PRESENTADO POR:

TACNA-PERÚ2016

Maraza, LadyJalire, Yordan

Banegas, DiegoMamani, LeonidasTicona, Alejandro

AREA ACADÉMICA: METODOS PREDICTIVOS

PROFESOR: Humberto EspadaAÑO ACADEMICO: 2016-II

ANÁLISIS

UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE GROHMANN

FACULTAD DE CIENCIAS JURIDICAS Y EMPRESARIALES

UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE GROHMANN

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DEDICATORIA

A DIOS:

“Por ser quien guía en nuestro camino”

A Nuestros Profesores:

“Quienes nos brinda sus conocimientos para nuestra formación profesional y en especial a nuestro Profesor Humberto Espada por su

apoyo, consejos y preocupación para poder llevar a cabo un excelente trabajo”

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AGRADECIMIENTOS

Queremos agradecer a las personas brindaron su apoyo, tiempo y colaboración para la realización de este trabajo de investigación,

También queremos agradecer a nuestros padres por su comprensión y paciencia.

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INDICE1. LA ANALISIS PROBIT:............................................................................................................6

CONCEPTO:..............................................................................................................................6

1.1. UTILIDAD:.....................................................................................................................7

1.2. OBJETIVO:.....................................................................................................................7

2. CARACTERISTICAS:................................................................................................................7

3. PROPOSITO...........................................................................................................................8

4. CONSIDERACIONES:..............................................................................................................8

4.1. DATOS..........................................................................................................................8

4.2. SUPUESTOS...................................................................................................................8

4.3. PROCEDIMIENTOS RELACIONADOS..............................................................................8

5. procedimiento probit- spss:.................................................................................................9

6. CASOS.................................................................................................................................12

6.1. CASO 1: CREDITOS BANCARIOS:................................................................................12

6.2. CASO 2: COMPRA DE MERCADERIA BUENA O DEFECTUOSA:....................................17

6.3. CASO 3: CAPACITACION DE DOCENTES......................................................................20

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INTRODUCCION

Fue incorporado como una alternativa log-lineal para manejar conjuntos de datos con

variable respuesta categórica binaria. El análisis Probit es usado para analizar muchas

clases de experimentos tipo dosis-respuesta (binaria) en una variedad de campos. Por

ejemplo, en marketing alguien puede estar interesado en modelar preferencias de

clientes por determinados productos (Compra/no compra) a partir de la aplicación de

comerciales televisivos cada cierto número de minutos (dosis). En ensayos clínicos

donde puede interesar el alivio de una dolencia (Si/no) como resultado de suministrar

diferentes dosis de un de medicamento. Este análisis es comúnmente aplicado en la

toxicología, para determinar la toxicidad relativa de productos químicos a organismos

vivos. Esto se realiza observando la respuesta de un organismo a varias

concentraciones de cada uno de los productos químicos en cuestión y luego

comparando las concentraciones en las cuales se encuentra una respuesta (Por

ejemplo, la muerte). Por lo tanto la respuesta es siempre binomial y la relación entre la

dosis y la respuesta es de tipo sigmoidea. La transformación Probit actúa como una

transformación de sigmoideo a lineal para poder ajustar el modelo de regresión.

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ANALISIS PROBIT

1. LA ANALISIS PROBIT :

CONCEPTO:

Un modelo probit (también llamado de regresión probit ), es una manera de realizar la regresión para las variables de resultados binarios. Las variables de resultado binarias son variables dependientes con dos posibilidades.

Recuerde que la regresión es un método de ajustar una línea a los datos para comparar la relación de la variable de respuesta (Y) con la variable independiente (X).

Donde:

La variable de respuesta binomial se refiere a una variable de respuesta con sólo dos resultados.

Por ejemplo como cuando estamos interesados en la probabilidad de ocurrencia de cierto evento, si ocurre o no.

Podemos representar la ocurrencia del evento mediante un indicador binario que es igual a 1 si el evento ocurre (éxito) y 0 si no ocurre (fracaso).Denotemos a esta variable dependiente binaria como Y.

O en otros casos donde la variable dependiente toma el valor de 1 y 0 como:

Modelos de empleo: Y = 1, si el individuo trabaja 0 en caso contrario

Performance de entidades financieras: Y = 1 si el banco quebró 0 en caso contrario

Publicidad en las ventas: Y = 1 si aumentan las ventas por la publicidad o Cero (0) en caso contrario

El análisis Probit es un procedimiento que mide la relación de intensidad de un estímulo y la proporción de casos que presenta una cierta respuesta a dicho estimulo.

El análisis de Probit puede realizarse mediante una de tres técnicas:

Usar tablas para estimar los probits y ajustar la relación a ojo,

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a = intercepción b = pendiente de la línea

Y = a + b X + e

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Calcular manualmente los probits, el coeficiente de regresión y los intervalos de confianza

Utilizar paquetes estadísticos como SPSS, SAS, STATGRAPHIC, Etc.

EJEMPLO:

Por ejemplo, una empresa minorista quiere establecer la relación entre el tamaño de una promoción (medida como un porcentaje del precio minorista) y la probabilidad de que un cliente compre. Además, quieren establecer esta relación para su tienda, catálogo y ventas por Internet. En el contexto de un experimento de dosis-respuesta, el tamaño de la promoción puede considerarse una dosis a la que los clientes responden comprando. Los tres sitios en los que un cliente puede comprar corresponden a diferentes agentes a los que el cliente se presenta.

