Métodos Numéricos
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, ITESM, Estado de México
Inicio: Algoritmos: Aproximación e Interpolación: Regresión Lineal con Mínimos Cuadrados

Regresión Lineal con Mínimos Cuadrados

Entrada: Número de datos n, datos (x,y)

1.- Hacer sumx, sumy, sumxy, sumx2 = 0
2.- Hacer i=0
3.- Mientras i<=n-1 hacer

4.- Hacer sumx=sumx+x(i)
5.- Hacer sumy=sumy+y(i)
6.- Hacer sumx2=sumx2+(x(i)*x(i))
7.- Hacer sumxy=sumxy+(x(i)*y(i))
8.- Hacer i=i+1

9.- Hacer Denominador=sumx*sumy-n*sumx2
10.- Hacer m=(sumx*sumy-n*sumxy)/Denominador
11.- Hacer b=(sumx*sumxy-sumx2*sumy)/Denominador
12.- Imprimir m y b

 


Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica,
Tecnológico de Monterrey, Campus Estado de México
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