1. Regresión lineal multiple.
1.1. Error estándar de estimación múltiple (Se).
1.1.1. Es la variación respecto a un plano de estimación.
1.2. Coeficiente de determinación múltiple (r^2).
1.2.1. Es una medida de la fuerza de asociación entre la variable dependiente y dos o más variables independientes
1.2.2. Es la proporción de la variación total en la variable dependiente que se explica por la serie de variables independientes
1.3. Coeficiente de correlación múltiple (r).
1.3.1. Matriz de correlación.
1.3.1.1. Es una matriz que contiene los coeficientes de correlación entre todos los pares de variables.
2. Regresión.
2.1. Es útil para averiguar la forma probable de las relaciones entre las variables.
2.2. Error de estimación.
2.2.1. Medida de la dispersión de los valores observados, con respecto a la línea de regresión.
2.2.1.1. Fundamentan al análisis de regresión y correlación de la regresión simple.
2.2.1.1.1. Para cada valor de la variable X hay un conjunto de valores Y. Estos valores Y siguen la distribución normal.
2.2.1.1.2. Las medias de estas distribuciones normales se encuentran sobre la línea de regresión.
2.2.1.1.3. Las desviaciones estándar de todas estas distribuciones normales son iguales.
2.2.1.1.4. Los valores de Y son estadísticamente independientes. Esto significa que al tomar la muestra, un determinado valor de X no depende de ningún otro valor de X.
2.3. Recta de mínimos cuadrados.
2.3.1. Es la recta que se obtiene al aplicar el método de mínimos cuadrados.
2.3.1.1. La ecuación general de la recta es: y=a+bx.
2.3.1.1.1. "a" es el valor que toma "y" cuando "x" vale cero.
2.3.1.1.2. "b" es el cambio de "y" con relación al cambio de "x".
3. Coeficiente de correlación (r).
3.1. Describe la intensidad de relación entre dos variables.
3.1.1. Ha: La correlación de la población es diferente de cero
3.1.2. Puede tomar cualquier valor de -1 a 1.
3.1.2.1. r=1, Correlación perfecta.
3.1.2.2. 0,9 < r < 1, Correlación excelente.
3.1.2.3. 0,8 < r < 0,9, Correlación aceptable.
3.1.2.4. 0,6 < r < 0,8, Correlación regular.
3.1.2.5. 0,3 < r < 0,6, Correlación mínima.
3.1.2.6. r < 0,3, No hay correlación.
3.2. Correlación.
3.2.1. Pruebas t para el coeficiente de correlación.
3.2.1.1. Ho: La correlación de la población es nula o cero.
3.2.2. Coeficiente de determinación (r^2).
3.2.2.1. La proporción de la variación total en la variable dependiente que se explica por la variación en la variable independiente.