1. -Regresión lineal simple -Regresión lineal múltiple -Rectas de regresión
2. Supuestos del modelo de regresión lineal
3. Para poder crear un modelo de regresión lineal es necesario que se cumpla con los siguientes supuestos:3 Que la relación entre las variables sea lineal. Que los errores en la medición de las variables explicativas sean independientes entre sí. Que los errores tengan varianza constante. (Homocedasticidad) Que los errores tengan una esperanza matemática igual a cero (los errores de una misma magnitud y distinto signo son equiprobables). Que el error total sea la suma de todos los errores.
4. Tipos de modelo de regresión lineal
5. En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:
5.1. Ejemplo:
5.2. Yt=B0+B1X1+B2X2+...+BpXp+E
6. Donde:
7. La primera forma de regresión lineal documentada fue el método de los mínimos cuadrados que fue publicada por Legendre en 1805, Gauss publicó un trabajo en donde desarrollaba de manera más profunda el método de los mínimos cuadrados, y en dónde se incluía una versión del teorema de Gauss-Márkov.
