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Regresión Lineal Demostraremos la fórmula usando los mínimos cuadrados. Se puede demostrar que R= y y =0 . Así que usaremos las desviaciones cuadradas. R = y y 2 = y x 2 De cálculo se sabe que el mínimo de una función se obtiene cuando la derivada es cero o no existe. Derivadas parciales con respecto a dR d =−2 y x =0 = y x =0 y n x =0 y =n x primera ecuación normal Derivadas parciales con respecto a dR d =−2 y x x =0 y x x =0 yx x x 2 =0 yx x x 2 =0 yx = x x 2 segunda ecuación normal Observe que de la primera ecuación normal se obtiene. y =n x n =0 y = x

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Regresión Lineal

Demostraremos la fórmula usando los mínimos cuadrados.

Se puede demostrar que R=∑ y− y =0 . Así que usaremos las desviaciones cuadradas.

R=∑ y− y 2 = ∑ y− x2

De cálculo se sabe que el mínimo de una función se obtiene cuando la derivada es cero o no existe.

Derivadas parciales con respecto a

dRd

=−2∑ y−−x=0

= ∑ y−−x=0

∑ y−n −∑ x =0

∑ y=n ∑ x primera ecuación normal

Derivadas parciales con respecto a

dRd

=−2∑ y−−xx=0

∑ y−−xx =0

∑ yx−x−x2=0

∑ yx− ∑ x− ∑ x2=0

∑ yx= ∑ x ∑ x2 segunda ecuación normal

Observe que de la primera ecuación normal se obtiene.∑ y =n ∑ x

n=0

y=x

=yx

Ahora despejaremos la segunda ecuación normal

∑ yx= ∑ x ∑ x2

∑ yx−y x∑ x= ∑ x2 recuerde que =yx

∑ yx−∑ y

n

∑ xn

∑ x= ∑ x2

∑ yx−∑ y

n ∑ x ∑ x

n ∑ x= ∑ x2

∑ yx−∑ y

n ∑ x ∑ x

2

n=∑ x2

∑ yx−∑ y

n ∑ x= ∑ x2− ∑ x

2

n

Sxy=∑ x2−∑ x

2

n

Sxy=Sxx

=Sxy

Sxx

Bueno ahora usaremos Minitab para hacer los cálculos.Calculando Sxx

Calculando Syy

Calculando Sxy

Calculando r Correlación de Pearson

Calculando

Calculando

y=x

Calculando la regresión lineal usando el menu de Minitab

Observando la salida de Minitab