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Actualizado el 17 de julio de 2024, por Luis Benites.
La regresión exponencial es un tipo de regresión que se puede utilizar para modelar las siguientes situaciones:
1. Crecimiento exponencial: el crecimiento comienza lentamente y luego se acelera rápidamente sin límites.
2. Decaimiento exponencial: El deterioro comienza rápidamente y luego se ralentiza para acercarse cada vez más a cero.
La ecuación de un modelo de regresión exponencial tiene la siguiente forma:
y = ab x
dónde:
- y: la variable de respuesta
- x: la variable predictora
- a, b: Los coeficientes de regresión que describen la relación entre x y y
El siguiente ejemplo paso a paso muestra cómo ajustar un modelo de regresión exponencial al siguiente conjunto de datos en una calculadora TI-84:
Paso 1: ingrese los datos
Primero, ingresaremos los valores de los datos. Presione STAT , luego presione EDIT . Luego ingrese los valores x del conjunto de datos en la columna L1 y los valores y en la columna L2:
Paso 2: Ajustar el modelo de regresión exponencial
A continuación, ajustamos el modelo de regresión exponencial.
Presione Stat , luego desplácese hasta CALC . Luego, desplácese hacia abajo hasta ExpReg y presione ENTER dos veces.
Se mostrarán los siguientes resultados:
Paso 3: interpretar los resultados
De los resultados podemos ver que el modelo exponencial ajustado es:
y = 1,727 * 1,651 x
Podemos usar esta ecuación para predecir la variable de respuesta, y , con base en el valor de la variable predictora, x . Por ejemplo, si x = 4, predeciríamos que y sería 12,83 :
y = 1,727 * 1,651 4 = 12,83
Bonificación: no dude en utilizar esta calculadora de regresión exponencial en línea para calcular automáticamente la ecuación de regresión exponencial para un predictor y una variable de respuesta determinados.
Recursos adicionales
Cómo realizar una regresión lineal en una calculadora TI-84
Cómo realizar una regresión cuadrática en una calculadora TI-84
Cómo crear una gráfica residual en una calculadora TI-84
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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