Regresión lineal

Carina Quiroz Balderas
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Carina Quiroz Balderas
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Description

estadística regresión lineal regresión múltiple

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Regresión lineal
1 Estudia la naturaleza de la relación entre dos variables dependientes
1.1 LINEAL
1.1.1 Investigar la relación funcional entre dos o más variables, ajustando algún modelo matemático.
1.1.1.1 utiliza una sola variable de regresión y el caso más sencillo es el modelo de línea recta.
1.1.1.1.1 Se considera que la variable X es la variable independiente o regresiva y se mide sin error,
1.1.1.1.1.1 Gráfica : Regresión lineal
1.1.1.1.2 Y es la variable respuesta para cada valor específico xi de X; y además Y es una variable aleatoria con alguna función de densidad para cada nivel de X.
1.2 MÚLTIPLE
1.2.1 Cuando estudiamos la posible relación entre varias variables independientes (predictoras o explicativas) y otra variable dependiente (criterio, explicarla, respuesta)
1.2.1.1 Se utiliza para la predicción de respuestas a partir de variables explicativas.
1.2.1.1.1 Requisitos
1.2.1.1.1.1 n > k+1. El modelo depende de (k+2) parámetros. Para que la regresión tenga significado debe haber un número suficiente de datos.
1.2.1.1.1.2 Ninguna de las variables explicativas X es combinación lineal de las otras (Colinealidad).
1.3 Hipótesis comunes para regresiones lineales y múltiple son:
1.3.1 A)Normalidad B)Linealidad C)Homocedasticidad D)Independencia
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