AYUDA POR FAVOR?
AYUDA POR FAVOR. Describe el uso del metodo de minimos cuadrados para obtener un modelo de regresion lineal.
En resumen
Cuando se han relevado un conjunto de n puntos (x, y) se pueden aproximar mediante una recta de la forma y = m x + b, llamada recta de regresión linealDonde : m = [n ∑(x . Y) - ∑x . ∑y] / [n ∑(x)² - |∑x|²]n = [∑y . ∑(x)² - ∑x . ∑(x .
Mejor respuesta
Cuando se han relevado un conjunto de n puntos (x, y) se pueden aproximar mediante una recta de la forma y = m x + b, llamada recta de regresión linealDonde : m = [n ∑(x .
Y) - ∑x .
∑y] / [n ∑(x)² - |∑x|²]n = [∑y .
∑(x)² - ∑x .
∑(x .
Y)] / [n ∑(x)² - |∑x|²]m es la pendiente de la recta y n la ordenada al origen.
Se define además un coeficiente de correlación con la siguiente expresión : R = 1 / (n - 1) .
∑[(x - x') / σx .
(y - y') / σy)]x' e y' son los promedios aritméticos de x y de yσx y σy son las desviaciones típicas de x y de yTodos los factores de los que depende R son funciones disponibles en las calculadoras científicas.
Los valores de R están comprendidos entre 0 y 1Un valor cercano a 1 indica que el conjunto de puntos están muy próximos a la recta.
Cercano a 0 hay una gran dispersión entre el conjunto de puntos y la recta.
Saludos Herminio.
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