1.1. UTILIDAD: Es útil para las situaciones en las que se dispone de una respuesta dicotómica que se piensa puede estar influenciada o causada por los niveles de alguna o algunas variables independientes, y es particularmente adecuada para datos experimentales. 

El análisis de Probit es el más apropiado cuando se desea estimar los efectos de una o más variables independientes en una variable dependiente binomial, particularmente en el ajuste de un experimento dosis-respuesta.

Mediante el análisis de Probit, la empresa puede determinar si las promociones tienen aproximadamente los mismos efectos sobre las ventas en los diferentes mercados.

1.2. OBJETIVO: El principal objetivo de este tipo de análisis es evaluar el nivel de estímulo que es necesario para obtener una respuesta en un grupo de individuos de la población.

Este procedimiento le permitirá estimar la intensidad necesaria para que un estímulo llegue a inducir una determinada proporción de respuestas, como la dosis efectiva para la mediana.

2. CARACTERISTICAS:

Supone una relación no lineal La aproximación al problema es similar al Logit Se basa en la distribución normal acumulada Un modelo de elección binaria La variable dependiente está restringida entre cero y uno

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3. PROPOSITO

El propósito del modelo es estimar la probabilidad de que una observación con características particulares caerá en una específica de las categorías.

Por otra parte, si probabilidades estimadas de más de medio se tratan como la clasificación de una observación en una categoría predicho, el modelo probit es un tipo de clasificación binaria modelo.

Es decir estimar la probabilidad de un valor caerá en una de las dos posibles de la variable dependiente.

4. CONSIDERACIONES:4.1. DATOS  

Para cada valor de la variable independiente (o para cada combinación de valores para múltiples variables independientes), la variable de respuesta debe contener el recuento del número de casos que presenta la respuesta de interés y que toma dichos valores de la variable independiente, y la variable del total observado debe ser el recuento del número total de casos con dichos valores para la variable independiente. La variable de factor debe ser categórica, codificada como enteros.

4.2. SUPUESTOS

Las observaciones deben ser independientes. Si dispone de un gran número de valores para las variables independientes respecto al número de observaciones, como es probable que suceda en un estudio observacional, puede que no sean válidos los estadísticos de chi-cuadrado y de bondad de ajuste.

4.3. PROCEDIMIENTOS RELACIONADOS

El análisis probit está estrechamente relacionado con la regresión logística; de hecho, si elige la transformación logit, este procedimiento calculará esencialmente una regresión logística. En general, el análisis probit es apropiado para los diseños experimentales, mientras que la regresión logística es más adecuada para los estudios observacionales. Las diferencias en los resultados reflejan estas diferencias de énfasis. El procedimiento Análisis probit informa de las estimaciones de los valores efectivos para las diferentes tasas de respuesta (incluyendo la dosis efectiva para la mediana), mientras que la Regresión logística informa de las estimaciones de las odds ratios (odds ratios) para las variables independientes.

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5. PROCEDIMIENTO PROBIT- SPSS: 1er PASO: Ingresamos variables para obtener nuestra base de datos.

2do PASO: cuantificamos todos los datos.

3er PASO: Vamos al menú- opción ANALIZAR- REGRESION- PROBIT

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4to PASO: En la ventana “ANALISIS PROBIT” ingresaremos las variables

5to PASO: Nos saldrá el cuadro de resultados:

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6. CASOS6.1. CASO 1: CREDITOS BANCARIOS:

En el lapso de un año, un banco obtiene los siguientes datos con respecto a aprobación de créditos.Usted como prestatario desea saber cuál es el monto ideal para que su préstamo sea aprobado.

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Con el programa SPSS se procede de la siguiente forma:Entrar al menú Análisis luego entrar a la opción regresión seleccionar la opción Probit.

En el cuadro de dialogo análisis Probit en la opción:

Frecuencia respuesta colocar la variable APROBADOS En Total observado colocar la variable TAMAÑO En covariables colocar la variable PRESTAMO

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Habilitar en Modelo la opción Probit.

En transformar colocar Log base 10.

En Opciones:

Habilitar la opción Intervalos de confianza fiduciaria.

En Nivel de significación para usar el factor de heterogeneidad colocar 0.05.

Habilitar la opción Calcular a partir de los datos en la opción Tasa de respuesta natural.

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RESULTADOS:

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INTERPRETACION:

El DL50 corresponde a un préstamo de 4.845 dólares, es decir que para tener un 50% de probabilidad que nuestro crédito sea aprobado debemos de solicitar 4.845 dólares.

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6.2. CASO 2: COMPRA DE MERCADERIA BUENA O DEFECTUOSA:La empresa DORITA S.A. dedicada a la venta de artículos de hogar, desea conocer cuál es la probabilidad de comprar ciertos productos a un determinado precio, si son defectuosos o no.

Frecuencia de respuesta:

• defectuosos

Total Observados:

• Cantidad de productos

Covariables:

• Precio

SOLUCION:

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INTERPRETACION:

• A partir de que el precio sea 14.835, existe la probabilidad de que el producto sea defectuoso.

6.3. CASO 3: CAPACITACION DE DOCENTESUna nueva Universidad llamada CONQUISTADORES DEL SUR, abre un examen de admisión para ubicar a los docentes más capacitados para que pueden estar a cargo de dicho prestigio para la universidad.

Frecuencia de respuesta:

Puntaje

Total de observados

Cantidad

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Covariable

Aptos

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INTERPRETACION:

• Como se indica, según el puntaje será mayor la probabilidad de que sea apto.

• Hay una probabilidad del 50 % de que al menos 5 docentes sean aptos para la docencia

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