Regresión lineal

Regresión lineal

1. Estudia la naturaleza de la relación entre dos variables dependientes

   • LINEAL
     • Investigar la relación funcional entre dos o más variables, ajustando algún modelo matemático.
       • utiliza una sola variable de regresión y el caso más sencillo es el modelo de línea recta.
         • Se considera que la variable X es la variable independiente o regresiva y se mide sin error,
           • Gráfica : Regresión lineal
         • Y es la variable respuesta para cada valor específico xi de X; y además Y es una variable aleatoria con alguna función de densidad para cada nivel de X.
   • MÚLTIPLE
     • Cuando estudiamos la posible relación entre varias variables independientes (predictoras o explicativas) y otra variable dependiente (criterio, explicarla, respuesta)
       • Se utiliza para la predicción de respuestas a partir de variables explicativas.
         • Requisitos
           • n > k+1. El modelo depende de (k+2) parámetros. Para que la regresión tenga significado debe haber un número suficiente de datos.
           • Ninguna de las variables explicativas X es combinación lineal de las otras (Colinealidad).
   • Hipótesis comunes para regresiones lineales y múltiple son:
     • A)Normalidad B)Linealidad C)Homocedasticidad D)Independencia

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