A continuación, calculamos las sumas de productos:
b) Para predecir el salario de un empleado de 38 años con 8 años de experiencia laboral, sustituimos los valores en el modelo:
El modelo de regresión lineal múltiple se puede escribir de la siguiente manera:
Y = 5,21 + 0,0042(1.900) + 0,0628(140) = 5,21 + 7,98 + 8,79 = 21,98 regresion lineal multiple ejercicios resueltos a mano
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε
Σ(X1 - X̄1)(Y - Ȳ) = (-7,5)(-15.000) + (-2,5)(-5.000) + (2,5)(5.000) + (7,5)(15.000) = 337.500 Σ(X2 - X̄2)(Y - Ȳ) = (-3,5)(-15.000) + (-1,5)(-5.000) + (1,5)(5.000) + (3,5)(15.000) = 157.500 Σ(X1 - X̄1)^2 = (-7,5)^2 + (-2,5)^2 + (2,5)^2 + (7,5)^2 = 112,5 Σ(X2 - X̄2)^2 = (-3,5)^2 + (-1,5)^2 + (1,5)^2 + (3,5)^2 = 31,25
Se desea predecir el salario de un empleado en función de su edad y experiencia laboral. Se tienen los siguientes datos: A continuación, calculamos las sumas de productos: b)
β1 = Σ(X1 - X̄1)(Y - Ȳ) / Σ(X1 - X̄1)^2 = 1.437,5 / 343.750 = 0,0042 β2 = Σ(X2 - X̄2)(Y - Ȳ) / Σ(X2 - X̄2)^2 = 431,25 / 6.875 = 0,0628 β0 = Ȳ - β1X̄1 - β2X̄2 = 13,75 - 0,0042(1.875) - 0,0628(137,5) = 5,21
Se pide:
Espero que estos ejercicios resueltos a mano te hayan sido de ayuda. ¡Si tienes alguna pregunta o necesitas más ayuda, no dudes en preguntar! Luego, calculamos las desviaciones de cada dato con
Luego, calculamos las desviaciones de cada dato con respecto a las medias:
| Salario (Y) | Edad (X1) | Experiencia Laboral (X2) | | --- | --- | --- | | 50.000 | 30 | 5 | | 60.000 | 35 | 7 | | 70.000 | 40 | 10 | | 80.000 | 45 | 12 |
La regresión lineal múltiple es una técnica estadística que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente (o variable de respuesta) y varias variables independientes (o variables predictoras). El objetivo es crear un modelo que permita predecir el valor de la variable dependiente en función de los valores de las variables independientes.
Ȳ = 13,75 X̄1 = 1.875 X̄2 = 137,5
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