Resumen

A continuación, se presenta la práctica Regresión de mínimos cuadrados, con el objetivo de que el estudiante sea capaz de interpretar: 1) r (coeficiente de correlación) a medida que se agregan, se mueven o eliminan los puntos de datos; 2) la suma de los residuos al cuadrado, mientras se monta manualmente una línea; y 3) la suma de los residuos al cuadrado de una línea de tendencia a medida que se añade, se mueve o se elimina un punto de datos. Además, compara la suma de los residuos al cuadrado entre una línea ajustada manualmente y una línea de tendencia. Finalmente, determina si un ajuste lineal es apropiado.

• Materias:Teoría Matemática Matemáticas Lógica matemática Aplicaciones (Matemáticas) Análisis Matemático
• Subjects:Mathematical Theory mathematics Mathematical logic Mappings (Mathematics) Mathematical Analysis
• Palabras claves:Causalidad, correlación, línea de mejor ajuste, regresión de mínimos cuadrados, residual, residual cuadrado, pendiente, diagramas de dispersión, relaciones lineales
• Keywords:Causality, Coincidence, Line of Best Fit, Least Squares Regression, Residual, Residual Squared, Slope, Scatter Plots, Linear Relationships