import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Creacion de las listas listas_listas=[[0, 100], [20,150], [30, 200], [40, 180], [50, 250], [60, 230]] matriz = np.array(listas_listas) x = matriz[:,0] y = matriz[:,1] print("Dado el conjunto de puntos") print(matriz) n = np.size(x) #Regresion Lineal: Metodo de Minimos Cuadrados #P1-Obtencion de promedios de X y Y m_x, m_y = np.mean(x), np.mean(y) #P2-Calcular sumatoria de XY y sumatoria de XX sum_xy = np.sum((x-m_x)*(y-m_y)) sum_xx = np.sum((x-m_x)**2) #P3-Calculo de coeficientes de regresion b_1 = sum_xy / sum_xx b_0 = m_y - b_1*m_x #P4-Valor de la Recta y_pred = b_1*x + b_0 print("y = "+str(b_1)+"X + "+str(b_0)) #Calculando el ECM ecm = (np.sum((y_pred - y)**2))/n print("El ECM es igual a "+str(ecm)) #P5-Graficar fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y_pred, label = "y = 2.36X + 106.43", c= "blue") ax.set_xlabel("Gastos en Publicidad") ax.set_ylabel("Ventas") ax.grid() ax.legend() ax.scatter(x, y, c= "red")