Cómo encontrar la ecuación de regresión en Excel 2007 (En 12 Pasos)

Por joe friedman
Cómo encontrar la ecuación de regresión en Excel 2007 (En 12 Pasos)
Polka Dot Images/Polka Dot/Getty Images

A menudo cuando se llevan a cabo experimentos, la información experimental seguirá una relación aproximadamente lineal. La ecuación de regresión permite ver la ecuación de una línea que mejor se adapte a la información, de manera que los resultados experimentales en el futuro sean más fáciles de predecir. Microsoft Excel 2007 te da tres métodos para determinar la pendiente y la ordenada al origen, cada una de ellas con su propio nivel de esfuerzo que se requiere por parte del usuario. Encuentra la ecuación a partir de graficar la información, las funciones incorporadas de Excel o a través de cálculos hechos más a fuerza bruta.

A partir de un gráfico

Paso 1

Selecciona toda la información de la variable independiente (eje x) y de la variable dependiente (eje y).

Paso 2

Haz clic en "Insertar" en la barra de menú de la parte superior y luego en "Dispersar". Haz clic sobre cualquier de las cinco opciones del gráfico.

Paso 3

Haz un clic sobre la línea del gráfico. Luego clic derecho y elige "Agregar línea de tendencia..." del menú que se desplegará.

Paso 4

Haz clic en la casilla que dice "Mostrar ecuación en el gráfico" que está al final de la ventana. Selecciona "Cerrar". La ecuación de regresión de la información aparece en la tabla. Con valores de ejemplo de x de (1,2,3,4,5) y de y de (10,12,14,16,20), la ecuación que aparecerá es y = 2.4*x + 7.2.

Funciones incorporadas de Excel

Paso 1

Encuentra la pendiente de la ecuación de regresión (m) e ingresa en una celda vacía lo siguiente: "=slope(known_ys, known_xs)". Por ejemplo, si los valores conocidos de y están en el rango B1:B5 y los valores conocidos de x están en A1:A5, tienes que ingresar "=slope(B1:B5,A1:A5)". Con valores de ejemplo de x de (1,2,3,4,5) y de y de (10,12,14,16,20), el resultado es de 2,4.

Paso 2

Encuentra la ordenada al origen de la ecuación (b) e ingresa en una celda vacía lo siguiente: "=intercept(known_ys, known_xs)". Por ejemplo, si los valores conocidos de y están en el rango B1:B5 y los valores conocidos de x están en A1:A5, tienes que ingresar "=intercept(B1:B5,A1:A5)". Con los mismos valores de ejemplo de antes, el resultado es de 7,2.

Paso 3

Escribe la ecuación de regresión ahora como "y = mx + b". En nuestro ejemplo, la regresión lineal será de "y = 2.4x + 7.2".

Cálculos por fuerza bruta

Paso 1

Calcula la suma de todos los valores de x, que están denotados como (x). Ingresa en una celda vacía lo siguiente: "=sum(A1:A5)", donde A1:A5 es el rango de valores de x. Realiza la misma operación para encontrar la suma de todos los valores de y, denotados como (y), que serían, para nuestro caso, en los valores de B1:B5.

Paso 2

Calcula la suma del producto de cada par de x e y, que son denotados como (xy). Suma juntos A1B1, A2B2, y así, de la misma manera que en el primer paso. Además, escribe el número de los pares de x-y como "n".

Paso 3

Calcula la suma del cuadrado de cada valor de x, denotado como (x^2). Suma juntos A1^2, A2^2, y así, de la misma manera que en el primer paso.

Paso 4

Calcula la pendiente (m) de la ecuación con la siguiente fórmula: n(xy) - (x)*(y). Luego obtén el resultado de n(x^2) - (x)^2. Por último, divide el primer resultado por el segundo. Con valores de ejemplo de x de (1,2,3,4,5) y de y de (10,12,14,16,20), el resultado es de 2,4.

Paso 5

Calcula la ordenada al origen (b) de la ecuación con la siguiente fórmula: (y)-m*(x). Por último, divide el resultado por "n". Con la misma información que en el paso anterior, el resultado es de 7,2.