Resumen

Regresión Lineal aplicada en "R for Statistical Computing"

Datos tabulados en .txt: "MisDatos"
Nombre del Modelo: "Modelo5"

• Matriz de Correlación Lineal:

cor( MisDatos )

Interpretación Gráfica

plot( MisDatos )
abline( Modelo5 )

• Modelo de Regresión Múltiple Con Intercepto

Modelo5 <- lm( Y ~ X1 + X2 + ... + Xn )

• Modelo de Regresión Múltiple Sin Intercepto

Modelo5 <- lm( Y ~ 0 + X1 + X2 + ... + Xn )

• Coeficiente de Determinación

summary( Modelo5 )

Multiple R-squared

• Verificar Supuesto de Normalidad

res5 <- resid( Modelo5 ) qqnorm( res5 ) qqline( res5 )

Puntos cercanos a la línea

• Verificar Supuesto de Independencia

plot( res5 )

puntos dispersos, no siguen patrón

• Verificar Supuesto de Homocedasticidad

pred5 <- predict( Modelo5 ) plot( pred5, res5 )
abline( 2, 0, lty=2 )
abline(-2, 0, lty=2 )

puntos entre las líneas

• Analizar Significancia del Modelo

summary( Modelo5 )

p-value less than 0.05

• Analizar Significancia de los Parámetros

summary( Modelo5 )

Pr(>t) less than 0.05