Regresion Lineal Multiple Ejercicios Resueltos A Mano

Ejercicios de RLM (Academia.edu): Incluye casos prácticos con datos reales de recaudación municipal.

Hacemos una tabla con todos los productos necesarios:

Resolvemos: Multiplicamos (1) por 2.5: (10\beta_0 + 25\beta_1 + 17.5\beta_2 = 137.5) Restamos de (2): ((10-10)\beta_0 + (30-25)\beta_1 + (21-17.5)\beta_2 = 151 - 137.5) ⇒ (5\beta_1 + 3.5\beta_2 = 13.5) (I)

( 20(75 - 4 b_1 - 7.2 b_2) + 90 b_1 + 149 b_2 = 1550 ) ( 1500 - 80 b_1 - 144 b_2 + 90 b_1 + 149 b_2 = 1550 ) ( 1500 + 10 b_1 + 5 b_2 = 1550 ) ( 10 b_1 + 5 b_2 = 50 ) → ( 2 b_1 + b_2 = 10 ) … (A)

En forma matricial, el modelo es:

b) Para predecir el consumo de gasolina de un vehículo que pesa 1.900 kg y tiene una potencia de 140 CV, sustituimos los valores en el modelo:

β0=(16499⋅764)+(-1560⋅5610)+(-1454⋅2640)375beta sub 0 equals the fraction with numerator open paren 16499 center dot 764 close paren plus open paren negative 1560 center dot 5610 close paren plus open paren negative 1454 center dot 2640 close paren and denominator 375 end-fraction

Podemos resolver por eliminación o sustitución. Usaremos el método de reducción.

XTY=[31104107]bold cap X to the cap T-th power bold cap Y equals the 3 by 1 column matrix; 31, 104, 107 end-matrix; Paso 5: Calcular la inversa de regresion lineal multiple ejercicios resueltos a mano

(3,4): (2+2+9+8 = 21)

representa el número total de observaciones (datos) en nuestra muestra. 3. Ejercicio Resuelto a Mano Paso a Paso Enunciado del problema

El modelo de regresión lineal múltiple es:

β1=-1191840+841500+353760375=3420375=9.12beta sub 1 equals the fraction with numerator negative 1191840 plus 841500 plus 353760 and denominator 375 end-fraction equals 3420 over 375 end-fraction equals 9.12 : Ejercicios de RLM (Academia

Para resolver un ejercicio de regresión lineal múltiple a mano, generalmente se utiliza el enfoque matricial

[ \mathbfY = \mathbfX\boldsymbol\beta + \boldsymbol\varepsilon ] [ \mathbfY = \beginbmatrix 10 \ 12 \ 15 \ 18 \endbmatrix, \quad \mathbfX = \beginbmatrix 1 & 1 & 2 & 1 \ 1 & 2 & 1 & 2 \ 1 & 3 & 3 & 3 \ 1 & 4 & 2 & 4 \endbmatrix, \quad \boldsymbol\beta = \beginbmatrix \beta_0 \ \beta_1 \ \beta_2 \ \beta_3 \endbmatrix ]

, el intercepto se calcula usando las medias de las variables (

(508(7.3333 - 84.6667\beta_1 - 7.03333\beta_2) + 43394\beta_1 + 3581.1\beta_2 = 3788) XTY=[31104107]bold cap X to the cap T-th power

El problema solicita estimar el precio de una casa con una superficie y antigüedad