Zusammenfassung der Ressource
Regresión y
determinación
- REGRESIÓN LINEAL
- Una función y = f(x) se
dice que es lineal en X si la
variable X aparece con
potencia unitaria y no
está multiplicada ni
dividida por otra variable
- Aparecen con
frecuencia unitaria
- Ejemplo: yj = a + bxi
+ cxi2
- a y b son dos parámetros
(no varían)
- â y son estimaciones obtenidas a partir de
un conjunto finito de observaciones
- Dependencia de Y sobre X
- Coeficiente de determinación
lineal simple, r2
- la razón de correlación
- Su campo de variación es [0; 1]
- r2 = 0
- la regresión lineal
no aporta nada
- r2 = 1
- la recta de regresión
es perfecta
- Cuanto más se acerque a cero
r2, menor será la capacidad
de la recta
- Montero, J.M. (2007). Regresión y Correlación Simple. Madrid: Paraninfo. (pp 151 – 158). Recuperado de
http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4052100011&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=b82c81e98fcc1361e1929abe203c8219
- Análisis de Regresión Múltiple
- Determinar la relación entre las variables
independientes y dependiente
- Permite añadir diversas variables
- Coeficiente de regresión parcial
- Indica el cambio promedio en
la variable de criterio por
cambio unitario
- Multicolinealidad
- consiste en que las variables de
predicción no son independientes
- COEFICIENTES DE REGRESIÓN PARCIAL
- Es imperativo examinar la significancia de la
regresión global con iaprueba F
- Coeficiente de
determinación múltiple
- la proporción de variación en la
variable de criterio que se
explica con la covariación
- Coeficiente de correlación múltiple
- la raíz cuadrada del coeficiente de
determinación múltiple.
- Coeficiente de determinación parcial
- Cantidad que resulta del análisis de
regresión múltiple e indica la proporción de
variación de la variable de criterio
- Coeficiente de correlación parcial
- Cuando se tienen más de dos variables de
predicción, es posible definir muchos más
coeficientes de determinación parcial
- Variable binaría
- Una a la que se asigna uno de dos valores, 0 o 1
- Se usa para representar en forma numérica los atributos o
características que no son esencialmente cuantitativos.
- Churchill, G.A. (2009). "Análisis de Regresión Múltiple." Investigación de mercados. México City:
Cengage Learning.(pp 686 – 695).Recuperado de
http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4058900234&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=49575112db86a0eb46dae86bbaf74cb9