ESTADÍSTICA APLICADA 8. Regresión y Correlación Lineal
2
6
4
54
8
1
2
53.85 -
0.15
3
4
3
52
11
4
1
51.51 -
0.49
1
8
9
57
3
0
4
57.07
0.07
0
7
8
56
5
0
4
55.72 -
0.28
2
3
3
51
6
4
1
51.10
0.10
1
8
9
58
3
0
4
57.07 -
0.93
2
6
5
55
4
0
2
54.77 -
0.23
1
5
5
53
2
4
1
52.71 -
0.29
2
6
4
54
3
1
1
54.10
0.10
2
6
5
53
7
3
1
53.39
0.39
1
7
6
56
3
0
3
55.54 -
0.46
8.3.2 Ajuste Parabólico (Método Mínimos Cuadrados)
Suele suceder que al dibujar la nube de puntos correspondiente a n
observaciones bivariante, se observa una tendencia no rectilínea, pero a la
cual se le puede ajustar un modelo teórico conocido.
Dentro de la familia de modelos, es de aplicación común el ajuste regresivo
polinomial de grado s “
”. Similarmente con el procedimiento seguido
en el ajuste rectilíneo, vamos a encontrar las ecuaciones normales par una
parábola, de forma general
es decir
,
, .......,
. Si
cada una de estas ecuaciones la multiplicamos por su respectivo valor de x,
y repetimos la acción tenemos:
http://tifon.unalmed.edu.co/~pagudel/83regresion.html (11 de 17) [15/09/2002 7:45:14]