En ella, los valores para a y b son determinados por las siguientes fórmulas, tomadas del método matemático llamado mínimos cuadrados, el cual origina lo que comúnmente se conoce como la recta de «mejor ajuste».

En ella, los valores para a y b son determinados por las siguientes fórmulas, tomadas del método matemático llamado mínimos cuadrados, el cual origina lo que comúnmente se conoce como la recta de «mejor ajuste».

[pic 1][pic 2]

Este método establece el criterio de que la línea de regresión es aquélla para la cual se reduce al mínimo la suma de las desviaciones cuadradas entre los valores estimado y real de la variable dependiente para los datos muéstrales. Con la aplicación de estas fórmulas se inicia el procedimiento del análisis de regresión, el cual consta de los siguientes pasos:

1. Una vez determinados los llamados Coeficientes de Regresión, es decir, los valores de a y b, establecer la Ecuación de Regresión.

1.  A partir de esta ecuación, trazar la Recta de Regresión.
   
2. Con la ecuación formulada, estimar el valor de la variable dependiente dado el valor de la independiente. A este respecto, debes considerar que tales estimaciones solo se pueden realizar dentro del rango de valores muestreados, ya que no existe base estadística de que fuera de ellos, el comportamiento sea el mismo.

1. Obtener los valores  de la ecuación de la pendiente en base a las formulas.

1. Obtener nuestro coeficiente de correlación el cual nos dará el porcentaje de certeza de nuestro pronóstico.

Ejemplo

Se efectúa el siguiente estudio en relación a la aptitud y productividad, con la de una industria maquiladora.

Después de cuatro meses se obtuvo el siguiente puntaje en seis trabajadores.[pic 3]

¿Cuál será la productividad esperada de un trabajador cuyo puntaje de aptitud sea de 16?

Efectué su diagrama de dispersión, marcando la línea de regresión.

Encuentre la recta estimada de mejor ajuste.

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