Una de las variables a
analizar es dependiente de
la otra
Su uso común es
Pronosticar o predecir el valor de una variable
Frecuencia lineal
"Se dice que una función es lineal en los parámetros si estos
aparecen con frecuencia unitaria y no están multiplicados ni
divididos por cualquier otro parámetro" (Montero, 2007)
Regresión múltiple
Su objetivo es determinar la
relación entre las variables
independientes y
dependientes, o variables de
predicción y de criterio
Permite añadir diversas variables
Esto permite que la ecuación
revele los valores de varias
variables y no solo de una
Permite mejorar las
predicciones de la
variable de criterio
Coeficiente de regresión
parcial (o neta)
"Es la cantidad resultante del análisis de regresión
múltiple e "indica el cambio promedio en la variable de
criterio por cambio unitario en una variable predictiva, en
igualdad de circunstancias en todas los como variable de
crición" (Churchill, 2009)
"La interpretación se aplica sólo cuando las
variables de predicción son independientes entre
sí, como se requiere para la aplicación válida del
modelo de regresión múltiple" (Churchill, 2009)
Analisis de
correlacion
El coeficiente de correlacion lineal es el
cociente entre la covariancia y el
producto de las desviacionnes tipicas de
ambas variables