Cómo calcular coeficientes de regresión múltiple

Regresión de mínimos cuadrados calcula los parámetros estadísticos utilizados para construir un modelo predictivo en la que el valor de una variable dependiente y se puede estimar usando valores conocidos de un conjunto de j variables independientes x (j). Las matemáticas utilizadas en el cálculo de los j-x coeficientes de minimizar la diferencia de la suma de los cuadrados entre el n observó x y pares Y para determinar una A y y un conjunto de ancho de tal manera que y = b (i) x (i) + A proporciona el mejor modelo predictivo.

Obtener N, el tamaño de la muestra para la que podrás calcular los mínimos cuadrados x-coeficientes en el modelo calculado.

Calcular la suma de cada uno de los pares de j de la x observados (i) y los valores de Y y llamarlos Sum (X (i)) y la suma (Y).

Calcular el cuadrado de la suma de cada uno de los j valores de x (i) observado y llamarlos Sum (X (i)) ^ 2.

Calcular la suma de los cuadrados de cada uno de los j observado x desviaciones (i) el valor de la media de x (x (i) - x (i) bar) ^ 2 y llamarlo suma (x (i) ^ 2).

Calcular la suma de los productos cruzados de cada uno de los j observado x (i) las desviaciones del valor de la media de x (i), (x (i) - x (i) bar) veces las desviaciones y valor observado de la media de y (y - y bar) y lo llaman suma (x (i) y).

Calcula cada uno de los coeficientes j de regresión b (I) usando la siguiente fórmula: b (i) = [n (Sum (x (i) y) - Sum (X (i)) Sum (Y)] / [NSUM (x (i) ^ 2) - Sum (X (i)) ^ 2].