Años
|
Mill Pasajeros
|
|||
X
|
Y
|
XY
|
X a la 2
|
Y a la 2
|
74
|
515
|
38.110
|
5.476
|
265.225
|
75
|
534
|
40.050
|
5.625
|
285.156
|
76
|
576
|
43.776
|
5.776
|
331.776
|
77
|
610
|
46.970
|
5.929
|
372.100
|
78
|
679
|
52.962
|
6.084
|
461.041
|
79
|
754
|
59.566
|
6.241
|
568.516
|
80
|
748
|
59.840
|
6.400
|
559.504
|
81
|
752
|
60.912
|
6.561
|
562.504
|
82
|
784
|
62.648
|
6.724
|
583.696
|
702
|
5.932
|
464.834
|
54.816
|
3.992.518
|
b = 9 (464.834) – (702) (5.932)
/ 9 (54.816) -
(702) (702)
b = 35.6
a = 5.932 - 35.6 (702)
/ 9
a = 2.117,7
r = 9 (464.834) – (702)
(5.932) / raíz (9 ( (54.816) –
(492.804)) raíz (9 (3.992.518))
r = 0,962
Este valor indica que existe una fuerte relación lineal entre las
dos variables y si estimamos el valor de r al cuadrado, o sea 0,962 x 0,962 =
0,925 = 92,5 %, confirmamos lo dicho.
Con este modelo podemos ahora estimar el posible número de
pasajeros para digamos el año de 1984 :
Pasajeros = 2.117,7 + 35,6 (84)
Pasajeros = 873 (millones)
Luego si las estadísticas nos dan el valor del número de pasajeros
para ese año de 1984 o sea 832 millones, el error de 4,9% es bastante bajo para
una estimación en el campo del
marketing.
