Estimación lineal

A ver si esto te ayuda:
http://cosmech.tripod.com/Estadistica/Regres1.htm

saludos

"Andrea" wrote in message
news:

Estoy tratando de ajustar una recta por mínimos cuadrados, pero la
explicación que da el programa no es clara.

Te recomiendo que uses la función Linest(). Esta es una
función matricial, que te devuelve todos los parámetros
que se usan en estadística para la estimación lineal por
mínimos cuadrados.

¿Cómo?

Primero,
Ingresas los valores conocidos de X y Y en columnas, como
en el siguiente ejemplo:
X Y
12.25 2.5
13.75 3.5
15 4.5
16.8 6.5
18 8

Luego, con el asistente de pegar función, entras a la
función y seleccionas tu "conocido y" y tu "conocido x".
En "constante" escribes 1, y en "Estadística" escribes 1.

Aquí viene lo más importante. Como la función es
matricial, debes mantener presionadas las teclas CTRL y
SHIFT mientras pulsas clic en el botón "Aceptar".
La función te generará una tabla en la que verás los
parámetros de la regresión en el siguiente orden:

m b
se seb
r2 sey
f df
SS-reg SS-resid

Aquí te explico cada uno de ellos:

m Pendiente de la ecuación (y=mx+b)
b Intercepto de la ecuación (y=mx+b)
se Valor de error estándar para el coeficiente m.
seb El valor de error estándar para la constante b
r2 Coeficiente de correlación.
sey El error estándar para la estimación y
F La estadística F o valor F observado. Determina si
la relación observada entre las variables dependientes e
independientes se produce por azar
df Grados de libertad
ssreg Suma de regresión de los cuadrados
ssresid Suma residual de los cuadrados

Observa que los valores más importantes serán m, b y r2.

r2 en particular, te permite saber si hay o no hay
correlación lineal entre tus datos. Si su valor absoluto
es mayor o igual que 0.85, eso significa que sí la hay.
En caso contrario, no confíes en la ecuación de tu
regresión.

Estoy tratando de ajustar una recta por mà­nimos

cuadrados, pero la

explicación que da el programa no es clara.
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