Unidad 1: Metodo De Regresion Lineal Simple Y Correlacion

UNIDAD 1: “REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y CORRELACIÓN”

Ensayos de Calidad: UNIDAD 1: “REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y CORRELACIÓN”

Ensayos de Calidad, Tareas, Monografias - busque más de 1.983.000+ documentos.

Enviado por: Ivett_Torres 13 noviembre 2012

Tags:

Palabras: 2344 | Páginas: 10

Views: 893

Leer Ensayo Completo

Suscríbase

UNIDAD 1: “REGRESION LINEAL SIMPLE Y CORRELACION”

En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modela la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:

: Variable dependiente, explicada o regresando.

: Variables explicativas, independientes o regresores.

: Parámetros, miden la influencia que las variables explicativas tienen sobre el regresando.

Donde es la intersección o término "constante", las son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en la regresión. La regresión lineal puede ser contrastada con la regresión no lineal.

El modelo lineal relaciona la variable dependiente Y con K variables explicativas (k = 1,...K), o cualquier transformación de éstas, que generan un hiperplano de parámetros desconocidos:

(2)

donde es la perturbación aleatoria que recoge todos aquellos factores de la realidad no controlables u observables y que por tanto se asocian con el azar, y es la que confiere al modelo su carácter estocástico. En el caso más sencillo, con una sola variable explicativa, el hiperplano es una recta:

(3)

El problema de la regresión consiste en elegir unos valores determinados para los parámetros desconocidos , de modo que la ecuación quede completamente especificada. Para ello se necesita un conjunto de observaciones. En una observación cualquiera i-ésima (i= 1,... I) se registra el comportamiento simultáneo de la variable dependiente y las variables explicativas (las perturbaciones aleatorias se suponen no observables).

(4)

Los valores escogidos como estimadores de los parámetros, , son los coeficientes de regresión, sin que se pueda garantizar que coinciden con parámetros reales del proceso generador. Por tanto, en

(5)

Los valores son por su parte estimaciones de la perturbación aleatoria o errores.

1.2.-

Leer Ensayo Completo

Suscríbase

SUPUESTOS

Para poder crear un modelo de regresión lineal, es necesario que se cumpla con los siguientes supuestos:

1. La relación entre las variables es lineal.

2. Los errores en la medición de las variables explicativas son independientes entre sí.

3. Los errores tienen varianza constante. (Homocedasticidad)

4. Los errores tienen una esperanza matemática igual a cero (los errores de una misma magnitud y distinto signo son equiprobables).

5. El error total es la suma de todos los errores.

1.3.- DETERMINACION DE LA ECUACION DE REGRESION.

Es el conjunto de técnicas estadísticas empleado para medir la intensidad de la asociación entre dos variables. El valor del coeficiente de correlación puede tomar valores desde menos uno hasta uno, indicando que mientras más cercano a uno sea el valor del coeficiente de correlación, en cualquier dirección. y sirve para hallar la predicción de cierto número.

Y SU FORMULA ES: Yn=a0+a1(n)

Si las líneas de regresión se colocan al ajust ...

...