Diferencia entre revisiones de «Regresión lineal»

 

{{ecuación|<math>E(y_i) = \hat{y_i}=E(\beta_0) + E(\beta_1 x_i) + E(\varepsilon_i)</math>|7|left}}

 

Calculando <math>\hat{\beta_0}</math> y <math>\hat{\beta_1}</math>. Para esto se buscan dichos [[parámetro]]s que minimicen <math>\sum (y_i - \hat{y_i})^2 = \sum \hat{\varepsilon}_i^2</math>