Regresión Lineal

Método de mínimos cuadrados:

Épocas |   X   |   Y   |   X * Y  |   X^2  |
1          |  12  | 400 |   4800   |   144 |
2          |  10  | 390 |   3900   |   100 |
3          |  40  |1200|  48000  |  1600 |
4          |  50  |1900|  95000  |  2500 |
5          |  30  | 950 |  28500  |   900 |

Suma:  | 142  |4840|  180200 |  5244 |

La regresión lineal, consiste en generar una recta que determine la predicción de la tabla a nuevos valores.

 y = mx + b

m = la pendiente
b = Termino independiente
x = variable de entrada
y = valor de salida resultante

m= (n*(Exy)-(Ex)(Ey))/(n*(Ex^2)-(Ex)^2)

b= ((Ey)*(Ex^2)-(Ex)*(Exy)) / (n*(Ex^2)-(Ex)^2)

n = numero de épocas

E = Sumatoria

Para calcular la pendiente, una vez obtenido la época de cada resultado y almacenado en la base de datos, se aplica la formula, que despejando las variables se obtiene que:

m = (5*(180200)-(142)*(4840))/(5*(5244)-(142)^2)

m = 35.29062087186262

b = ((4840)*(5244)-(142)*(180200)) / (5*(5244)-(142)^2)

b = -34.25363276089828

y = 35.29062087186262 * x + -34.25363276089828

El resultado de la predicción (y) en una pendiente lineal, dependerá del valor de entrada (x).

Obteniendo el resultado de la pendiente en todo el rango de valores.