Aplicación e Interpretación de Modelos de Regresión en R
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Ejercicio 1: Regresión Cuadrática
(a) Realizar un diagrama de dispersión de y versus x
datosej1t1 = read.table(file.choose(), header = T)
attach(datosej1t1)
plot(y ~ x) # diagrama de dispersión(b) Proponer un modelo lineal que ajuste bien, donde la variable y sea función de la variable x.
Observamos que el gráfico de dispersión es una parábola; por lo tanto, vamos a proponer un modelo cuadrático:
y = β₀ + β₁*x + β₂*x² + ε
Le aplicamos una transformación a la variable regresora:
x2 = x^2 # creamos x2, la x ya la tenemos
lmy = lm(y ~ x + x2, data = datosej1t1)
summary(lmy)(c) ¿Cuál es el R² de la regresión propuesta? ¿Cómo se interpreta?
R² = 0.9359. Esto indica que el 93.59% de la variabilidad de la variable y es explicada... Continuar leyendo "Aplicación e Interpretación de Modelos de Regresión en R" »
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