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Procedimiento matemático para el análisis de regresión lineal múltiple


Enviado por   •  2 de Junio de 2021  •  Documentos de Investigación  •  1.393 Palabras (6 Páginas)  •  110 Visitas

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Procedimiento matemático para el análisis de regresión lineal múltiple.

En regresión múltiple se puede analizar más de una variable independiente.

Y1 variable dependiente

X1, x2, x3,      xn   variables independientes

Y = a + bx      ecuación de la regresión lineal simple

Entonces la ecuación de la regresión lineal múltiple :

y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3     bnxn

  1. el análisis de la ecuación
  2. calcular y examinar el error estándar
  3. exponer la conclusión en base de la descripción de las variables independientes.

Planteamiento de ejemplo de análisis de regresión múltiple.

Referencia: Estadística para administradores, Levin.

Información capturada en tabla. Y=a + b1x1+b2x2

mes

(x1) horas trabajadas directas en cientos

(x2) horas de maquina en cientos

y) gastos generales de la fábrica en miles

enero

45

16

29

febrero

42

14

24

marzo

44

15

27

abril

45

13

25

mayo

43

13

26

junio

46

14

28

julio

44

16

30

agosto

45

16

28

septiembre

44

15

28

octubre

43

15

27

Para el cálculo de los coeficientes  a, b1, b2 de la ecuación deseada y con el propósito de emplear el método de los cuadrados mínimos, se construye siguiente tabla

Efectúa las operaciones indicadas en el título de cada columna y su respectiva sumatoria.

y

x1 

x2

x1y

x2y

x1x2

x12

x22

y2

29

45

16

1305

464

720

2025

256

841

24

42

14

1008

336

588

1764

196

576

27

44

15

1188

405

660

1936

225

729

25

45

13

1125

325

585

2025

169

625

26

43

13

1118

338

559

1849

169

676

28

46

14

1288

392

644

2116

196

784

30

44

16

1320

480

704

1936

256

900

27

45

16

1260

448

720

2025

256

729

28

44

15

1232

420

660

1936

225

784

28

43

15

1161

405

645

1849

225

784

272

441

147

12005

4013

6485

19461

2173

7428

Σy

Σx1 

Σx2

Σx1y

Σx2y

Σx1x2

Σx12

Σx22

Σy2

y = a + b1x1 + b2x2 

...

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