Cómo calcular el coeficiente de regresión

Una de las herramientas más básicas de la ingeniería o el análisis científico es la regresión lineal. Esta técnica se inicia con un conjunto de datos en dos variables. La variable independiente suele llamar "x " y la variable dependiente se le suele llamar " y". El objetivo de esta técnica es identificar la línea, y = mx + b , que se aproxima al conjunto de datos. Esta línea de tendencia se puede mostrar , de forma gráfica y numéricamente , las relaciones entre las variables dependientes e independientes. A partir de este análisis de regresión, un valor de correlación también se calculated.Things que necesitará el software de hoja de cálculo Hotel ( opcional)
Calculadora
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Identificar y separar el valores x e y de los puntos de datos . Si está utilizando una hoja de cálculo , introducirlos en columnas adyacentes. Debe haber el mismo número de valores x e y . Si no , el cálculo será inexacta , o la función de hoja de cálculo devolverá un error .
X = ( 6 , 5 , 11 , 7 , 5 , 4 , 4 )
y = ( 2 , 3 , 9 , 1, 8 , 7, 5 )
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Calcule el valor promedio de los valores de x y los valores y dividiendo la suma de todos los valores por el número total de valores en el conjunto. Estos promedios se refieren como " x_avg " y y_avg " .
x_avg = ( 6 + 5 + 11 + 7 + 5 + 4 + 4 ) /7 = 6
y_avg = ( 2 + 3 + 9 + 1 + 8 + 7 + 5 ) /7 = 5
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Crear dos nuevos conjuntos de datos restando el valor x_avg de cada valor x y el valor y_avg de cada valor y
x1 = ( 6 . - 6 , 5 - 6 , 11-6 , 7 - 6 ... ) x1
= ( 0 , -1 , 5 , 1 , -1 , -2 , -2 )
Y1 = ( 2 - 5 , 3 - 5, 9-5 , 1-5 , ... )
Y1 = ( -3 , -2 , 4 , -4 , 3 , 2 , 0 )
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Multiplicar cada valor x1 por cada valor y1, en ​​orden.
x1y1 = ( 0 * -3 , -1 -2 * , 5 * 4 , ...)
x1y1 = ( 0 , 2 , 20 , -4 , -3 , -4, 0 )
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Square cada valor x1 .
x1 ^ 2 = ( 0 ^ 2 , 1 ^ 2 , -5 ^ 2, ... ) x1
^ 2 = ( 0 , 1, 25 , 1, 1 , 4, 4 )
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Calcular las sumas de los valores X1Y1 y x1 ^ 2 . valores
sum_x1y1 = 0 + 2 + 20-4 - 3 - 4 + 0 = 11
sum_x1 ^ 2 = 0 + 1 + 25 + 1 + 1 + 4 + 4 = 36

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Divide " sum_x1y1 " por " sum_x1 ^ 2 " para obtener el coeficiente de regresión .
sum_x1y1 /sum_x1 ^ 2 = 11/36 = 0,306