Medidas estadísticas Bivariantes de regresión.

Medidas estadísticas Bivariantes de regresión.

1. Regresión lineal simple

   • Una función es lineal en los parámetros si éstos aparecen con frecuencia unitaria y no están multiplicados ni divididos por cualquier otro parámetro. A modo de ejemplo, yj = a + √bxi no es una función lineal en los parámetros. Sin embargo, yj = a + bxi + cxi2 sí lo es.
     • - Estimación de los parámetros de la regresión lineal. - Coeficiente de determinación .
   • En un modelo de regresión lineal simple tratamos de explicar la relación que existe entre la variable respuesta Y y una única variable explicativa X.

2. Regresión lineal múltiple

   • El análisis de regresión múltiple permite añadir diversas variables, de modo que la ecuación refleje los valores de un cierto número de variables de predicción, no una sola.
     • Nomenclatura modificada. Supuesto de Multicolinealidad. Coeficientes de regresión parcial. Coeficientes de correlación múltiple y de determinación múltiple. Transformaciones de variables. Variables binarias.
   • El objetivo es mejorar las predicciones de la variable de criterio.
     • Nomenclatura modificada
       • Un marco de notación modificado y más formal es valioso para comentar el análisis de regresión múltiple.
     • Supuesto de Multicolinealidad
       • Es un modelo que requiere el supuesto adicional de que las variables de predicción no se correlacionan entre ellas.
     • Coeficientes de regresión parcial
     • Coeficientes de correlación múltiple y de determinación múltiple.
       • Se usan para dicho propósito el coeficiente de correlación y su valor elevado a la segunda potencia, el coeficiente de determinación múltiple.

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