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Para estudiar la relación entre x e y mediante un modelo lineal necesitamos hallar la recta de regresión: = a + bx. para ello es imprescindible obtener los coeficientes a y b de la recta. Sabemos que a es el punto de corte de la recta en el eje de ordenadas (u “ordenada en el origen”) y b es la pendiente. La covarianza es: .
a. Calcula la recta de regresión de mínimos cuadrados que explica el número de trabajadores como una función lineal de la facturación. b. Analiza la bondad del ajuste obtenido mediante el coeficiente de determinación y la varianza explicada por la regresión
10 – REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. 10.1 – Introducción. En muchos problemas existe una relación entre dos o más variables, y resulta de interés estudiar la naturaleza de esa relación. El análisis de regresión es la técnica estadística para el modelado y la investigación de la relación entre dos o más variables. Veamos un ejemplo.
Objetivos de aprendizaje. Saber construir un modelo de regresi ́on lineal simple que describa c ́omo influye una variable X sobre otra variable Y. Saber obtener estimaciones puntuales de los par ́ametros de dicho modelo. Saber contruir intervalos de confianza y resolver contrastes sobre dichos par ́ametros.
a)¿Existe relación lineal entre ambas variables? Razona la respuesta. b)Construye la recta de regresión que explica la inversión en fluencia de los tipos de interés real. c)¿Cómo variaría la inversión si se produce un incremento de una unidad en los tipos de interés real? Razónalo sin necesidad de hacer ningún cálculo.
valor esperado (o valor que predice) nuestra regresi¶on lineal para x = 1;1. Para saber si la predicci¶on es flable (si el ajuste es bueno), calculamos el coeflciente de correlaci¶on lineal r :
Ejercicios resueltos Página UT9-ER-6 ENUNCIADO 3 Una empresa química conoce que el coste de fabricar un determinado detergente responde a una ley lineal del tipo y abx., donde y = Coste en €, x = Detergente fabricado en m3, a = Coste fijo en €, b = Coste adicional de la producción en €/m3. Los datos recogidos en 7
