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La Ecuación de Regresión para cualquier número
“m” de variables independientes:
Una ecuación con dos variables independientes
El coeficiente ajustado de determinación es
el coeficiente múltiple de determinación R2
modificado para justificar el número de
variables y el tamaño de la muestra.
)1()1(
11 22 R
kn
najustadoR
En la Escuela profesional de Ingeniería de
Sistemas e Informática de la Universidad se
quiere entender los factores de aprendizaje
de los alumnos que cursan la asignatura de
Simulación de sistemas, para lo cual se
escoge al azar una muestra de 15 alumnos
y ellos registran notas promedios en las
asignaturas de Algoritmos, Base de Datos y
Programación como se muestran en el
siguiente cuadro.
Alumno Simulación
(Y) Algoritmos
(X1) Base de
Datos (X2) Programación
(X3)
1 13 15 15 13
2 13 14 13 12
3 13 16 13 14
4 15 20 14 16
5 16 18 18 17
6 15 16 17 15
7 12 13 15 11
8 13 16 14 15
9 13 15 14 13
10 13 14 13 10
11 11 12 12 10
12 14 16 11 14
13 15 17 16 15
14 15 19 14 16
15 15 13 15 10
Lo que buscamos es construir un modelo para
determinar la dependencia que exista de
aprendizaje reflejada en las notas de la asignatura
de Simulación de sistemas, conociendo las notas de
las asignaturas Algoritmos, Base de Datos y
Programación.
MODELOS
0
20
40
60
80
100
0 10 20 30
xaby
baxy
k
k xaxaxaay ...2
210
Entre las más importantes se tienen:
REGRESIÓN EXPONENCIAL
REGRESIÓN POTENCIAL
REGRESIÓN POLINOMIAL
2
210 xaxaay
REGRESIÓN CUADRÁTICA
El gerente de producción de una fábrica afirma que
el costo de producción depende del número de
unidades producidas.
Para comprobar su afirmación tomo los siguientes
datos correspondientes a los últimos 8 meses
PRODUCCIÓN
(miles de unidades)
COSTO
(miles de $)
10
20
30
40
50
60
70
80
30
36
40
48
50
54
66
88
Determine la relación que existe entre las variables.
Estime el costo de producción, si se producen 90
mil unidades.
Pronosticar el costo para la producción de 100 mil
unidades
