1. MÚLTIPLE
1.1. Puede ser:
1.1.1. Lineal
1.1.2. Curvilinea
1.1.3. No lineal
1.2. Coeficiente de regresion:
1.2.1. Positivo
1.2.2. Negativo
1.2.3. Nulo
1.2.4. Indica unidades en que se modifica la variable dependiente (Y) por el efecto de la variable independiente (X).
1.3. COEFICIENTE DETERMINACION R2
1.3.1. Determina el grado de correlación que existe entre las variables, el coeficiente de determinacion.
2. Cuando se utilizan dos o mas variables el análisis de regresión es múltiple.
3. ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN SIMPLE
3.1. Error de estimación:
3.1.1. Es el valor absoluto de la variación en la variable de criterio y que no se tiene en cuenta en la ecuación
3.2. Coeficiente de correlacion
3.2.1. Análisis para designar la fuerza de de la relación lineal entre variables(predictivas y criterio).
3.3. Análisis de regresión
3.3.1. Es utilizado para determinar ecuaciones donde existe una relación entre la variable de criterio con una o mas variables.
3.4. Análisis de correlación
3.4.1. Determina la cercania entre dos o mas variables
3.5. Regresión y correlación simple
3.5.1. Regresión lineal o simple
3.5.1.1. La regresión explica el comportamiento de una variable, denominada dependiente o endogena.
3.5.1.1.1. Una función es lineal si los parámetros están determinados con frecuencias y no se multiplican ni dividen según otros parámetros.
3.5.1.1.2. Se dividen en simples y multiples
3.5.1.2. REGRESION TIPO 1
3.5.1.2.1. Se asigna a cada valor de la variable explicativa.
3.5.1.3. REGRESION TIPO 2
3.5.1.3.1. La función y= f(x) junto con la variable explicada da una forma "parametrica"