Med-idas- Est-adís-tic-as- Biv-ari-ante-s de- re-gr-es-ió-n

Med-idas- Est-adís-tic-as- Biv-ari-ante-s de- re-gr-es-ió-n

1. Regresión Simple

   • Lineal
     • Dado dos variables
       • Y (Dependiente; X (independiente, explicativa, predictora)
         • buscamos encontrar una función de X muy simple (lineal) que nos permita aproximar Y mediante
           • Y = b0 + b1X , donde: b0 (ordenada en el origen, constante); b1 (pendiente de la recta)
             • Análisis de varianza
               • Pruebas de hipótesis
                 • Análisis de correlación
     • Suposiciones de la regresión lineal
       • 1. Los valores de la variable independiente X son "fijos".
       • 2. La variable X se mide sin error (se desprecia el error de medición en X)
       • 3. Existe una subpoblacion de valores Y normalmente distribuido para cada valor de X.
       • 4. Las variancias de las subpoblaciones de Y son todas iguales.
       • 5. Todas las medias de las subpoblaciones de Y están sobre la misma recta.
       • 6. Los valores de Y están nomalmente distribuidos y son estadísticamente independientes.
   • No lineal

2. Regresión Múltiple

   • Lineal
   • No lineal

Imágenes y archivos del mapa

• Regresión Lineal Simple (Parte 1) (Enclavar)