Estadistica

Tipos de variables

Variable Independiente (X) (determinística, es decir no aleatoria.)

Variable Dependiente (Y) aleatoria

Ejemplos

X: Número de llamadas telefónicas realizadas por un vendedor promocionando un producto.

Y: Unidades vendidas por el vendedor.

X: Tiempo que dedica un estudiante a una materia.

Y : Evaluación que obtiene el estudiante en la materia.

Definición de regresión lineal

Laಥgresión estadística௠regresión a la mediaॳ la tendencia de una medición extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. La regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el conocimiento de otra.

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL

Regresión lineal

Enॳtadísticaଡಥgresión lineal௠ajuste linealॳ un୦eacute;todoୡtemático౵e୯delizaଡ relación entre unaඡriable dependiente༥m>Y, lasඡriables independientes༥m>Xi༯em>y un término࡬eatorio८ Este modelo puede ser expresado como:

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La regresión lineal puede ser contrastada con laಥgresión no lineal.

Regresión lineal simple

Sólo se maneja unaඡriable independiente, por lo que sólo cuenta con dosడrámetros. Son de la forma:

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Dado el modelo de regresión simple, si se calcula laॳperanzaਸ਼alor esperado) del valor༥m>Y, se obtiene:

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Obteniendo dos ecuaciones denominadasॣuaciones normales౵e generan la siguiente೯luciónడra ambos parámetros

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La interpretación del parámetro beta 2 es que un incremento en Xi de una unidad, Yi incrementará en beta 2

Maneja variasඡriables independientes. Cuenta con varios parámetros. Se expresan de la forma:8

Monografias.com Regresión lineal simple

Dadas dos variables (Y: variable dependiente; X: independiente) se trata de encontrar una función simple (lineal) de X que nos permita aproximar Y mediante: Y = a + bX

(ordenada en el origen, constante)

(pendiente de la recta)

A la cantidad e=Y-Y se le denomina residuo oॲror residual.

Así,

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