Aprobacion-inseguridad.R

datos= read.table("C:\\Users\\juanl\\Desktop\\Favoritismo.txt", header=T)

names(datos)

## [1] "Aprobacion"  "Inseguridad"

View(datos)

plot(datos$Aprobacion,datos$Inseguridad)

modelo = lm(Aprobacion ~ Inseguridad, data=datos)
cor(datos)

##             Aprobacion Inseguridad
## Aprobacion   1.0000000  -0.5180192
## Inseguridad -0.5180192   1.0000000

cor.test(datos$Aprobacion, datos$Inseguridad, method = "pearson")

## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  datos$Aprobacion and datos$Inseguridad
## t = -3.3171, df = 30, p-value = 0.002391
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.7341106 -0.2066530
## sample estimates:
##        cor 
## -0.5180192

residuos= rstandard(modelo)
hist(residuos)

qqnorm(residuos)
qqline(residuos)

plot(datos$Inseguridad, datos$Aprobacion, xlab= "Inseguridad", ylab="Aprobacion")
abline(modelo)

Aprobacion_esperada= data.frame(Inseguridad= 55)
prediccion= predict(modelo, Aprobacion_esperada)
prediccion 

##        1 
## 51.28677