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Valor atípico o pocos registros. Animación con R

outlier¿Cómo influye un solo punto en una recta de regresión? Evidentemente cuanto menos observaciones tengo más puede "descolocar" la recta de regresión. Sin embargo, cuantos más puntos tengo más complicado es encontrar ese punto con una recta de regresión, sin analizar los residuos podríamos hasta pasarlo por alto, aunque puede ser que nos interese ese punto. El código de R que genera la animación es:

library(animation)
saveGIF(
  for (i in c(100,50,25,10,5,1)){
    x <- seq(-500,500, by = i )
    y=sin(x)+x/100
    y[10]=y[10]+10
    plot (y,x,main=paste("Regresión lineal con ",1000/i," observaciones"))
    reg <- lm(y~x)
    points( fitted.values(reg),x, type="l", col="red", lwd=2)},
  interval = .85, ,movie.name="/Users/raulvaquerizo/Desktop/R/animaciones/outlier.gif")

Manual. Curso introducción de R. Capítulo 10: Funciones gráficas en regresión lineal

En esta nueva entrega del manual de R vamos a trabajar con más ejemplos de regresión lineal haciendo especial mención a las posibilidades gráficas de R. El ejemplo de partida será el mismo empleado en el capítulo 9.

Ejemplo 10.1:

Si recordamos en el capítulo 9 en el ejemplo 9.2 hicimos un modelo para predecir las notas finales a partir de las notas de los exámenes previos, el test y la puntuación del laboratorio. Teníamos una variable dependiente que era la nota final y cuatro variables regresoras. Sigue leyendo Manual. Curso introducción de R. Capítulo 10: Funciones gráficas en regresión lineal

Manual. Curso introducción de R. Capítulo 9: Introducción a la regresión lineal con R

En este capítulo del curso de R vamos a comenza a estudiar el análisis de regresión lineal. Los modelos de regresión lineal son modelos probabilísticos basados en una función lineal, nuestro objetivo es expresar una variable dependiente en función otro conjunto de variables. Los pasos básicos a seguir en el estudio de un modelo lineal son:
1. Escribir el modelo matemático con todas sus hipótesis.

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