Modelo de Regresión LIneal - Parte 2

Los objetivos de la regresión son:

• Describir la relación entre dos variables por medio del cálculo de la gráfica y la ecuación de la recta que representa la relación.

• Realizar un Análisis de Varianza

• Determinar si hay relación entre las dos variables

• Utilizar esta relación con fines de predicción.

La recta y la ecuación de regresión describen:

• El análisis de varianza

• La relación entre dos variables por medio del cálculo de la gráfica

• La significancia entre las variables

Estas técnicas permiten hacer predicciones sobre los valores de cierta variable (Y) a partir de los valores de otra (X), entre las que intuimos que existe una relación.

Son las cantidades a y b que minimizan el error entre la Y y la Ŷ.

• Coeficientes de covarianza

• Coeficientes de determinación

• Coeficientes de correlación

• Coeficientes de regresión

Para poder aproximar los valores de una variable a partir de la otra, con una relación lineal, con el menor error posible, necesitamos la

Es el coeficiente que representa el valor de Y cuando el valor de X=0.

• Coeficiente a

• Coeficiente b

• Coeficiente r2

• Coeficiente r

Es el coeficiente que representa el impacto unitario sobre la variable Y a predecir.

• Coeficiente a

• Coeficiente b

• Coeficiente r2

• Coeficiente r

Es el coeficiente que expresa el porcentaje de cuánto cambia una variable cuando lo hace la otra.

• Coeficiente a

• Coeficiente b

• Coeficiente r2

• Coeficiente r

La Ecuación de Regresión representa la recta que se ajusta"mejor" a los datos.

• Verdadero

• Falso

Escribe dos lineamientos para el uso de la Ecuación de Regresión