Regresión Lineal

Halla la ecuación de regresión lineal y sus componentes en un proceso que permite establecer una relación funcional o ecuación matemática entre dos variables, así como la fuerza de esa relación.

A través de una gráfica de puntos representados en el plano cartesiano, donde se ubica como pares ordenados o puntos, de la siguiente forma: (x,y)=(variable independiente, variable dependiente) de la muestra observada. En el eje X se ubica la variable independiente en el eje Y se ubica la variable dependiente."

Todo este proceso se realiza mediante el método de los mínimos cuadrados (MMC)

Esta aplicaron puede calcular:

- La ecuación de regresión estimada

- Coeficiente a (variable independiente)

- Coeficiente b (variable dependiente)

- Calcula la varianza de la regresión

- Desviación estándar de la regresión

- Suma de los cuadrados de los errores ( SCE )

- Coeficiente de correlación ( r )

- Covarianza (COV)

- Varianza para la variable x

- Varianza para la variable y

- Gráfica la linea de ajuste

Find the linear regression equation and its components in a process that allows you to establish a functional relationship or mathematical equation between two variables, as well as the strength of that relationship.

Through a plot of points represented in the Cartesian plane, where it is placed as ordered pairs or points, as follows: (x, y) = (independent variable, dependent variable) of the observed sample. The independent variable is located on the X axis and the dependent variable is located. "

This whole process is done using the least squares method (MMC)

This applied can calculate:

- The estimated regression equation

- Coefficient to (independent variable)

- Coefficient b (dependent variable)

- Calculate the variance of the regression

- Standard deviation of the regression

- Sum of the squares of the errors (SCE)

- Correlation coefficient (r)

- Covariance (VOC)

- Variance for variable x

- Variance for the variable and

- Graph the adjustment line