Regresion Lineal Multiple Ejercicios Resueltos A Mano //top\\

donde (b_0, b_1, \dots, b_k) son estimaciones de los parámetros poblacionales, obtenidas minimizando la suma de cuadrados de los residuos (método de mínimos cuadrados ordinarios, MCO).

) . Los datos recolectados se muestran en la siguiente tabla: Publicidad ( X1cap X sub 1 Vendedores ( X2cap X sub 2 Paso 1: Calcular las sumatorias requeridas regresion lineal multiple ejercicios resueltos a mano

Se pide:

β0=80−14(2.9737)−7(0.9473)beta sub 0 equals 80 minus 14 open paren 2.9737 close paren minus 7 open paren 0.9473 close paren donde (b_0, b_1, \dots, b_k) son estimaciones de

| i | (x_1 = X_1 - \barX_1) | (x_2 = X_2 - \barX_2) | (y = Y - \barY) | (y x_1) | (y x_2) | (x_1 x_2) | (x_1^2) | (x_2^2) | |---|---------------------------|---------------------------|---------------------|-----------|-----------|-------------|----------|----------| | 1 | 2-4 = -2 | 1-3 = -2 | 4-7 = -3 | (-3)(-2)=6 | (-3)(-2)=6 | (-2)(-2)=4 | 4 | 4 | | 2 | 3-4 = -1 | 2-3 = -1 | 6-7 = -1 | (-1)(-1)=1 | (-1)(-1)=1 | (-1)(-1)=1 | 1 | 1 | | 3 | 5-4 = 1 | 3-3 = 0 | 8-7 = 1 | (1)(1)=1 | (1)(0)=0 | (1)(0)=0 | 1 | 0 | | 4 | 4-4 = 0 | 4-3 = 1 | 7-7 = 0 | (0)(0)=0 | (0)(1)=0 | (0)(1)=0 | 0 | 1 | | 5 | 6-4 = 2 | 5-3 = 2 | 10-7=3 | (3)(2)=6 | (3)(2)=6 | (2)(2)=4 | 4 | 4 | | | | | | (\sum yx_1 = 14) | (\sum yx_2 = 13) | (\sum x_1x_2 = 9) | (\sum x_1^2 = 10) | (\sum x_2^2 = 10) | obtenemos X' (transpuesta):

Primero, obtenemos X' (transpuesta):