REGRESION LINEAL

TRABAJO

REGRESION LINEAL

Ejercicio 13.52

A. La ecuación de regresión múltiple.

B. Las pendientes de la ecuación Y= mx+b.

El valor estimado en relación con el precio de venta tiene una relación lineal positiva, por lo tanto la covarianza será positiva y grande.

C. Pronóstico del precio de venta de una casa valorada en 70.000 dólares que se vendió en un periodo de 12 meses.

D. Análisis residual de sus resultados y la idoneidad del modelo.

Los residuos estandarizados tiene media cero y varianza 1 o próxima a 1. Se puede observar que no hay dato atípico ya que los residuos estándares no son mayores a 2 (>2).

Los gráficos muestran una nube de puntos alrededor de cero sin evidencia de estructura, tendencia o cambio de la dispersión, entonces no hay sospecha de que se violen ninguno de estos dos supuestos de Linealidad y homoscedasticidad.

E y F. Determine si existe una relación significativa entre el precio de venta y las dos variables independientes (valor actualizado y periodo), con un nivel de significancia de 0.05. Determine el valor p en el inciso e) e interprete su significado.

Se rechaza la hipótesis nula ya que el valor -p de 0,00 este valor-p es menor que el nivel de significancia de 0,05, por lo tanto rechazamos la hipótesis nula concluimos que existen diferencias significativas entre el precio de venta y las dos variables independientes (valor actualizado y periodo).

G. INTERPRETE EL SIGNIFICADO DEL COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN

El Coeficiente de Determinación (R2) es el coeficiente de correlación elevado al cuadrado, entonces:

El modelo de regresión explica en un 25% el fenómeno investigado, en concreto, la variación de las variables dependientes e independientes del modelo tienen una explicación en sus cambios en el 25% de los casos.

H. DEFINIR R2 AJUSTADA

R2 ajustada: Tiene en cuenta el tamaño de la muestra a la hora de determinar la proporción anterior.

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