permiten el análisis conjunto de
dos características de los
individuos de una población con el
propósito de detectar posibles
relaciones entre ellas
La técnica de regresión lineal se encuentran entre Las más
elementales (aunque las más potentes en el sentido de que se
puede obtener más información)
Modelo de Regresión Lineal Simple que
estudia la relación lineal entre la variable
respuesta (Y ) y la variable regresora (X),
a partir de una muestra {(xi,Yi)}i = 1n
la regresión lineal simple,
ya nos informa de las
siguientes magnitudes
magnitud de la
correlación
incremento
marginal
valor de una de
ellas cuando la
otra es cero
El Modelo de Regresión Lineal Multiple
permite analizar la relación entre dos o
más variables a través de ecuaciones
La regresión lineal múltiple
trata de ajustar modelos
lineales o linealizables entre
una variable dependiente y
más de una variables
independientes
En este tipo de modelos
es importante testar la
heterocedasticidad, la
multicolinealidad y la
especificación.
suele ser suficiente para
entender fenómenos
mínimamente complejos en
la que influyen más de dos
variables, a diferencia de la
regresión lineal simple
En el modelo de regresión lineal
múltiple suponemos que más de
una variable tiene influencia o está
correlacionada con el valor de una
tercera variable