Medidas estadísticas Bivariantes de regresión.

Lorena Malaver
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Lorena Malaver
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Medidas estadísticas Bivariantes de regresión.
  1. Regresión lineal simple
    1. 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.
      1. - Estimación de los parámetros de la regresión lineal. - Coeficiente de determinación .
      2. 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.
      3. Regresión lineal múltiple
        1. 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.
          1. Nomenclatura modificada. Supuesto de Multicolinealidad. Coeficientes de regresión parcial. Coeficientes de correlación múltiple y de determinación múltiple. Transformaciones de variables. Variables binarias.
          2. El objetivo es mejorar las predicciones de la variable de criterio.
            1. Nomenclatura modificada
              1. Un marco de notación modificado y más formal es valioso para comentar el análisis de regresión múltiple.
              2. Supuesto de Multicolinealidad
                1. Es un modelo que requiere el supuesto adicional de que las variables de predicción no se correlacionan entre ellas.
                2. Coeficientes de regresión parcial
                  1. Coeficientes de correlación múltiple y de determinación múltiple.
                    1. 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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