1. regresión lineal: trata de explicar el comportamiento de una variable denominada, dependiente o endógena en función de otra variable denominada dependiente o exógena.
2. regresión lineal simple: aquella que satisface las propiedades; propiedad activa se existe y la cual es una función polinómica cuya representación es el plano cartesiano, y es una linea recta.
3. regresion lineal multiple: puede ser lineal o curvilinea o no lineal.
4. correlación lineal: trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional, es decir, la determina si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra.
5. modelo de análisis de regresión.
6. determinista: supone que bajo condiciones ideales el comportamiento de la variable dependiente puede ser totalmente descrito por una función matemática de las variables independientes.
7. estadistico: permite la incorporación de un componente aleatorio en la relación en consecuencia.
8. estandarizada: la pendiente &1 nos indica la relación entre las dos variables, su signo nos indica la relación positiva o negativa la razón es que su valor númerico depende de las unidades de medida de las dos variables.
9. coeficiente de regresión lineal: cantidad que resulta de un análisis múltiple que indica el cambio promedio de en una variable de criterio con una o más variables de predicción.
