REGRESION LINEAL
REGRESION LINEAL MULTIPLE
Maneja varias independientes, cuenta con varios parámetros se expresa de la forma: Y¡= Bo+{B1xP¡+E¡
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
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
Y= a + b X
La función mas simple para la relacion entre dos variantes es la FUNCION LINEAL
APLICACIONES DE LA REGRESION LINEAL
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.
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.
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¡
Variables en regresión
COVARIABLES O VARIABLES INDEPENDIENTES O VARIABLES REGRESORAS
Se usan como predictores o son variables de confusión que interesa controlar
OUTCOME O VARIABLE DEPENDIENTE O VARIABLE DE RESPUESTA
Atributos sobre los cuales queremos medir cambios o hacer predicciones
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 Y SOBRE X
LA RECTA DE REGRESION DE X SOBRE Y