Texto texto texto
Estos datos fueron obtenidos de una encuesta a 10 estudiantes
horasest=c(4, 5, 4, 8, 2, 4, 2, 3, 10, 12)
table(horasest)
## horasest
## 2 3 4 5 8 10 12
## 2 1 3 1 1 1 1
califprom=c(3,2,3,4,2,2,3,2,4,5)
califprom
## [1] 3 2 3 4 2 2 3 2 4 5
datos=data.frame(horasest, califprom)
datos
## horasest califprom
## 1 4 3
## 2 5 2
## 3 4 3
## 4 8 4
## 5 2 2
## 6 4 2
## 7 2 3
## 8 3 2
## 9 10 4
## 10 12 5
table(datos)
## califprom
## horasest 2 3 4 5
## 2 1 1 0 0
## 3 1 0 0 0
## 4 1 2 0 0
## 5 1 0 0 0
## 8 0 0 1 0
## 10 0 0 1 0
## 12 0 0 0 1
plot(datos)
regresion=lm(califprom ~ horasest, datos)
regresion
##
## Call:
## lm(formula = califprom ~ horasest, data = datos)
##
## Coefficients:
## (Intercept) horasest
## 1.5789 0.2632
plot(regresion)
Se ha encontrado para este gurpo de estudiantes que las horas de estudio explican la calificacion promedio, de modo que cada hora de estudio adicional mejora la calificaino promedio en 0.26puntos.