En este tema
Ingresar los datos
Complete los siguientes pasos para especificar las columnas de datos que desea analizar.
- En Respuesta, ingrese la columna de datos numéricos que desea explicar o predecir. La respuesta también se denomina variable Y.
- En Predictor, ingrese una columna de datos numéricos que pueden explicar o predecir cambios en la respuesta. El predictor también se denomina variable X.
En esta hoja de trabajo, Precio de venta es la respuesta y contiene el precio de venta de los vehículos de 3 años del mismo fabricante y modelo. Millaje es el predictor y puede explicar las diferencias en el precio de venta.
| C1 | C2 |
|---|---|
| Millaje | Precio de venta |
| 9980 | 19999 |
| 34212 | 17999 |
| 26870 | 19009 |
| 46321 | 17199 |
| 16780 | 19499 |
| 50021 | 14999 |
Tipo de modelo de regresión
El tipo de modelo que usted selecciona corresponde a la ecuación que se utiliza para ajustar los datos. Si no está seguro de qué modelo es mejor, comience con el modelo lineal y evalúe qué tan bien se ajusta a los datos. Si parece que hay curvatura en los datos, repita el análisis con un modelo cuadrático o cúbico.
- Lineal
- Por ejemplo, un modelo lineal puede mostrar una tasa constante de incremento o disminución en los datos. El modelo lineal corresponde a la ecuación: Y = bo + b1X.
- Cuadrático
- El modelo cuadrático puede explicar la curvatura en los datos. El modelo cuadrático corresponde a la ecuación: Y = bo + b1X + b2X2.
- Cúbico
- Un modelo cúbico puede describir un patrón de "picos y valles" en los datos. El modelo cúbico corresponde a la ecuación: Y = bo + b1X + b2X2 + b3 X3.
