Estad grafos de la regresi n

Ecuación de la recta:

y = bx + a

Pendiente:

b = (n · xy) - (x · y) / (n · x2) - (x)2

Intercepto:

a = y - (b · x) / n

Coeficiente decorrelación:

r

n
x
2
x
2
(x)
xy
y
2
y
2
(y)

n  xy  - x  y
(n  x 2 ) - x 2 (n  y 2 ) - y 2

es el número de los pares de datos(x) y (y).
es la sumatoria de los valores de las (x).
es la sumatoria de los cuadrados de los valores de las (x).
es la elevación al cuadrado de la sumatoriade las (x).
es la sumatoria de los productos, cuando se multiplica cada valor de (x) con su correspondiente valor de (y).
es la sumatoria de los valoresde las (y).
es la sumatoria de los cuadrados de los valores de las (y).
es la elevación al cuadrado de la sumatoria de las (y).

Varianza de lasdesviaciones experimentales:

s02 = y2 - (a · y) - (b · xy) / (n - 2)

Error estándar de la estimada o estimación:

s0 = √s02

Varianza de la pendiente:

sb2 =(n · s02) / (n · x2) - (x)2

Desviación estándar de la pendiente:

sb = √sb2

Varianza del intercepto:

sa2 = (sb2 · x2) / n

Desviación estándar delintercepto:

sa = √sa2

Intervalo de confianza de la pendiente:

ICb = b ± b
b = tcrit (, f, a dos colas) · sb

Intervalo de confianza del intercepto:ICa = a ± a
a = tcrit (, f, a dos colas) · sa

Límite de detección en la ordenada.

yLD = a + 3 s0

Límite de detección en la abscisa:

xLD = (yLD – a) /b = 3 s0 / b

Límite de cuantificación en la ordenada:

yLQ = a + 10 s0

Límite de cuantificación en la abscisa:

xLQ = (yLQ – a) / b = 10 s0 / b