REGRESION LINEAL

PRACTICA DE LABORATORIO N° 7

TEMA : REGRESION LINEAL SIMPLE

DOCENTE : Q.F. JUAN PONCE COBOS

ALUMNA : ……………………………...

CURSO : FISICOQUIMICA

CARRERA : FARMACIA Y BIOQUIMICA

TURNO : MAÑANA

2,012

OBJETIVO

• Introducir la técnica de regresión lineal simple, en la que para cada valor x de una variable no aleatoria X -conocida como predictora, regresora o independiente-, interviene una variable aleatoria Yx, denominada variable respuesta o dependiente; relacionadas, a través del valor medio o esperado de la variable respuesta.

REGRESION LINEAL SIMPLE

La regresión lineal simple, es una herramienta muy importante para la econometría, que estudia la dependencia existente entre una variable dependiente y una o más variables explicativas.

El inventor de dicha teoría fue Francis Galton, junto con la del concepto de correlación

El modelo de regresión lineal simple, busca encontrar la recta de regresión que relacione dos variables (X e Y) de forma que  Y = β0 + β1• X + error

Un ejemplo de dicha regresión lineal, es la renta, ya que no podemos saber el nivel de renta en un futuro, pero si podemos saber si el promedio de la renta aumentará o disminuirá determinando con cierta exactitud la cantidad.

ANÁLISIS DE REGRESIÓN

El análisis de regresión lo que se pretende es predecir o estimar el valor promedio de la variable explicada en base a unos valores fijos de las variables explicativas. En el análisis de regresión, las variables explicativas son fijas y la variable explicada es estocástica.

HIPÓTESIS DEL MODELO

- La variable Y se relaciona linealmente con la variable X

- La variable Y es cuantitativa y aleatoria

- Los errores son independientes entre si

CORRELACIÓN

La correlación es el grado de dependencia mutua entre las variables, y mide la intensidad de su relación.

En otras palabras, el análisis de correlación trata de averiguar el grado o fuerza de influencia que tienen las variables explicativas (una o más) en la variable dependiente o explicada.

De manera equivalente, otra formulación del modelo de regresión lineal simple sería: si xi es un valor de la variable predictora e Yi la variable respuesta que le corresponde, entonces

Ei es el error o desviación aleatoria de Yi .

Cómo los cambios en una variable, no aleatoria, afectan a una variable aleatoria, en el caso de existir una relación funcional entre ambas variables que puede ser establecida por una expresión lineal, es decir, su representación gráfica es una línea recta. Cuando la relación lineal concierne al valor medio o esperado de la variable aleatoria, estamos ante un modelo de regresión lineal simple.

SIGNIFICADO DE a y b

a es la ordenada en el

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