Medidas De Variabilidad
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INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE CALKINI
Nombre de la asignatura:
Estadística y Control de Calidad
Carrera: Ingeniería Mecatrónica
Clave: MTF-0519
Hrs. teoría - Hrs. práctica - Créditos: 2 - 4 - 8
INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE CALKINI
UNIDAD 2
Análisis de Regresión
2.1 Modelo de regresión lineal simple
2.1.1 Diagramas de dispersión.
2.1.2 Método de los mínimos cuadrados.
2.1.3 Análisis residual.
2.1.4 Correlación.
2.2 Modelos de regresión múltiple.
2.2.1 Estimación de parámetros
2.2.2 Medidas de adecuación de modelos.
2.2.3 Coeficiente de determinación múltiple.
2.2.4 Matriz de correlación.
2.3 Modelo de regresión exponencial y su interpretación.
2.4 Modelo de regresión logarítmica y su interpretación.
RAMIRO JOSE GONZALEZ HORTA
A r q u i t e c t o
TEMARIO
UNIDAD 2 Análisis de Regresión
2.1 Modelo de regresión lineal simple
2.1.3 Análisis residual.
Un residual es la diferencia entre el valor observado y el valor estimado por la línea de regresión, El residual puede ser considerado como el error aleatorio observado.
También se acostumbra usar el Residual estandarizado, el cual se obtiene al dividir el residual entre la desviación estándar del residual, y el Residual estudentizado "deleted", que es similar al anterior pero eliminando de los cálculos la observación cuyo residual se desea hallar.
En un análisis de residuales se puede detectar:
• Si efectivamente la relación entre las variables X e Y es lineal.
• Si hay normalidad de los errores.
• Si
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