REGRESION LINEAL

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REGRESION LINEAL

RECTAS DE REGRESION

Las rectas de regresión son las rectas que mejor se ajustan a la nube de puntos ( o también llamado diagrama de dispersión) generada por una distribución binomial. Matemáticamente, son posibles dos rectas de máximo ajuste.

LA RECTA DE REGRESION DE X SOBRE Y

LA RECTA DE REGRESION DE Y SOBRE X

Variables en regresión

OUTCOME O VARIABLE DEPENDIENTE O VARIABLE DE RESPUESTA

Atributos sobre los cuales queremos medir cambios o hacer predicciones

COVARIABLES O VARIABLES INDEPENDIENTES O VARIABLES REGRESORAS

Se usan como predictores o son variables de confusión que interesa controlar

Regresión lineal simple

Solo se maneja una variable independiente por lo que solo cuenta con dos parámetros son de la forma: Y¡=Bo+B1x¡+E¡

APLICACIONES DE LA REGRESION LINEAL

MEDICINA

En medicina, las primeras evidencias relacionando la mortalidad con el fumar tabaco vinieron de estudios que utilizaban la regresión lineal. Los investigadores incluyen una gran cantidad de variables en su análisis de regresión en un esfuerzo por eliminar factores que pudieran producir correlaciones espurias.

LINEAS DE TENDENCIA

Una lineal de tendencia representa una tendencia en una serie de datos obtenidos a través de un largo periodo. Este tipo de líneas puede decirnos si un conjunto de datos en particular ( como por ejemplo, el PIB, el precio del petróleo o el valor de las acciones) han aumentado o decrementado en un determinando periodo.

Y= a + b X

La función mas simple para la relacion entre dos variantes es la FUNCION LINEAL

SUSPENCIONES DE LA REGRESION LINEAL

LOS VALORES DE LA VARIABLE INDEPENDIENTE X SON FIJOS, MEDIDOS SIN ERROR . LA VARIABLE Y ES ALEATORIA. PARA CADA VALOR DE X, EXISTE UNA DISTRIIBUCION NORMAL DE VALORES DE Y. LAS VARIANCIAS DE LAS SUBPOBLACIONES Y SON TODAS IGUALES

ESTIMACION DE LA ECUACION DE REGRESION LINELA

Consiste en determinar los valores de "a" y "b" a partir de la muestra, es decir, entonces los valores de a y b con los datos observados de la muestra el método de estimación es el de mínimo cuadrados

REGRESION LINEAL MULTIPLE

Maneja varias independientes, cuenta con varios parámetros se expresa de la forma: Y¡= Bo+{B1xP¡+E¡