TSM1 P3 IA

¿Es un modelo matemático que describe la relación entre una variable dependiente y una variable independiente?

• Modelo univariable
• Modelo lineal
• Modelo de regresión simple
• Modelo multivariable

Aplicaciones de la regresión lineal:

• Cálculos empresariales.

• Estudios académicos.

• Ciencias sociales.

• Ciencia y tecnología.

Se han convertido en una forma comprobada de predecir el futuro de manera científica y confiable

• Métodos de adivinación
• Los modelos de regresión lineal

• Predicciones basadas en la intuición
• Técnicas de análisis de sueños

Es un tipo de regresión que se expresa como una linea recta:

• Regresión logística
• Regresión lineal
• Regresión polinómica
• Regresión cuadrática

En la ecuación de regresión simple la variable beta representa:

• La intersección de la recta de regresión.
• El coeficiente de determinación.
• La variable independiente en la regresión.
• La pendiente de la recta de regresión.

En la ecuación de regresión simple la variable alfarepresenta:

• La pendiente de la recta de regresión.
• La intersección de la recta de regresión.
• El coeficiente de determinación.
• La variable dependiente en la ecuación.

Es un conjunto de operaciones organizadas de manera lógica y ordenada que sirven para encontrar la solución de un problema:

• Procedimiento
• Método
• Algoritmo
• Técnica

Es una serie de instrucciones o reglas establecidas que se sigan por medio de una sucesión de pasos, para obtener un resultado:

• Método
• Procedimiento
• Algoritmo
• Técnica

1. Características de un algoritmo:

• Tienen principio y fin.

• Están compuestos por una sucesión de pasos.

• Las consecuencias son concretas.

• Los algoritmos son abstractos.

Representa la esquematización gráfica de un algoritmo, él muestra gráficamente los pasos o procesos a seguir para alcanzar la solución a un problema:

• Tabla de datos
• Código fuente
• Algoritmo secuencial
• Diagrama de flujo