¡Descarga REGRESION LINEAL Y MULTIPLE y más Ejercicios en PDF de Estadística solo en Docsity!
X1 X2 Y AÑOS PRECIO
TIEMPO PRECIO DDA. (UND) X Y
REGRESIÓN LINEAL M
X1 X2 Y X1^2 X2^
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000 f(x) = - 7.76290165872139E-14x^2 - 200x + 5200 R² = 1
Chart Title
e e^ 0 0 0 0 1. 30,800 = 7 A + 28 B 0 0 A = ( 30,800 - 28 B 0 0 A = 4400 - 4 B 0 0 0 0 2. 117,600 = 28 A + 140 B 0 0 117,600 = 28 ( 4400 - 4 B 0 0 117,600 = 123200 - 112 B -5,600 = 28 B
Y = -200 X + 5200
B = -
A = 5200
a). 456,700 = 7 A + 28 B + 30, 456,700 - 28 B - 30,800 C 65242.85714 - 4 B - 4400 C = A
b). 1,963,900 = 28 A + 140 B + 117, 1,963,900 = 28 ( 65242.857 - 4 1,963,900 = 1826800 - 112 B 137,100 = 28 B -5,600 C
c). 1,982,060,000 = 30,800 A + 117, 1,982,060,000 = 30,800 ( 65242.
) + 140 B
+ 140 B
30,800 C
= 7 A
117,600 C
B - 4400 C ) + 140 B + 117,600 C
- 123200 C + 140 B + 117,600 C
B= 4,896 + 200 C
117,600 B + 136,640,000 C
65242.8571429 - 4 B - 4400 C ) + 117,600 B +
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0
2,
4,
6, f(x) = - 200x + 5200 R² = 1
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Y Linear (Y)
TIEMPO
PRECIO
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000 f(x) = 4896.4285714283x - 9742303. R² = 0.
REGRESIÓN LINEAL MÚL
123200 B - 135520000 C + 117,600 B + 136,640,
1,120,000 C
4,896 + 200.0 C ) + 1,120,000 C
-1120000 C + 1,120,000 C
45657.143 + 4,896 X1 + 0.000 X
136,640,000 C
Resumen
Estadísticas de la regresión Coeficiente de 0. Coeficiente d 0. R^2 ajustado 0. Error típico 1623. Observacione 7
ANÁLISIS DE VARIANZA
F
Regresión 2 671300357 335650179 254.728418 6.06893E- Residuos 5 13176785.7 2635357. Total 7 684477143
Coeficientes Error típico
Intercepción 172964.2857143 6777.20519 25.5214769 1.72448E-06 155542. Variable X 1 0 0 65535 #NUM! 0 Variable X 2 -24.4821428571 1.53394832 -15.9602136 1.75798E-05 -28.
Análisis de los residuales
Residuos Percentil 1 50553.57142857 946.428571 0.68981419 7. 2 55450 -1250 -0.91107534 21. 3 60346.42857143 1653.57143 1.20522252 35. 4 65242.85714286 -2242.85714 -1.63472947 50 5 70139.28571429 860.714286 0.62734045 64. 6 75035.71428571 -1035.71429 -0.754891 78. 7 79932.14285714 1067.85714 0.77831865 92.
Grados de libertad
Suma de cuadrados
Promedio de los cuadrados
Valor crítico de F
Estadístico t
Probabilida d
Inferior 95%
Resultados de datos de probabilidad
Observació n
Pronóstico para Y
Residuos estándares
3 4 5 6 7 8
urva de regresión ajustada
Y Pronóstico para Y
riable X 1
200 4400 4600 4800 5000 5200
urva de regresión ajustada
Y Pronóstico para Y
riable X 2
30 40 50 60 70 80 90 100
e probabilidad normal
Muestra percentil
REGRESION CUADRATICA
X Y X^2 XY X^3 X^2Y
A= 5200
B= -
C= 0
Y' e e^ 1 5000 0 0 2 4800 0 0 3 4600 0 0 4 4400 0 0 5 4200 0 0 6 4000 0 0 7 3800 0 0 0
+ 140 C
= A
+ 784 C
4 B - 20 C ) + 140 B + 784 C
112 B - 560 C + 140 B + 784 C
C
784 B + 4676 C
- 4 B - 20 C ) + 784 B + 4676 C
560 B - 2800 C + 784 B + 4676 C
1876 C
- 8 C ) + 1876 C
1792 C + 1876 C
5200 + -200 X + 0 X^
0 1 2
0
1,
2,
3,
4,
5,
6,
f(x) = - 7. R² = 1
REGRESI
Column^ AÑO
PRECIO
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0
1,
2,
3,
4,
5,
6,
f(x) = - 7.76290165872139E-14x^2 - 200x + 5200 R² = 1
REGRESIÓN CUADRÁTICA
Column C^ AÑO Polynomial (Column C)
GRESIÓN EXPONENCIAL
XLnY X^2 LnY^ 8.52 1 72. 16.95 4 71. 25.30 9 71. 33.56 16 70. 41.71 25 69.60 1. 58.70 = 7 LnA 49.76 36 68.79 8.39 - 4 B 57.70 49 67. 233.51 140 492.24 2. 233.5066009 = 28 LnA
-1.2789254 = 28 B
-0.046 = B
R^2= 0.9999998138 5260.1 = A
MCE= 15.
Y= (^) 5260.
+ 28 B
= LnA
8.39 - 4 B )^ + 140 B
- 112 B + 140 B
-0.046 X
e
0 1 2 3 4
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
f(x) = 5260.0772996948 exp( - 0. R² = 0.
REGRESIÓN EXPON
Column C E
AÑO
PRECIO
