Tarea 3, repaso de r, markdown

Se va adjuntar un codigo de r, respecto a un ejercicio anterior, que trata de cuando gana vendiendo lados y cuantas horas trabajaría a la semana.

Carro de Helados

\(\text{numerador} = (6 \cdot \sum (\text{Horas T} \cdot \text{Ingresos})) - (\sum (\text{Horas T}) \cdot \sum (\text{Ingresos}))\)

En el siguiente codigo, se muestra como se obtuvieron los valores de bo y b1, respecto a las horas trabajas y el ingreso mensulas que se recibe del trabajo de vender helados:

library(readxl)
Helados <- read_excel("D:/DOCUMENTOS DE USUARIO/Desktop/Econometria/Helados.xlsx")
View(Helados)
attach(Helados)
names(Helados)
## [1] "Horas T"  "Ingresos"
numerador=(6*sum(`Horas T`*Ingresos))-(sum(`Horas T`)*sum(Ingresos))
denominador=((6*sum(Ingresos^2))-((sum(Ingresos)^2)))
b1=numerador/denominador
b1
## [1] 4.512525e-06
mean(Ingresos)
## [1] 891666.7
mean(`Horas T`)
## [1] 40.66667
b0=(891666.7)-(b1*40.66667)
b0
## [1] 891666.7
## Se puede concluir que al en b0 se va disminuir b1.
## cuando hay más horas trabajadas mejor es el ingresos por su nivel de eficiencia. 

##lineal model 
reg1=lm(`Horas T`~Ingresos, data=Helados)
summary(lm(`Horas T`~Ingresos, data=Helados))
## 
## Call:
## lm(formula = `Horas T` ~ Ingresos, data = Helados)
## 
## Residuals:
##      1      2      3      4      5      6 
##  2.003 -0.253 -9.320  3.491  9.747 -5.668 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept) 3.664e+01  5.421e+00   6.759   0.0025 **
## Ingresos    4.513e-06  4.990e-06   0.904   0.4169   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 7.587 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1698, Adjusted R-squared:  -0.0378 
## F-statistic: 0.8179 on 1 and 4 DF,  p-value: 0.4169