A continuación, se presenta la práctica Regresión de mínimos cuadrados, con el objetivo de que el estudiante sea capaz de interpretar: 1) r (coeficiente de correlación) a medida que se agregan, se mueven o eliminan los puntos de datos; 2) la suma de los residuos al cuadrado, mientras se monta manualmente una línea; y 3) la suma de los residuos al cuadrado de una línea de tendencia a medida que se añade, se mueve o se elimina un punto de datos. Además, compara la suma de los residuos al cuadrado entre una línea ajustada manualmente y una línea de tendencia. Finalmente, determina si un ajuste lineal es apropiado.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Política óptima de reposición del comprador en el modelo de inventario integrado para artículos imperfectos
Artículo:
Modelos de mezclas gaussianas basados en componentes principales y aplicaciones
Artículo:
Enfoques probabilísticos y aritméticos difusos para el tratamiento de incertidumbres en la instalación de pilotes torpederos
Artículo:
Búsqueda de vecindad variable y programación matemática para el problema de programación de talleres justo a tiempo
Artículo:
Dinámica global de un álabe compresor con resonancias
Folleto:
Análisis de rentabilidad económica y financiera
Artículo:
Estudio sobre la migración global de materiales plásticos de empaque usados en la industria de alimentos
Artículo:
Control y vigilancia de la calidad del agua de consumo humano
Artículo:
¿Por qué debemos conservar la fauna silvestre?