Regresión lineal

• REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

  ARTUREYPEEl propósito de este estudio es proporcionar los conceptos y técnicas para determinar una ecuación que describa de manera razonable a un conjunto de datos dado. Este estudio se denomina análisis de regresión y la ecuación empírica obtenida se denomina ecuación de regresión la cual sustituye a un modelo teórico no disponible En este primer enfoque se supondrá que se tiene un conjunto de n mediciones u observaciones y1, y2, ..., yn de una variable

• Regresion Lineal COn R Comander

  c.garcia0924REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE. En esta oportunidad, continuaremos relacionando el costo de los días de incapacidad pero ya no en función de una variable sino en función de varias, las cuales son el número de días de incapacidad, la edad, el sueldo, la antigüedad, el tiempo oficial del trabajador de la institución universitaria, esto de acuerdo a la información proporcionada en la base de datos Salud_Ocupacional y los resultado arrojados por el programa estadístico R. Ajuste

• PROBLEMAS DE REGRESION LINEAL SIMPLE

  karina_mp6. En una etapa inicial de procesamiento mecánico de piezas de acero, se sabe que una herramienta sufre un deterioro gradual que se refleja en cierto diámetro de las piezas manufacturadas. Para predecir el tiempo de vida útil de la herramienta se tomaron datos de horas de uso y el diámetro promedio de cinco piezas producidas al final de la jornada. Los datos obtenidos para una herramienta se muestran a continuación: Horas de uso Diámetro

• Regresión Lineal Simple

  steffani_hmRegresión Lineal Simple Este modelo establece que Y es una función de sólo una variable independiente, razón por la cual se le denomina también Regresión Divariada porque sólo hay dos variables, una dependiente y otra independiente y se representa así: Y=f(x) "Y está regresando por X" La variable dependiente es la variable que se desea explicar, predecir. También se le llama REGRESANDO ó VARIABLE DE RESPUESTA. La variable Independiente X se le denomina VARIABLE EXPLICATIVA

• Ejercicios Resueltos De Regresión Lineal

  jonasddESTADÍSTICA. MODELOS DE REGRESIÓN. 1. En una exposición de automóviles, un asistente realizó un conjunto de observaciones relacionando el precio de los vehículos y con sus pesos x, obteniendo los siguientes datos: xi = peso en Tm 0.8 1 1.2 1.3 yi = precio en millones 1 2 3 5 Utilizando el método de los mínimos cuadrados, calcula el mejor ajuste lineal del tipo y* = b0 + b1 x . ¿Cuánto podemos esperar que

• Método De Regresión Lineal Simple

  ArcoririMétodos de regresión y correlación Las técnicas de regresión y correlación cuantifican la asociación estadística entre dos o más variables. La regresión lineal simple expresa la relación entre una variable dependiente Y y una variable independiente X, en términos de la pendiente y la intersección de la línea que mejor se ajuste a las variables. La correlación simple expresa el grado o la cercanía de la relación entre las dos variables en términos de un

• Regresion Lineal Simple

  danielaleyvacII. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y MÚLTIPLE INTRODUCCIÓN Regresión lineal simple La regresión y los análisis de correlación nos muestran como determinar tanto la naturaleza como la fuerza de una relación entre dos variables En el análisis de regresión desarrollaremos una ecuación de estimación, esto es, una fórmula matemática que relaciona las variables conocidas con la variable desconocida. Entonces podemos aplicar el análisis de correlación para determinar el grado de en el que están relacionadas las

• Regresion Lineal Simple

  alfredouabcRegresión Lineal: La técnica de regresión lineal simple está indicada cuando se pretende explicar una variable respuesta cuantitativa en función de una variable explicativa cuantitativa también llamada variable independiente, variable regresora o variable predictora. Por ejemplo, se podría intentar explicar el peso en función de la altura. El modelo intentaría aproximar la variable respuesta mediante una función lineal de la variable explicativa. En forma más especifica el análisis de correlación y regresión comprende el análisis

• Regresión lineal

  MIAMORCITOLINDOINTRODUCCIÓN En este ensayo se está recopilando toda la información sobre cómo se trabajó en la resistencia del resorte y así como la deformación que sufre cuando se somete a diferentes pesos en algunas ocasiones el resorte no sufre ninguna deformación ya que al someterlo a pesos muy ligeros este no tiende a deformarse pero si lo sometemos a pesos más fuerte este tiene una pequeña o considerable deformación En este proyecto se plasmará como

