Capitulo 4: Modelos de Regresion

Propositos del analisis de regresion
1. Enteder la relacion entre dos variables
2. Pronosticar el valor de una variable basado en el valor de otra
  1. Variable dependiente
  2. Variable que se debe pronosticar
Regresion simple
1. En cualquier modelo de regresión se tiene el supuesto implícito (que se puede probar) de que existe una relación entre las variables.
2. También hay un error aleatorio que no se puede predecir.
3. La variable dependiente es Y y la variable independiente es X.
Diagrama de Dispersion: Es una grafica de datos
1. Generalmente, la variable independiente se grafica en el eje horizontal y la variable dependiente en el eje vertical
  1. Supuestos del modelo de Regresion
    1. 1. Los errores son independientes
      1. 2. Los errores se distribuyen normalmente
        3. Los errores tienen una median de cero.
        4. Los errores tienen una varianza constante.
Medición del ajuste del modelo de regresión
1. Las desviaciones (errores) pueden ser positivas o negativas.
2. La SCT mide la variabilidad total de Y alrededor de la media.
3. La SCE mide la variabilidad en Y alrededor de la recta de regresión
4. Desviaciones de la recta de regresión y de la media
  1. Coeficiente de correlación
  2. Coeficiente de determinación
Uso de software de cómputo para regresión
1. Con frecuencia se emplea software como QM para Windows
2. En Excel, la suma de cuadrados de los errores se muestra como la suma de cuadrados residual
Regresion Multiple
1. Se puede usar Excel para desarrollar modelos de regresión múltiple.
2. Un modelo de regresión múltiple tiene más de una variable independiente.

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