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

'EJERCICIO 5.3

'EXPLICACION DE DATOS

'Fuente: Datos recogidos entre estudiantes de LADE , Universidad Carlos III de Madrid 

'Descripción:
'La primera columna  es la evaluación global
'La segunda la satisfacción con las clases
'La tercera . la justicia en los exámenes,
'La cuarta: el funcionamiento de los servicios administrativos
'Quinta : la biblioteca
'Sexta . las salas de ordenadores
'Séptima: las instalaciones
'Octava:  la organización de la docencia (horarios,etc)
'Novena: la participación de los estudiantes en las decisiones
'Décima : las actividades culturales y deportivas

'A: CARGA DE DATOS

DATOS <- read.table("C:/DATOS/DOCUMENTACION/DOCTORADO/MODELOS/R/REGRESION/DATOS_LIBRO/clasea.dat",header=F,sep="", quote="") 

Y = as.numeric(DATOS$V1)
X = as.numeric(DATOS$V2)

TY <- "Evaluación global de clases, EGC"
TX <- "Calidad de clases, CC"

'#B: UNIVARIATE EDA

viewEDA(Y,X,TY,TX)

'CONCLUSIONES:
'Al analizar los datos se observan datos anomalos en las colas de la izquierda.
'Ambas variables presentan cierta normalidad

'C: CREATE MODEL

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

'CONCLUSIONES
'Los resultados de la regresion son:

'Residuals:
'    Min      1Q  Median      3Q     Max 
'-1.8986 -0.5260  0.1014  0.4740  1.7877 

'Coefficients:
'            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
'(Intercept)  4.33011    0.44921   9.639 1.70e-13 ***
'X            0.31370    0.07292   4.302 6.85e-05 ***
'---
'Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 

'Residual standard error: 0.8152 on 56 degrees of freedom
'Multiple R-Squared: 0.2484,	Adjusted R-squared: 0.235 
'F-statistic: 18.51 on 1 and 56 DF,  p-value: 6.854e-05 

'Como se observa la regresion es mala. El R-Squared es de un 24.84%
'El modelo seria: Y =  4.330114  +  0.3136984 *X

'Desde mi punto de vista, el modelo no va a mejorar aunque le eliminemos los datos
'anomalos debido el propio modelo es malo.