• Regresion Lineal

  PPPdrulesEl modelo de regresión 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

• Regresion Lineal

  joemarti.- INTRODUCCIÓN La Estadística Inferencial permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón, de igual forma con ella también se puede comprender la relación de dos o más variables y permite relacionar mediante ecuaciones, una variable en relación de la otra variable llamándose Regresión Simple y una variable en relación a otras variables llamándose Regresión Múltiple. Casi constantemente en la practica de la investigación estadística, se encuentran variables que de alguna manera

• Regresión Lineal y Correlación

  xiomontillRegresión Lineal y Correlación En una distribución bidimensional puede ocurrir que las dos variables guarden algún tipo de relación entre sí. Por ejemplo, si se analiza la estatura y el peso de los alumnos o alumnas de una clase es muy posible que exista relación entre ambas variables: mientras más alto sea el estudiante, cabe pensar que mayor será su peso. El coeficiente de correlación lineal mide el grado de intensidad de esta posible relación

• APLICACIÓN DE REGRESION LINEAL MULTIPLE EN EL ARMADO DE UN VEHICULO

  mike9110INTRODUCCION El análisis de regresión se utiliza para explicar una determinada variable, digamos Y, en función de una variable X, o bien en función de varias variables X1, X2, ..., Xk. En el primer caso se tratará de regresión univariante, y en el segundo caso, de regresión multivariante. El modelo de explicación en ambos casos es lineal, esto es, se asume que la dependencia entre Y y las variable explicativa X adopta la forma: Y

• Entender los conceptos básicos de la regresión lineal simple

  giorgitennisObjetivo: Entender los conceptos básicos de la regresión lineal simple. Construir un modelo de regresión lineal simple. Hacer un diagrama de dispersión. Procedimiento: Los siguientes datos corresponden la empresa de Autobuses del Norte Mes Costos Totales Y Millas del Vehículo X 1 213.9 3147 2 212.6 3160 3 215.3 3197 4 215.3 3173 5 215.4 3292 6 228.2 3561 7 245.6 4013 87 259.9 4244 9 250.9 4159 10 234.5 3776 11 205.9 3232 12

• Regresión Lineal

  pabonal3REGRESIÓN LINEAL Investigue la dependencia del tiempo (t) con relación al diámetro (d), cuando la altura (h) permanece constante. ¿Cuál es la variable dependiente?, ¿Cuál es la variable independiente? Cuando la altura es constante y el diámetro es menor, el tiempo es mayor. La variable independiente es el diámetro (d) porque es más fácil de manipular en el laboratorio. Y la variable dependiente es el tiempo. Con base en los datos de la tabla, ¿qué

• Calidad del ajuste en regresión lineal

  manuelrdzCalidad del ajuste en regresión lineal REGRESION LINEAL SIMPLE En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modeliza la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como: donde β0 es la intersección o término "constante", las son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y p es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en

• Regresion Lineal

  glosy2000REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Introducción Es evidente que lo más económico y rápido para modelar el comportamiento de una variable Y es usar una sola variable preeditora y usar un modelo lineal. Pero algunas veces es bastante obvio de que el comportamiento de Y es imposible que sea explicada en gran medida por solo una variable. Por ejemplo, es imposible tratar de explicar el rendimiento de un estudiante en un examen, teniendo en cuenta solamente el

• Regresion Lineal

  santi.0606Investigue la dependencia del tiempo con el tiempo, con relación al diámetro, cuando la altura permanece constante. ¿Cual es la variable dependiente?, ¿cuando la variable independiente? R= la variable dependiente es el tiempo, y la variable independiente es el diámetro porque es mas fácil de manejar. Cuando la altura es constante y el diámetro es menor, el tiempo es mayor. Con la base de datos de la tabla, ¿Qué relación, considera usted, que existe entre

• Regresion Lineal

  UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORAL DEPARTAMENTO: Físico-Matemática Jefe de Trabajos Prácticos: Ing. Gervasoni Julio Jefe de Trabajos Prácticos: Ing. Torres Gustavo Jefe de Trabajos Prácticos: A.I.A. Schapschuk Patricia 1 ASIGNATURA: FÍSICA I TRABAJO PRÁCTICO Nº 1: Fecha de realización:........................................ Fecha de entrega:............................................. Comisión:......................................................... Apellidos y Nombres:............................................................................................. .............................................................................................. .............................................................................................. .............................................................................................. 1. Objetivo del trabajo: Construcción de gráficos, manejo de escalas, y conocimiento de las técnicas correspondientes. 2. Materiales necesarios: Hojas de papel milimetrado, cuadriculado, regla, lápiz, calculadora.

