Introduce el texto aquí

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1. Este modelo esta compuesto por:

   • • No es posible verla gráficamente ya que se formaría un hiperplano.
       • Para obtener las betas se utilizara la sig. formula

2. Etapas para la construcción del modelo múltiple

   • Reconocimiento de las variables en el contexto del problema.
     • Verificación del tipo de relación existente entre la variable dependiente y las variables independientes
       • Propuesta de la relación funcional entre las variables
         • Construcción del modelo de regresión mediante MCO
           • Validación del modelo construido
             • Eliminación de variables redundantes
               • Utilización del modelo para hacer las inferencias estadísticas sobre la población de interés.
             • Las consideraciones estadísticas serán que supondremos que los errores son normales, independientes e idénticamente distribuidos, con media cero y varianza constante pero desconocida.
               • Pruebas de validación del modelo
                 • Verificación de los supuestos estadísticos que se hacen sobre el error.
                   • Verificación de la calidad del ajuste a través del coeficiente de determinación y del coeficiente de determinación ajustado
                     • Verificación de la significancia estadística del modelo.
                       • Asegurar la ausencia de colinealidad
                         • El problema de colinelidad se debe a la relación de dependencia entre variables independientes, cuando la relación se presenta entre más de dos variables independientes se le conoce como multicolinealidad.
                           • Diagnostico
                             • Gráficas de dispersión entre las X’s, coeficiente de correlación entre las X’s, Variance Inflaction Factor (VIF).
                               • Corrección
                                 • Eliminación de variables, obtener el cociente entre variables relacionadas o Regresión Ridge
                       • Para esta verificación se usara la tabla ANOVA y para las pendientes se utilizara la tabla t
       • Para cumplir esta etapa se utilizan una gráfica de dispersión y coeficiente de correlación para determinar relación lineal entre la variable dependiente y las variables independientes y una Gráfica de dispersión y coeficiente de correlación para determinar relación no lineal entre las variables independientes.

3. Modelo de regresión lineal múltiple poblacional.

   • • Ya que esta información es desconocida se harán inferencias de los datos muestrales.

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