Regresion lineal

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(Vea nuestro tutorial de la página para obtener más información acercade los métodos de regresión lineal . También podría echar un vistazo a la forma en que analizan real los datos experimentales utilizando técnicas de regresión lineal.) Los datos de muestra. Digamosque tenemos un conjunto de datos, , Muestra a la izquierda. Si tenemos razón para creer que existe una relación lineal entre las variables x e y , podemos graficar los datos y elaborar un "mejorajuste" en línea recta a través de los datos. Por supuesto, esta relación se rige por la ecuación conocida. A continuación puede encontrar la pendiente, m , y la intersección, y b , de los datos que semuestran en la siguiente figura. Vamos a introducir los datos anteriores en una hoja de cálculo Excel, la trama de datos , crear una línea de tendencia y mostrar su pendiente, intersección y R-cuadrado yvalor. Recordemos que el valor R-cuadrado es el cuadrado del coeficiente de correlación. (La mayoría de los textos estadísticos muestran que el coeficiente de correlación " r ", pero Excel muestra elcoeficiente" R ". Si usted escribe es tan r o R , el coeficiente de correlación nos da una medida de la fiabilidad de la relación lineal entre la X y y los valores. (valores cercanos a 1 indicanlineal fiabilidad excelente.)) Introduzca sus datos como lo hicimos en las columnas B y C. La razón de esto es estrictamente cosmética, como pronto veremos. Ecuaciones de regresión lineal. Si esperamos queun conjunto de datos para tener una correlación lineal, no es necesario que la trama de datos con el fin de determinar las constantes m (pendiente) y b (ordenada en el origen) de la ecuación. Encambio, podemos aplicar un tratamiento estadístico conocido como análisis de regresión lineal a los datos y determinar estas constantes. Dado un conjunto de datos con n puntos de datos, la pendiente,...