• Regresion Lineal

  jchmcRegresión lineal simple 9.1 Introducción Uno de los aspectos más relevantes de la Estadística es el análisis de la relación o dependencia entre variables. Frecuentemente resulta de interés conocer el efecto que una o varias variables pueden causar sobre otra, e incluso predecir en mayor o menor grado valores en una variable a partir de otra. Por ejemplo, supongamos que la altura de los padres influyen significativamente en la de los hijos. Podríamos estar interesados

• Supuestos del modelo de regresión lineal

  gainSupuestos del modelo de regresión lineal Para poder crear un modelo de regresión lineal, es necesario que se cumpla con los siguientes supuestos:3 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

• Análsis de regresión lineal múltiple

  lialuREGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE La regresión lineal nos permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón, así también se puede comprender la relación de dos o más variables y nos permitirá relacionar mediante ecuaciones, una variable en relación a otras variables llamándose Regresión múltiple. Constantemente en la práctica de la investigación estadística, se encuentran variables que de alguna manera están relacionados entre si, por lo que es posible que una de las variables

• Regresión Lineal Simple

  FIANCEREGRESIÓN LINEAL SIMPLE. En muchos problemas hay dos o más variables inherentes relacionados, y es necesario explorar la naturaleza de esta relación. El análisis de regresión es una técnica estadística para modelar e investigar la relación entre dos o más variables. Deseamos determinar la relación entre una sola variable regresiva X y una variable de repuesto Y. La variable regresiva X se supone como una variable matemática continua, controlable por el experimentador. Supóngase que la

• UNIDAD 1: "REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y CORRELACIÓN"

  Ivett_TorresUNIDAD 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",

• Regresión lineal

  chechevidaltodo es base ala materi Regresión lineal En estadistica la regresión lineal o ajuste lineal es un metodo matematico que modeliza la relación entre una variable dependienteY, las variable independiente Xi y un término aleatorio . 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

• Regresión Lineal Simple

  JacquieRegresión lineal simple. Tiene como objeto estudiar 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. 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. El análisis de regresión es una técnica

• Regresión Lineal Simple

  sharon14ANÁLISIS ESTADÍSTICO: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE En el estudio de la relación funcional entre dos variables poblacionales, una variable X, llamada independiente, explicativa o de predicción y una variable Y, llamada dependiente o variable respuesta, presenta la siguiente notación: Y = a + b X + e Donde: a es el valor de la ordenada donde la línea de regresión se intercepta con el eje Y. b es el coeficiente de regresión poblacional (pendiente de la

• Regresion Lineal

  ealvaradovasquezturión. Otra influencia importante sobre la textura del espárrago calentado es el resultado de la desnaturalización de las proteínas. ▪ Color y Sabor : el leucoplasto, pigmento característico del espárrago blanco no sufre mucha alteración si los parámetros de tiempo y temperatura de esterilización son los óptimos. Sin embargo un incremento de estos, aunado con la presencia de oxígeno en el envase ocasiona el denominado emparedamiento no enzimático, el cual implica una reacción de los

• Regresion Lineal

  lovezuprobabilidad y estadistica 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

• Nociones de regresion lineal

  sharone122NOCIONES DE REGRESION LINEAL Julio H. Cole Profesor de Economía Universidad Francisco Maroquín 1. Introducción. El objeto de un análisis de regresión es investigar la relación estadística que existe entre una variable dependiente (Y) y una o más variables independientes ( , ... ). Para poder realizar esta investigación, se debe postular una relación funcional entre las variables. Debido a su simplicidad analítica, la forma funcional que más se utiliza en la práctica es la

• REGRESION LINEAL

  solorzanoy1. Análisis de Regresión El análisis de regresión es un método estadístico que permite explicar el comportamiento de una variable Y, llamada variable dependiente (explicada, de respuesta) a partir del comportamiento de otra u otrasvariables Xi, llamadas variables independientes (o explicativas, regresoras), estableciendo la expresión funcional del modelo matemático que describa dicho comportamiento. 2. Diagrama de dispersión Se suelen usar para mostrar y comparar valores numéricos, como datos científicos, estadísticos y de ingeniería. Estos gráficos

