REGRESIÓN LINEAL
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 X.
Abordaremos en las distribuciones bidimensionales. Las observaciones se dispondrán en dos columnas, de modo que en cada fila figuren la abscisa x y su correspondiente ordenada y.
La importancia de las distribuciones bidimensionales radica en investigar como influye una variable sobre la otra.
Esta puede ser una dependencia causa efecto
obtendremos un conjunto de puntos conocido con el diagrama de dispersión, cuyo análisis permite estudiar cualitativamente, la relación entre ambas variables
Se denomina regresión lineal cuando la función es lineal, es decir, requiere la determinación de dos parámetros: la pendiente y la ordenada en el origen de la recta de regresión, y=ax+b.
Las fórmulas para la regresión lineal son:
La regresión nos permite además, determinar el grado de dependencia de las series de valores X e Y, prediciendo el valor y estimado que se obtendría para un valor x que no esté en la distribución.
Datos
170-1.72
150-1.55
160-1.65
180-1.82
145-1.48
150-1.55
120-1.54
160-1.63
180-1.85
140-1.62
150-1.55
170-1.72
130-1.58
150-1.55
160-1.65
170-1.72
160-1.62
150-1.53
150-1.55
170-1.72
Se denomina regresión lineal cuando la función es lineal, es decir, requiere la determinación de dos parámetros: la pendiente y la ordenada en el origen de la recta de regresión, y=ax+b.
ResponderEliminarLa regresión nos permite además, determinar el grado de dependencia de las series de valores X e Y, prediciendo el valor y estimado que se obtendría para un valor x que no esté en la distribución.
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ResponderEliminarLa regresión lineal es un método estadístico que sirve para poder obtener proyecciones sobre futuros resultados al aplicar una condición dada, o un experimento. Tiene amplios usos en las Ciencias Sociales y en las Ciencias Duras, donde no siempre es posible replicar los experimentos que se llevan a cabo.
ResponderEliminarLa fórmula para obtenerla se relaciona con conceptos de Geometría Analítica, ya que se trata de buscar la pendiente de una recta, lo que simplifica las operaciones, generalmente se utiliza la fórmula y=a+bx, donde y es nuestra variable dependiente, a es un parámetro que se supone fijo, b es la pendiente de la curva (el grado de inclinación), mientras que x es la variable independiente.
Su utilidad y mayor fortaleza es que permite producir resultados futuros a través de las observaciones presentes.
La regresión lineal permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria (x) cuando (y )toma un valor específico. Gráficamente todo esto se puede plasmar mediante un diagrama de dispersión (nube de puntos) con su correspondiente recta ajustada.
ResponderEliminarLa regresión líneas es una técnica que permite abarcar una variedad de situaciones, mostrando en una gráfica la dispersión que existen entre los diferentes puntos.
ResponderEliminarLa regresión lineal es un método de análisis de datos que tienen dos o más variantes. los valores de y pueden predecirse a partir de valores conocidos de x. La regresión lineal se utiliza en lo negocios o para analizar una variedad de tipos de datos para la toma de decisiones.
ResponderEliminarLa regresión lineal se emplea en estadística para analizar la relación o dependencia que hay entre las variables estudiadas.
ResponderEliminarEs una tecnica estadistica utilizada para estudiar la relacion entre variables y a la vez se adapta a una amplia variedad de situaciones ademas que se utiliza para predecir un amplio rango de fenomenos desde las medidas economicas hasta diferentes aspectos del comportamiento humano e incluso para predecir el numero de ventas de un producto.
ResponderEliminar# LIMA AZANZA GABRIELA S.
cuando hablamos de regresión nos referimos a que a través de una función matemática, conocido un valor de la variable y podemos determinar aproximadamente x y viceversa, es decir que el poder predictivo de esta sencilla analítica es fabuloso en términos probabilísticos.
ResponderEliminarEl modelo de pronóstico de regresión lineal permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria a cuando b toma un valor específico
ResponderEliminarEl análisis de regresión juega un papel central en la estadística moderna y se usa para:
ResponderEliminarIDENTIFICAR a las variables predictivas relacionadas con una variable de respuesta
DESCRIBIR la forma de la relación entre estas variables y para derivar una función matemática óptima que modele esta relación
PREDECIR la variable de respuesta a partir de la(s) explicativas o predictoras
El pronóstico de regresión lineal simple es un modelo óptimo para patrones de demanda con tendencia (creciente o decreciente)
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