Regresion lineal

Regresión lineal
 Representamos en un gráfico los pares de valores de una distribución bidimensional: la variable "x" en el eje horizontal o eje de abcisa, y la variable "y" en el eje vertical, oeje de ordenada. Vemos que la nube de puntos sigue una tendencia lineal:
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El coeficiente de correlación lineal nos permite determinar si, efectivamente, existe relación entre las dos variables.Una vez que se concluye que sí existe relación, la regresión nos permite definir la recta que mejor se ajusta a esta nube de puntos.
[pic]
Una recta viene definida por la siguiente fórmula:
|y =a + bx |

Donde "y" sería la variable dependiente, es decir, aquella que viene definida a partir de la otravariable "x" (variable independiente). Para definir la recta hay que determinar los valores de los parámetros "a" y "b":
El parámetro "a" es el valor que toma la variable dependiente "y", cuando lavariable independiente "x" vale 0, y es el punto donde la recta cruza el eje vertical.
El parámetro "b" determina la pendiente de la recta, su grado de inclinación.
La regresión lineal nos permitecalcular el valor de estos dos parámetros, definiendo la recta que mejor se ajusta a esta nube de puntos.
El parámetro "b" viene determinado por la siguiente fórmula:
[pic]
|observaciones|X |X Cuadrada |Y |X por Y | |
|1 |1.25 |1.5625 |32.00|40 | |
|2 |1.28 |1.6384 |33.00 |42.24 | |
|3|1.27 |1.6129 |34.00 |43.18 | |
|4 |1.21 |1.4641 |30.00...