• REGRESION LINEAL

  zaori07PRACTICA 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

• REGRESION LINEAL

  zaori07PRACTICA 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

• Tipos De Regresion Lineal

  Soto22Capítulo 9. Regresión lineal simple 9.1 Introducción Uno de los aspectos más relevantes de la Estadística es el análisis de la relación o dependencia entre variables. Frecuentemente resulta de interés conocer el efecto que una o varias variables pueden causar sobre otra, e incluso predecir en mayor o menor grado valores en una variable a partir de otra. Por ejemplo, supongamos que la altura de los padres influyen significativamente en la de los hijos. Podríamos

• REGRESION LINEAL

  andretaraLey de Elasticidad de Hooke Contenidos 1 Ley de Elasticidad de Hooke 2 Objetivo 3 Contenido 4 Actividad de laboratorio: 5 Vídeos 6 Problemas de resortes 7 Otros enlaces de interés: Objetivo Terminada la lección el estudiante podrá: Explicar la Ley de Elasticidad de Hooke. Realizar la actividad de laboratorio en la que establecerá la relación entre la fuerza aplicada y el alargamiento del resorte. Diferenciará entre materiales elásticos o inelásticos. Contenido La ley de

• Regresion Lineal Simple Y De Correlación

  Regresión lineal simple y correlación. a) Elaborar el diagrama de dispersión. b) Obtener la ecuación de la recta de regresión y graficarla en el gráfico de dispersión. c) Interprete los valores de regresión estimados a y b. d) Calcular el error estándar de la estimación. e) Calcular el coeficiente de correlación interpretar si la correlación es baja o alta. f) Calcular el coeficiente de determinación e interpretarlo. g) Determinar los residuales. h) Trazar la grafica

• Regresion Lineal Simpre

  brianfRegresión lineal La regresión lineal simple junto a la regresión lineal múltiple conforman los tipos de modelos de regresión lineal, por lo que para poder explicar apropiadamente la regresión lineal simple hay que entender el origen de esta, a continuación se explicara brevemente. REGRESIÓN SIMPLE El modelo de regresión lineal simple se diferencia del modelo de regresión simple debido a que el modelo de regresión simple solo se maneja una variable independiente. El nombre que

• REGRESION LINEAL

  franklin1912REGRESIÓN LINEAL SIMPLE TIPOS DE MODELO DE REGRESIÓN CÓMO DETERMINAR LA ECUACIÓN DE LA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE El método de mínimos cuadrados Ejemplo1: PREDICCIÓN DE LA MEDIA DE VENTAS ANUALES BASADAS EN LA EXTENSIÓN. Ejemplo2: INTERPRETACIÓN DE LA INTERSECCIÓN DE Y, b₀, Y DE LA PENDIENTE b₁ ESTIMACIÓN DEL ERROR ESTÁNDAR SUPOSICIONES DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE: Linealidad: 4.2. Independencia 4.3. Normalidad 4.4. Igual varianza: ANÁLISIS DE CORRELACIÓN LIMITACIONES DEL ANÁLISIS DE REGRESIÓN PRUEBAS PARA LOS

• Regresion Lineal

  bayron55a55Regresión lineal Para otros usos de este término, véase Función lineal (desambiguación). Ejemplo de una regresión lineal con una variable dependiente y unavariable independiente. En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un métodomatemático que modela la relación entre una variable dependienteY, 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

• Regresion Lineal

  usoalfredoMáquina herramienta La máquina herramienta es un tipo de máquina que se utiliza para dar forma a piezas sólidas, principalmente metales. Su característica principal es su falta de movilidad, ya que suelen ser máquinas estacionarias. El moldeado de la pieza se realiza por la eliminación de una parte del material, que se puede realizar la basura por arranque de viruta, por estampado, corte o electroerosión. El término máquina herramienta se suele reservar para herramientas que

• Regresión Lineal Simple

  cordovafriasRegresión Lineal Simple Nos centraremos en primer lugar, en el caso de que la función que relaciona las dos variables X e Y sea la más simple posible, es decir, una línea recta. Por ello pasaremos a interpretar los coeficientes que determinan una línea recta. Toda función de la forma Y=a+bX determina, al representarla en el plano una línea recta, donde X e Y son variables y a y b son constantes. Por ejemplo: Y=3+2X.

