setwd("C:/DATOS/DOCUMENTACION/DOCTORADO/MODELOS/R/REGRESION")
source('simpleRegressionFunctions.txt', local=TRUE)

'EJERCICIO 5.12

'EXPLICACION DE DATOS
'DATO1 PRESION
'DATO2 TEMPERATURA

'A: CARGA DE DATOS

DATO1 <- c(20.79,22.40,23.15,23.89,24.02,25.14,28.49, 29.04, 29.88, 30.06);
DATO2 <- c(194.5,197.9,199.4,200.9,201.4,203.6,209.5,210.7,211.9,212.2);

Y = as.numeric(DATO1)
X = as.numeric(DATO2)

TY <- "Presion"
TX <- "Temperatura"

'B: UNIVARIATE EDA

viewEDA(Y,X,TY,TX)

'CONCLUSIONES:
'Los datos tienen tendencia normal.
'Variable1

'KURTOSIS: -1.775213 
'La distribuion es platicurtica, es decir, es menos apuntada que la normal.

'SKEWNESS: 0.09638583 
'La distribución es asimétrica positiva; existe mayor concentración de valores a la derecha de la media que a su izquierda.
'Variable2

'KURTOSIS: -1.735134 
'La distribuion es platicurtica, es decir, es menos apuntada que la normal.

'SKEWNESS: 0.02303951 
'La distribución es asimétrica positiva; existe mayor concentración de valores a la derecha de la media que a su izquierda.

'No se observan datos anomalos.

'C: CREATE MODEL

REGRESSION <- createSRM(Y,X,1)
REGRESSION

'CONCLUSIONES
'Los resultados de la regresión son:

'Residuals:
'      Min        1Q    Median        3Q       Max 
'-0.229012 -0.073170  0.001922  0.105083  0.228642 

'Coefficients:
'              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
'(Intercept) -82.195633   1.629958  -50.43 2.65e-11 ***
'X             0.528314   0.007979   66.22 3.01e-12 ***
'---
'Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 

'Residual standard error: 0.1534 on 8 degrees of freedom
'Multiple R-Squared: 0.9982,	Adjusted R-squared: 0.998 
'F-statistic:  4385 on 1 and 8 DF,  p-value: 3.011e-12 

'Como se observa, R2 es de un 99.82% lo cual indica de la bondad del modelo.
'El modelo seria: Y =  -82.19563  +  0.5283136 *X