Regresión Lineal

1. 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

2. Ejemplo: supongamos que la altura de los padres influyen significativamente en la de los hijos. Podríamos estar interesados en estimar la altura media de los hijos cuyos padres presentan una determinada estatura.

3. Los métodos de regresión estudian la construcción de modelos para explicar o representar la dependencia entre una variable respuesta o dependiente (Y ) y la(s) variable(s) explicativa(s) o dependiente(s), X

4. Regresion Lineal Multiple

4.1. Es: UNA EXTENSION DEL MODELO SIMPLE AL QUE SE INCORPORAN DOS O MAS VARIANLES INDEPENDIENTE

4.1.1. Y = Bo + B1 X1i + B2 X2i + B3 X3i +........ + Bp Xpi + ei

4.2. Ventajas del Método: Utiliza mas información en la Construcción del Modelo. Realiza estimaciones más precisas.

4.2.1. Se gráfica Hiperplano

5. Regresion Lineal Simple

5.1. Trata de: REALIZAR UNA INFERENCIA ESTADÍSTICA, PARTIENDO DE LOS VALORES MAESTRALES OBTENIDOS.

5.2. Método: por minimos cuadrados para obtener los Parametros Bo + B1

5.2.1. Se Grafica: una recta de regresion