• Regresión Lineal Multiple

  cynnalfaroModelo de Regresión Lineal Múltiple A un modelo de regresión que contiene más de una variable regresora se le llama Modelo de Regresión Múltiple Ejemplo de un modelo de regresión múltiple Donde: = Variable dependiente = Ordenada de Origen = Coeficientes de regresión parciales =término del error aleatorio La variable dependiente puede relacionarse con k variables independientes, lo cual se llama modelo de regresión lineal múltiple con k variables regresoras. = coeficientes de regresión. Este

• REGRESION LINEAL MULTIPLE

  noccarempoANALISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE A medida en que nos adentramos en el tema de análisis de regresión lineal, nos percatamos de que podemos utilizar más de una variable independiente para estimar la variable dependiente e intentar, de esta manera, aumentar la precisión de lo que estamos estimando. Este modelo se conoce como: análisis de regresión múltiple. Cuando hemos hablado previamente de la regresión lineal simple, se explicaba cómo afecta un determinado factor a un

• REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

  deizREGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE La regresión lineal múltiple estima los coeficientes de la ecuación lineal, con una o más variables independientes, que mejor prediga el valor de la variable dependiente. Por ejemplo, se puede intentar predecir el total de facturación lograda por servicios prestados en una IPS cada mes (la variable dependiente) a partir de variables independientes tales como: Tipo de servicio, edad, frecuencia del servicio, tipo de usuario y los años de antigüedad en el

• Regresion Lineal

  12030433Regresión lineal simple. Tiene como objeto estudiar 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. La respuesta aleatoria al valor

• Modelod De Regresion Lineal

  ANGIECORDOBAMODELO DE REGRESION LINEAL Y CORRELACION ANGIE CORDOBA ARANGO KELLY RIVERA MENESES Asignatura: ESTADISTICA II Profesor: DEIVIS RODRIGUEZ UNIVERSIDAD DE LA COSTA FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS ADMINISTRACION DE EMPRESAS BARRANQUILLA 21 MAYO 2013 INVESTIGACIÓN El parque de diversiones Mundo Aventura, requiere realizar una investigación de mercado para establecer cuáles son sus clientes potenciales con el fin de adquirir una nueva máquina de atracción que esta dirigida hacia ellos. Para esto durante una semana realizaron control

• Regresión lineal

  Nohra127Regresión lineal La regresión es un método de análisis de los datos de la realidad económica que sirve para poner en evidencia las relaciones que existen entre diversas variables. 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

• REGRESION LINEAL SIMPLE Y MULTIPLE

  danahelINSTITUTO TECNOLOGICO DE LAS CHOAPAS MATERIA: ESTADISTICA INFERENCIAL 2 ALUMNO: MIGUEL ANGEL ISIDRO ANTONIO CATEDRATICO: RAUL RAMOS URGELL SEMESTRE: 4 GRUPO: C TRABAJO: INVESTIGACION DE LA UNIDAD 1 (REGRESION LINEAL SIMPLE Y MULTIPLE) UNIDAD 1 REGRESION LINEAL SIMPLE Y MULTIPLIQUE INTRODUCCION Los análisis de regresión pueden ser de varios tipos, según el número de variables independientes de la función. Si el número de variables independientes es una la regresión es simple y si el número

• Regresion Lineal Multiple

  adrilopezmESTADISTICA INFERENCIAL II CATEDRATICO: M.C. ALEXANDRO BARRADAS DIAZ. ING. INDUSTRIAL. TRABAJO: INVESTIGACION. ALUMNO(A): Adriana lopez moreno 1.2 REGRESION LINEAL MULTIPLE Es evidente que lo más económico y rápido para modelar el comportamiento de una variable Y es usar una sola variable pre editora y usar un modelo lineal. Pero algunas veces es bastante obvio de que el comportamiento de Y es imposible que sea explicada en gran medida por solo una variable. Por ejemplo, es

• ANALISIS DE REGRESION LINEAL MÚLTIPLE

  RaRraZANALISIS DE REGRESION LINEAL MÚLTIPLE Conceptualmente, el FIVi (Factor de incremento de la varianza) es la proporción de variabilidad de la iésima variable, que explican el resto de las variables independientes. La tolerancia de una variable es la proporción de variabilidad de la variable, que no se explica por el resto de las variables independientes. La tolerancia y el FIV son muy útiles en la construcción de modelos de regresión. Si construimos un modelo paso