gràfics per dur a terme el diagnòstic de residus. Enumereu i avalueu cadascun dels supòsits bàsics del model lineal a partir d'aquests gràfics. [0,75 punts]

c.

El model és globalment significatiu? Indiqueu les hipòtesis i resoleu el contrast mitjançant el p-valor amb un risc de l'1%. [0,25 punts]

d.

Podem concloure que QUAL1 és estadísticament significativa? Formuleu les hipòtesis, calculeu l'estadístic de prova i resoleu el contrast pel valor crític al 90% de confiança. [0,5 punts]

e.

Calculeu el coeficient de determinació ajustat Rˉ2\bar{R}^2 i interpreteu-lo. [0,25 punts]

f.

Calculeu l'interval de confiança al 95% per al paràmetre associat a SATI i interpreteu el coeficient obtingut. [0,5 punts]

[

;

]

Enunciado: Exercici 3 (2,5 punts). Model de fidelització i a… · Estadística I URV 2021

Solución

Según los criterios oficiales de corrección

a. Especifiqueu el model de regressió lineal teòric que s'ha estimat.

Solución: LOYAi=β1+β2QUAL1i+β3QUAL2i+β4VALUi+β5SATIi+β6IMAGi+ui\mathrm{LOYA}_i = \beta_1 + \beta_2\mathrm{QUAL1}_i + \beta_3\mathrm{QUAL2}_i + \beta_4\mathrm{VALU}_i + \beta_5\mathrm{SATI}_i + \beta_6\mathrm{IMAG}_i + u_i

b. S'adjunten diversos gràfics per dur a terme el diagnòstic de residus. Enumereu i avalueu cadascun dels supòsits bàsics del model lineal a partir d'aquests gràfics.

Solución: S1. Linealitat i esperança nul·la (E(u)=0): Gràfics 1 a 5 mostren repartició aleatòria al voltant de 0 sense patrons curvilinis. S2. Homoscedasticitat: Gràfic 6 mostra dispersió no constant que disminueix per a valors alts (símptomes d'heteroscedasticitat). S3. Normalitat: Gràfic 7 (Q-Q plot) segueix la recta bisectriu amb petita asimetria a l'esquerra; acceptable per la grandària mostral (n = 244). S4. Absència d'observacions influents: Gràfic 8 (Distància de Cook) mostra dos valors propers a 0,15 clarament destacats que caldria inspeccionar.

c. El model és globalment significatiu? Indiqueu les hipòtesis i resoleu el contrast mitjançant el p-valor amb un risc de l'1%.

Solución: H0:β2=β3=β4=β5=β6=0H_0: \beta_2 = \beta_3 = \beta_4 = \beta_5 = \beta_6 = 0 enfront de H1:Almenys un βj≠0H_1: \text{Almenys un } \beta_j \neq 0. Com que el p-valor <2,2⋅10−16<0,01< 2{,}2\cdot 10^{-16} < 0{,}01, es rebutja H0H_0 i el model conjunt és estadísticament significatiu.

d. Estadístic de prova t per a la significació individual de QUAL1:

Solución: 1.906

d. Hipòtesis i conclusió del contrast per a QUAL1:

Solución: H0:βQUAL1=0H_0: \beta_{\mathrm{QUAL1}} = 0 vs H1:βQUAL1≠0H_1: \beta_{\mathrm{QUAL1}} \neq 0. Com que ∣t∣=1,906>t238;0,05≈1,651|t| = 1{,}906 > t_{238; 0{,}05} \approx 1{,}651, es rebutja H0H_0 amb una confiança del 90%. Per tant, QUAL1 és estadísticament significativa a aquest nivell.

e. Valor del coeficient de determinació ajustat R̄²:

Solución: 0.565

e. Interpretació del coeficient de determinació ajustat:

Solución: Un 56,5% de la variabilitat observada en la fidelitat dels clients està explicada pel model, un cop corregit pel nombre de graus de llibertat.

f. Límit inferior de l'interval de confiança al 95% per al paràmetre associat a SATI:

Solución: 0.1317

f. Límit superior de l'interval de confiança al 95% per al paràmetre associat a SATI:

Solución: 0.5359

f. Interpretació de l'interval de confiança obtingut per a SATI:

Solución: Amb un 95% de confiança, per cada augment d'un punt en la satisfacció del client, la fidelitat augmentarà de mitjana entre 0,132 i 0,536 punts, mantenint la resta de variables constants.

La explicación paso a paso, hecha con IA, es Premium. Premium

Resuélvelo aquí mismo: corrección automática, pistas y solución paso a paso.

‹ Exercici 4 (2,5 punts). Diagnòstic de multicol·li… · 2021 · Exercici 4 (2,5 punts). Diagnòstic i comparació d… · 2021 ›

Más ejercicios de Regressió lineal múltiple: contrastos, multicol·linealitat i selecció de models