Prácticas de Estadística en R - Departamento de Estadística e ...
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98 12. El mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> regresión lineal simple<br />
0 2 4 6 8<br />
2 4 6 8 10<br />
2 3 4 5 6 7<br />
y<br />
y<br />
y<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
x<br />
x<br />
x<br />
2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0<br />
−3.0 −2.5 −2.0 −1.5 −1.0 −0.5 0.0<br />
y<br />
y<br />
(a) (b) (c)<br />
(d)<br />
(e)<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
x<br />
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0<br />
x<br />
Figura 12.1: Ejemplos <strong>de</strong> gráficos <strong>de</strong> dispersión.<br />
¿Podrías <strong>de</strong>terminar ejemplos reales <strong>en</strong> los que la relación <strong>en</strong>tre variables se ajuste<br />
a alguna <strong>de</strong> las gráficas mostradas?<br />
La práctica consistirá <strong>en</strong>:<br />
1. Simular el mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> regresión Y = a + bX + ε.<br />
G<strong>en</strong>erar las observaciones X i , i = 1, . . .,n.<br />
G<strong>en</strong>erar los errores ε i ∼ N(0, σε).<br />
2<br />
G<strong>en</strong>erar las observaciones Y i = a + bX i + ε i , i = 1, . . .,n.<br />
2. Dibujar Y fr<strong>en</strong>te a X.<br />
3. Estimar el mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> regresión: función lm.<br />
4. Analizar el mo<strong>de</strong>lo estimado: función summary.