analisis de regresion
Páginas: 2 (495 palabras)
Publicado: 7 de enero de 2014
Análisis de Regresión
Análisis de Regresión es una técnica estadística para modelar e investigar de la relación entre dos o más variables. La aplicación de los Modelos de Regresión es numerosa y seaplican en casi todos los campos incluyendo ingeniería, física, economía, administración, biología, y ciencias sociales. De hecho el Análisis de Regresión es una de las técnicas más ampliamenteaplicadas.
Un aspecto esencial del Análisis de Regresión son los datos recolectados. Por que las conclusiones del análisis están condicionadas por los datos. Una buena recolección de datos nos puedeofrecer muchos beneficios, los datos usados en un análisis de regresión deben ser representativos del sistema bajo estudio, si los datos no son representativos del modelo de regresión y conclusiones nosproporcionan resultados erróneos.
Los análisis de regresión y correlación se basan en la relación o asociación existente entre dos (o más) variables. La variable (o variables) conocida recibe elnombre de variable independiente. La variable que estamos intentando predecir es la variable dependiente. El coordinador de la carrera de mecatrónica desea analizar la relación entre las calificaciones delos estudiantes y el tiempo que pasan estudiando. Se recolectaron datos sobre ambas variables. Es lógico presumir que las notas dependen de la cantidad y calidad de tiempo que los estudiantes pasancon sus libros. Por tanto, “calificación” es la variable dependiente y “tiempo” es la variable independiente.
La regresión lineal simple consiste en:
Dibujar un diagrama de dispersión, el cualpermite una primera aproximación para averiguar si se cumplen algunos de los supuestos del modelo.
Calcular los valores de los parámetros en base a las fórmulas establecidas
Evaluar lo adecuado delmodelo para el problema analizado.
Diagramas de dispersión
El primer paso al determinar si existe una relación entre dos variables consiste en examinar la gráfica de los datos observados...
Análisis de Regresión es una técnica estadística para modelar e investigar de la relación entre dos o más variables. La aplicación de los Modelos de Regresión es numerosa y seaplican en casi todos los campos incluyendo ingeniería, física, economía, administración, biología, y ciencias sociales. De hecho el Análisis de Regresión es una de las técnicas más ampliamenteaplicadas.
Un aspecto esencial del Análisis de Regresión son los datos recolectados. Por que las conclusiones del análisis están condicionadas por los datos. Una buena recolección de datos nos puedeofrecer muchos beneficios, los datos usados en un análisis de regresión deben ser representativos del sistema bajo estudio, si los datos no son representativos del modelo de regresión y conclusiones nosproporcionan resultados erróneos.
Los análisis de regresión y correlación se basan en la relación o asociación existente entre dos (o más) variables. La variable (o variables) conocida recibe elnombre de variable independiente. La variable que estamos intentando predecir es la variable dependiente. El coordinador de la carrera de mecatrónica desea analizar la relación entre las calificaciones delos estudiantes y el tiempo que pasan estudiando. Se recolectaron datos sobre ambas variables. Es lógico presumir que las notas dependen de la cantidad y calidad de tiempo que los estudiantes pasancon sus libros. Por tanto, “calificación” es la variable dependiente y “tiempo” es la variable independiente.
La regresión lineal simple consiste en:
Dibujar un diagrama de dispersión, el cualpermite una primera aproximación para averiguar si se cumplen algunos de los supuestos del modelo.
Calcular los valores de los parámetros en base a las fórmulas establecidas
Evaluar lo adecuado delmodelo para el problema analizado.
Diagramas de dispersión
El primer paso al determinar si existe una relación entre dos variables consiste en examinar la gráfica de los datos observados...
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