REGRESION LINEAL MULTIPLE

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Rodrigo Cleiber Garcia Ortiz
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Rodrigo Cleiber Garcia Ortiz
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REGRESION LINEAL MULTIPLE
  1. Posible relacion
    1. VARIABLE DEPENDIENTE Y CON VARIAS VARIABLES INDEPENDIENTES X
      1. Anotacion Matematica
        1. Y = a + b 1x1 b 2x2 ......b nxn + e
          1. Donde
            1. Y : VARIABLE A PREDECIR
              1. a, b1x1, b2x2...bnxn : PARAMETROS DESCONOCIDOS A ESTIMAR
                1. e :ERROR QUE SE COMETE EN LA PREDICCION DE LOS PARAMETROS
        2. Se encuentran
          1. PRINCIPALES ELEMENTOS
            1. Estos son
              1. COEFICIENTE RELACION MULTIPLE R
                1. Mide
                  1. LA INTENSIDAD DE RELACION ENTRE CONJUNTO VARIABLES X E Y
                  2. Puede darse la
                    1. MULTICOLINEALIDAD
                      1. Es que
                        1. DIFERENTES VARIABLES EXPLIQUEN LO MISMO DE LA VARIABLE INDEPENDIENTE
                  3. COEFICIENTE DE DETERMINACION
                    1. Mide
                      1. LA PROPORCION DE LA VARIABILIDAD DE LA VARIABLE X EXPLICADA POR LA VARIABLE Y ADMITIDAS EN EL MODELO
                    2. COEFICIENTE DE DETERMINACION AJUSTADO
                      1. Mide
                        1. LO MISMO QUE R2 PERO SIN INFLUENCIA # VARIABLES QUE INTRODUCIDAS
                      2. ERROR TIPICO PREDICCION
                        1. Indica
                          1. PARTE DE LA VARIABLE DEPENDIENTE QUE SE DEJA DE EXPLICAR
                        2. ANALISIS VARIANZA
                          1. Valora
                            1. HASTA QUE PUNTO ES ADECUADO MODELO PARA ESTIMAR LOS VLRES VARIABLE Y
                          2. ANALISIS RESIDUALES ¨e¨
                            1. Son
                              1. ESTIMACION VERDADEROS ERRORES
                      3. Usos
                        1. APLICACIONES
                          1. En la
                            1. IDENTIFICACION VARIABLES EXPLICATIVAS
                              1. Nos ayuda
                                1. CREAR UN MODELO
                                  1. SELECCIONAR LAS VARIALES QUE INFLUYEN
                                    1. DESCARTAR POCA INFORMACION
                                  2. DETECCION INTERACCIONES
                                    1. Entre
                                      1. VARIABLE INDEPENDIENTE QUE AFECTE LA VARIABLE RESPUESTA
                                    2. IDENTIFICACION VARIABLES CONFUSORAS
                                      1. Aun que
                                        1. DIFICIL, DE INTERES EN INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL
                                2. Existe
                                  1. REQUISITOS Y LIMITACIONES
                                    1. Esta
                                      1. LINEALIDAD
                                        1. Esta
                                          1. SI LA RESPUESTA NO APARENTA SER LINEAL
                                            1. SE INTRODUCE EN EL MODELO COMPONENTES NO LINEALES
                                          2. NORMALIDAD Y EQUIDISTRIBUCION DE LOS RESIDUOS
                                            1. la validez del modelo
                                              1. DISTRUCION NORMAL
                                                1. MISMA DISPERSION PARA CADA COMBINACION DE VALORES DE LA VARIABLE X
                                              2. COLINEALIDAD
                                                1. Es cuando
                                                  1. DOS VARIABLES X ESTAN ESTRECHAMENTE REALCIONADAS
                                                2. OBSERVACIONES ANOMALAS
                                                  1. Se debe
                                                    1. IDENTIFICARLAS Y DESCARTARLAS
                                                    2. Tiene
                                                      1. GRAN INFLUENCIA RESULTADO
                                                    3. NUMERO DE VARIABLES INDEPENDIENTES
                                                      1. Incluir
                                                        1. MINIMO 20 OBSERVACIONES POR CADA VARIABLE X
                                                Show full summary Hide full summary

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                                                OCR gcse computer science
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