Regresión y determinación

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Regresión y determinación
Jesús A Naranjo
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Jesús A Naranjo
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Regresión y determinación
  1. REGRESIÓN LINEAL
    1. Una función y = f(x) se dice que es lineal en X si la variable X aparece con potencia unitaria y no está multiplicada ni dividida por otra variable
      1. Aparecen con frecuencia unitaria
        1. Ejemplo: yj = a + bxi + cxi2
          1. a y b son dos parámetros (no varían)
            1. â y son estimaciones obtenidas a partir de un conjunto finito de observaciones
            2. Dependencia de Y sobre X
              1. Coeficiente de determinación lineal simple, r2
                1. la razón de correlación
                  1. Su campo de variación es [0; 1]
                    1. r2 = 0
                      1. la regresión lineal no aporta nada
                      2. r2 = 1
                        1. la recta de regresión es perfecta
                        2. Cuanto más se acerque a cero r2, menor será la capacidad de la recta
                      3. Montero, J.M. (2007). Regresión y Correlación Simple. Madrid: Paraninfo. (pp 151 – 158). Recuperado de http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4052100011&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=b82c81e98fcc1361e1929abe203c8219
                      4. Análisis de Regresión Múltiple
                        1. Determinar la relación entre las variables independientes y dependiente
                          1. Permite añadir diversas variables
                            1. Coeficiente de regresión parcial
                              1. Indica el cambio promedio en la variable de criterio por cambio unitario
                              2. Multicolinealidad
                                1. consiste en que las variables de predicción no son independientes
                                2. COEFICIENTES DE REGRESIÓN PARCIAL
                                  1. Es imperativo examinar la significancia de la regresión global con iaprueba F
                                  2. Coeficiente de determinación múltiple
                                    1. la proporción de variación en la variable de criterio que se explica con la covariación
                                    2. Coeficiente de correlación múltiple
                                      1. la raíz cuadrada del coeficiente de determinación múltiple.
                                      2. Coeficiente de determinación parcial
                                        1. Cantidad que resulta del análisis de regresión múltiple e indica la proporción de variación de la variable de criterio
                                        2. Coeficiente de correlación parcial
                                          1. Cuando se tienen más de dos variables de predicción, es posible definir muchos más coeficientes de determinación parcial
                                          2. Variable binaría
                                            1. Una a la que se asigna uno de dos valores, 0 o 1
                                              1. Se usa para representar en forma numérica los atributos o características que no son esencialmente cuantitativos.
                                              2. Churchill, G.A. (2009). "Análisis de Regresión Múltiple." Investigación de mercados. México City: Cengage Learning.(pp 686 – 695).Recuperado de http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4058900234&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=49575112db86a0eb46dae86bbaf74cb9
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