Tutoria De Estadistica
Enviado por marina281275 • 14 de Octubre de 2014 • 388 Palabras (2 Páginas) • 274 Visitas
NUCLEO PROBLEMICO estadistica No. 3
REGRESION MULTIPLE
PRESENTADO POR
BEATRIZ ADRIANA HERRERA GOMEZ
PRESENTADO A
MARIA INES JIMENEZ
UNIVERSIDAD DEL TOLIMA
ADMINISTRACION FINANCIERA
ESTADISTICA INFERENCIAL
MARIQUITA - TOLIMA
SEMESTRE B – 2014
PREGUNTAS GENERADORAS
1. ¿COMO SE UTILIZA EL MODELO DE REGRESION LINEAL MULTIPLE?
REGRESIÓN MÚLTIPLE
• En la Regresión lineal múltiple modelizamos la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes mediante una función lineal, una función que será, ahora, no una recta, como sucedía con la Regresión lineal simple, sino un plano (si tenemos dos variables independientes) o un hiperplano (si tenemos más de dos variables independientes).
• En la Regresión lineal múltiple el punto de partida es el mismo que en la Regresión lineal simple. Se pretende modelizar la relación entre unas variables con la finalidad última de poder pronosticar una de ellas: la variable dependiente, a partir del conocimientos de las otras: las variables independientes. En la Regresión lineal múltiple se introducen nuevas variables independientes con la finalidad de reducir la dispersión de la predicción, con la finalidad de disminuir el residuo.
El modelo matemático es:
y=a1x1+a2x2+…+adxd+b+e
Donde a1, a2,…, ad y b son los coeficientes del modelo y donde e es el residuo, que, como en la Regresión lineal simple, supondremos que sigue una distribución normal N(0, DE).
2. QUE CRITERIOS SE TIENEN EN CUENTA PARA CONSTRUIR UN MODELO DE REGRESION PARABOLICO?
3. ¿CUALES SON LAS VARIABLES QUE INTERVIENEN EN UN MODELO DE REGRESION EXPONENCIAL?
Regresión exponencial
Será aquella en la que la función de ajuste será una función exponencial del tipo y = a.bx
La regresión exponencial aunque no es lineal es linealizable tomando logaritmos ya que haciendo el cambio de variable
v = log y tendremos que la función anterior nos generaría:
v = log y = log( a.bx) = log a + x log b
la solución de nuestro problema vendría de resolver la regresión lineal entre v ý x, y una vez obtenida supuesta ésta:
v* = A + B x ; obviamente la solución final será:
a = antilog A y b = antilog B.
BIBLIOGRAFIA
http://estadisticaorquestainstrumento.wordpress.com/2012/12/16/tema-12-regresion-multiple/
file:///D:/Pictures/IMAGENES%20DE%20PULPAS/Download/Regresi%C3%B3n%20no%20lineal.pdf
http://www.uv.es/ceaces/base/regresion/REGRESIN.HTM
...