regresion lienal simple

REGRESION LINEAL

se crea una base de datos en este caso son vectores

edad<-c(56,42,72,36,63,47,55,47,38,42)
presion<-c(148,126,159,118,149,130,151,142,114,141)

se crea una grafica en donde la presion esta en funcion de la edad

plot(edad,presion)

se procede a encontrar los coeficientes

lm.dist.speed<-lm(edad ~ presion)
lm.dist.speed

## 
## Call:
## lm(formula = edad ~ presion)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)      presion  
##    -43.5440       0.6774

se procede a ver la prueba de significancia indivual y global

summary(lm.dist.speed)

## 
## Call:
## lm(formula = edad ~ presion)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -9.9676 -2.9835 -0.0973  3.8623  7.8394 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -43.5440    17.6126  -2.472 0.038571 *  
## presion       0.6774     0.1271   5.328 0.000704 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 5.742 on 8 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7802, Adjusted R-squared:  0.7527 
## F-statistic: 28.39 on 1 and 8 DF,  p-value: 0.000704

SE OBSERVA QUE LOS COEFICIENTES TANTO INDIVIDUAL COMO GROBAL SON ESTADISTICAMENTE SIGNIFICATIVOS

se agrega la linea de tendicia

plot(edad,presion)

abline(lsfit(edad,presion), col = "red")