Los Verbos Con La Abecedario

REGRESION LINEAL SIMPLE

Qué es la regresión simple ?

La regresión simple examina la relación entre una variable de respuesta continua (Y) y una variable de predicción (X). La ecuación general para un modelo de regresión simple es:

Y = a + βX

Donde Y es la respuesta, X es la predicción, β es el interceptor (el valor de Y cuando X iguala el cero).

Cuándo usar la regresión simple ?

Usa la regresión simple cuando tu tengas Y continua y solo una X. Las siguientes condiciones deben ser encontradas:

X puede ser ordinal, o continúa.

En la teoría, X debería ser fijada. En la práctica, sin embargo, a menudo le permiten para variar.

Cualquier variación arbitraria en la medida de X es asumida para ser insignificante comparada con el rango en cual X es medido.

Los valores de Y obtenidos en su muestra se diferenciarán de estas predicciones por el modelo de regresión (a no ser que todos los puntos resulten caer sobre la línea perfectamente recta.). Llaman residual a estas diferencias.

Antes de la aceptación de los resultados de un análisis de regresión, tu debes verificar que las suposiciones siguientes sobre los residuales son válidas para tus datos:

 Ellos son independientes (y así arbitrarios).

 Ellos están distribuidos normalmente.

 Ellos tienen constantes variaciones a través de todos los valores de X.

POR QUÉ USAR LA REGRESIÓN SIMPLE ?

La regresión simple te puede ayudar a contestar preguntas tales como:

¿Cómo importante es X en la predicción Y?

¿Qué valor puedes tu esperar para Y cuándo X es 20?

¿Cuánto es que cambio de Y si X en una unidad?

Por ejemplo,

¿Cómo el proceso de la temperatura de tratamiento se relaciona con la dureza de su acero?

¿Qué fuerza tendrá su acero si usted lo trata a una temperatura particular?

¿Cuánto más difícil tratar será su acero si aumentas la temperatura en 100? °?

SE REQUIERE DETERMINAR UNA ECUACIÓN PARA EXPRESAR LA RELACIÓN LINEAL ENTRE DOS VARIABLES:

Se usan la siguientes formulas:

Donde;

 N = es el numero de pares de observaciones

 ∑X = es la suma de los valores de Y

 ∑Y = es la suma de los valores de Y

 (∑X2 ) = es la suma de los cuadrados de X

 (∑Y2 ) = es la suma de los cuadrados de Y

 (∑X) 2 = es el cuadrado de la suma de los valores de X

 (∑Y) 2 = es el cuadrado de la suma de los valores de Y

 ∑XY = suma de los productos de X y Y

 B = pendiente de la línea de regresión

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