ESTADÍSTICA I
MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
En el modelo de regresión lineal simple, dado dos variables
(y) Dependiente
(x) Independiente, explicativa y predictora.
Buscamos encontrar una función de x muy simple (lineal) que nos permita aproximar y mediante:
y= a+bx
a (ordenada en el origen, constante)
b (pendiente de la recta)
Rara vez coincidirán por muy bueno que sea el modelo de regresión. Y se le denomina residuo de error.
Los cuadrados se usan para evitar errores con los números positivos y negativos.
FÓRMULAS PARA CALCULAR LOS COEFICIENTES y=a+bx
En el modelo de regresión lineal simple, dado dos variables
(y) Dependiente
(x) Independiente, explicativa y predictora.
Buscamos encontrar una función de x muy simple (lineal) que nos permita aproximar y mediante:
y= a+bx
a (ordenada en el origen, constante)
b (pendiente de la recta)
Rara vez coincidirán por muy bueno que sea el modelo de regresión. Y se le denomina residuo de error.
Los cuadrados se usan para evitar errores con los números positivos y negativos.
FÓRMULAS PARA CALCULAR LOS COEFICIENTES y=a+bx
| X | Y | XY | X^2 | |
| 42 | 12 | 504 | 1764 | |
| 35 | 8 | 280 | 1225 | |
| 50 | 14 | 700 | 2500 | |
| 43 | 9 | 387 | 1849 | |
| 48 | 11 | 528 | 2304 | |
| 62 | 16 | 992 | 3844 | |
| 31 | 7 | 217 | 961 | |
| 36 | 9 | 324 | 1296 | |
| 44 | 12 | 528 | 1936 | |
| 39 | 10 | 390 | 1521 | |
| 55 | 13 | 715 | 3025 | |
| 48 | 11 | 528 | 2304 | |
| SUMA | 533 | 132 | 6093 | 24529 |
| b= | 2760 | y=a+bx | ||||
| 10259 | ||||||
| 0.26903207 | y= | 4.43113364 | x= | 20 | ||
| y= | 9.81177503 | x= | 40 | |||
| y= | 15.1924164 | x= | 60 | |||
| a= | -0.94950775 | y= | 20.5730578 | x= | 80 | |
| y= | 25.9536992 | x= | 100 | |||
| y= | 31.3343406 | x= | 120 | |||
| y= | 36.714982 | x= | 140 | |||
| y= | 42.0956234 | x= | 160 | |||
| y= | 47.4762647 | x= | 180 |
DOCENTE: DR. ARMANDO SÁNCHEZ MACÍAS
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ CAMPUS SALINAS
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