Regresion de Estadistica

    República Bolivariana de Venezuela

Ministerio del Poder Popular para la Educación

Universidad de Oriente

Núcleo Bolívar

Unidad Experimental Puerto Ordaz (UEPO)

Catedra-Estadística

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REGRESION

Elaborado por:

Leomiris Sosa

C.I: 26.691.669

Lic. Contaduría Pública- Sección 2

Profesor: Yolimar Cedeño

Ciudad Guayana, Agosto 2022

1. Definición de Regresión

Generalmente el término Regresión se basa en el acto de regresar o de volver atrás, este término tiene diversos usos de acuerdo al contexto.

En Estadística, se refiere al análisis de regresión, esta herramienta trata de explicar el comportamiento entre variables cuantitativas, mediante fórmulas y cálculos de ecuaciones matemáticas.

Específicamente el análisis de regresión ayuda a entender como el valor de la variable dependiente varia al cambiar el valor de una de las variables independientes, manteniendo el valor de las otras variables independientes fijas; es decir el análisis de regresión hace posible comprender como las variables independientes afectan directamente a otra variable que dependa de ellas.

El análisis de regresión es ampliamente utilizado para la predicción y previsión, donde su uso tiene superposición sustancial en el campo de aprendizaje automático.  Por otra parte esta herramienta facilita que se pueda calcular un valor futuro de una variable, existen múltiples aplicaciones posibles en el día a día. Tanto a nivel empresarial como personal o social, el análisis de regresión es una herramienta muy práctica.

Por ejemplo en el área empresarial su uso es muy común, gracias a los resultados que arrojan, las empresas pueden comprender mejor cuales son los elementos que tienen un mayor impacto en los resultados, cuales afectan a otros elementos de la compañía o cuales se pueden ignorar. De esta forma, las empresas obtienen información importante que pueden aplicar rápidamente en sus organizaciones para mejorar su eficiencia. Otro ejemplo seria, que para evaluar el riesgo de accidentes en una zona determinada de la carretera respecto a su geografía, o comprobar la eficacia de un cambio realizado en un proyecto comercial o académico basándose en los resultados obtenidos tras introducir un cambio.

1. Formulas

   Las formulas del análisis de regresión varían según el análisis en función del número de variables y la forma de interactuar entre ellas:

• Modelo de regresión lineal simple

y = B0 + B1 x + ε

Donde B0 es el valor de la variable independiente, B1 es la variable dependiente y ε representa el residuo o error. La función de ε es explicar la posible variabilidad de los datos que no pueden explicarse a través de la relación lineal de la fórmula.

• Modelo de regresión lineal múltiple

Y = 0 + B1*X1 + B2*X2 + … + Bn*Xn + ε

Nuevamente, Y representa la variable dependiente que se está estudiando y B1, B2, Bn son todas las variables independientes que pueden afectar al valor de la variable dependiente Y. De igual modo ε sigue representando el posible error existente.

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