REGRESION

Regresión lineal simple

Para ilustrar este caso se usará una base de datos de apartamentos en el Poblado-Medellín.

En un principio veamos un resumen de la base de datos.

	valor	area
	Min. :1.300e+08	Min. : 49.0
	1st Qu.:3.350e+08	1st Qu.:100.0
	Median :4.350e+08	Median :138.0
	Mean :4.855e+08	Mean :150.5
	3rd Qu.:5.500e+08	3rd Qu.:190.0
	Max. :1.630e+09	Max. :350.0

correlación

	valor	area
valor	1.0000000	0.8599923
area	0.8599923	1.0000000

A continuación se muestran los resultados del ajuste del modelo lineal simple.

## 
## Call:
## lm(formula = valor ~ area, data = regresion)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -397309920  -69525715   11622185   63152268  618679323 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -26807060   33644921  -0.797    0.427    
## area          3403698     202988  16.768   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 141600000 on 99 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7396, Adjusted R-squared:  0.737 
## F-statistic: 281.2 on 1 and 99 DF,  p-value: < 2.2e-16

Ahora se verán los resultados obtenidos para valores predichos

area	estimaciones
1	-23403362.8
8	422519.7
15	24248402.2
22	48074284.7
29	71900167.2
36	95726049.7
43	119551932.2
50	143377814.7
57	167203697.2
64	191029579.7
71	214855462.2
78	238681344.7
85	262507227.2
92	286333109.7
99	310158992.2
106	333984874.7
113	357810757.2
120	381636639.7
127	405462522.2
134	429288404.7
141	453114287.2
148	476940169.7
155	500766052.2
162	524591934.7
169	548417817.2
176	572243699.7
183	596069582.2
190	619895464.7
197	643721347.2
204	667547229.7
211	691373112.2
218	715198994.6
225	739024877.1
232	762850759.6
239	786676642.1
246	810502524.6
253	834328407.1
260	858154289.6
267	881980172.1
274	905806054.6
281	929631937.1
288	953457819.6
295	977283702.1
302	1001109584.6
309	1024935467.1
316	1048761349.6
323	1072587232.1
330	1096413114.6
337	1120238997.1
344	1144064879.6
Los int	ervalos de confianza para este modelo se muestran a continuación

	2.5 %	97.5 %
(Intercept)	-93565883	39951762
area	3000925	3806470

### ANOVA

	Df	Sum Sq	Mean Sq	F value	Pr(>F)
area	1	5.633806e+18	5.633806e+18	281.1649	0
Residuals	99	1.983700e+18	2.003737e+16	NA	NA

REGRESION

Regresión lineal simple

Diagnostico del modelo