Cómo realizar una regresión lineal en una calculadora TI-84

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La regresión lineal es un método que podemos utilizar para comprender la relación entre una variable explicativa, x, y una variable de respuesta, y.

Este tutorial explica cómo realizar una regresión lineal en una calculadora TI-84.

Ejemplo: regresión lineal en una calculadora TI-84

Supongamos que estamos interesados ​​en comprender la relación entre la cantidad de horas que un estudiante estudia para un examen y la calificación del examen que recibe.

Para explorar esta relación, podemos realizar los siguientes pasos en una calculadora TI-84 para realizar una regresión lineal simple utilizando las horas estudiadas como variable explicativa y la puntuación del examen como variable de respuesta.

Paso 1: Ingrese los datos.

Primero, ingresaremos los valores de los datos tanto para la variable explicativa como para la de respuesta. Presione Stat y luego presione EDIT . Ingrese los siguientes valores para la variable explicativa (horas estudiadas) en la columna L1 y los valores para la variable de respuesta (puntaje del examen) en la columna L2:

Paso 2: Realice una regresión lineal.

A continuación, realizaremos una regresión lineal. Presione Stat y luego desplácese hasta CALC . Luego, desplácese hacia abajo hasta 8: Linreg (a + bx) y presione Entrar .

Regresión lineal en una calculadora TI-84

Para Xlist e Ylist, asegúrese de que L1 y L2 estén seleccionados, ya que estas son las columnas que usamos para ingresar nuestros datos. Deje FreqList en blanco. Desplácese hacia abajo hasta Calcular y presione Entrar . La siguiente salida aparecerá automáticamente:

Salida de regresión lineal en una calculadora TI-84

Paso 3: Interprete los resultados.

De los resultados, podemos ver que la ecuación de regresión estimada es la siguiente:

puntaje del examen = 68.7127 + 5.5138 * (horas)

Interpretamos que el coeficiente de horas significa que por cada hora adicional estudiada, se espera que la puntuación del examen aumente en un promedio de 5,5138 . Interpretamos que el coeficiente de la intersección significa que la puntuación del examen esperada para un estudiante que estudia cero horas es 68,7127 .

Podemos usar esta ecuación de regresión estimada para calcular el puntaje esperado del examen para un estudiante, en función de la cantidad de horas que estudian.

Por ejemplo, se espera que un estudiante que estudia durante tres horas reciba una puntuación en el examen de 85,25 :

puntuación del examen = 68,7127 + 5,5138 * (3) = 85,25

También podemos ver que el r cuadrado del modelo de regresión es r 2 = 0,7199 .

Este valor se conoce como coeficiente de determinación. Es la proporción de la varianza en la variable de respuesta que se puede explicar por la variable explicativa. En este ejemplo, el 71,99% de la variación en los puntajes del examen se puede explicar por la cantidad de horas estudiadas.

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  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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