Regresión Lineal Simple

Regresión Lineal Simple

1. Introducción

   • Muchos estudios se basan en la creencia de que se pueden identificar y cuantificar alguna relación entre dos o más variables.
     • Se dice que una variable depende de otra. Se pude decir que Y depende de X, en donde Y y X son dos variables cualquiera.
       • Variable dependiente:
         • Es la variable que se desea explicar o predecir, también se le denomina regresando o variable de respuesta.
       • Variable independiente:
         • Es la variable independiente, también se le denomina variable explicativa o regresar.

2. Regresión Simple:

   • Se establece que Y es una función de sólo una variable independiente.
     • Con frecuencia se le denomina regresión bivariada porque sólo hay dos variables una dependiente y una independiente.

3. Regresión múltiple:

   • Y es una función de de dos o más variables independientes.

4. Regresión lineal:

   • La relación entre X y Y puede representarse por medio de una línea recta.
     • Sostiene que a medida de X cambia, Y cambia en una cantidad constante.

5. Regresión curvilineal:

   • Utiliza una curva para expresar la relación entre X y Y.
     • Sostiene que a medida que X cambia, Y cambia en una cantidad diferente cada vez.
   • Relaciones lineales y curvilineales:
     • Si X y Y se relacionan en forma lineal, entonces a medida que X cambia, Y cambia en una cantidad constante.
       • Si existe una relación curvilinea, Y cambiará en una cantidad diferente a medida que X cambia.

6. Diagramas de dispersión:

   • Representan las observaciones por pares para X y Y. Es habitual colocar la variable independiente en el eje horizontal.

7. Mínimos cuadrados ordinarios (MCO).

   • Producirá una recta que se extiende por el centro del diagrama de dispersión aproximándose a todos los puntos de datos más que cualquier otra recta.

8. Error estándar de estimación:

   • Mide la variación de los puntos de datos por encima y por debajo de la recta de regresión.

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