Modelos de regresión simple

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INDICE

Marco teórico…………………………………… Página 3

Desarrollo de la practica…………………… Página 4

• Desarrollo Excel………………….………. Página 4
• Sistema de ecuaciones……….………. Página 5
• Desarrollo en R…………………………… Página 6

Conclusión………………………………………… Pagina 8

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Un análisis regresivo hace posible comprender cómo las variables independientes afectan directamente a otra variable que dependa de ellas. Un punto esencial para trabajar con un análisis de regresión son las variables, para aplicar un análisis de este tipo, usaremos obligatoriamente dos tipos de variables: Variables dependientes e Independientes.

Podemos realizar 3 modelos de análisis distintos en función del número de variables y la forma de interactuar entre ellas, pero en este trabajo solo nos enfocaremos en el:

• Modelo de regresión lineal simple

El análisis de regresión lineal simple es el más utilizado y el más sencillo de todos. Se trata de estudiar el efecto de una variable independiente sobre una única variable dependiente de la primera. Empleando esta ecuación de regresión lineal simple se puede realizar una estimación basándose en los datos obtenidos.

Fórmula de la regresión lineal simple

y = B0 + B1 x + ε

• Donde B0 es el valor de la variable independiente.
• B1 es la variable dependiente.
• ε representa el residuo o error (la función de ε es explicar la posible variabilidad de los datos que no pueden explicarse a través de la relación lineal de la fórmula).

Una técnica para resolver este modelo es haciendo practica de los mínimos cuadrados que son una técnica de análisis numérico en la que, dados un conjunto de pares ordenados y una familia de funciones, se intenta encontrar la función continua, dentro de dicha familia, que mejor se aproxime a los datos, es decir, un mejor ajuste.

DESARROLLO DE LA PRACTICA[pic 15][pic 16]

1.- Mediante Excel y el sistema de ecuaciones a mano.

Paso 1: Pasar los datos del problema a un archivo Excel de manera horizontal.  

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