Metodo de corrleacion

Buenas noches compañero,
Un análisis de regresión lineal te da dos opciones una es ver la correlación de los datos que recabamos como se define esta mediante un diagrama de dispersión y la línea decorrelación de los puntos en este caso y para este ejercicio la correlación la podemos en el dato de r-squere y r adjusted-squere,
“La variación más que se explica por el modelo de regresión máscerca los puntos de datos se reducirá a la recta de regresión ajustada. En teoría, si un modelo puede explicar el 100% de la varianza, los valores ajustados siempre sería igual a los valores observadosy, por tanto, todos los puntos que caen en la línea de regresión ajustada.”
Los datos a continuación muestran la correlación entre los datos provistos por el ejercicio (caso#1)
S = 595.246 R-Sq =94.7% R-Sq(adj) = 94.6%
Estos datos nos dicen que hay una fuerte correlación entre ellos, esto se refiere también a la tendencia hacia la alza de llamadas que todos detectamos en el caso #1.Como usted lo menciona es una técnica estadista para ver la correlación de la información y también poder hacer un pronóstico usando el resultado de esta ecuación, a continuación muestro como es quellegue a mi respuesta aun y estando de acuerdo a que los datos provistos en el ejercicio se me hacen insuficientes pero a manera de práctica y respuesta a una de las actividades requeridas por elejercicio hice el cálculo con los datos provistos.

Donde:
y: es la variable dependiente o lo que no conocemos o lo que vamos a predecir
x: es la variable independiente en este caso las semanas porquesabemos que semanas queremos predecir que son la de la 32 a la 41.
B0: Se tiene calcular con la siguiente formula

B1: También se tiene que calcular con la siguiente formula

Una vez que tengas losdatos sustituyes en la formula principal la cual quedaría de esta manera:

Pronostico=5032 + 208.3(32)=11933.8 este seria tu pronostico para la semana 32, y así sucesivamente para el resto de los...