estadistica 2 parte I



UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PANAMÁ

ESTADÍSTICA II

PROYECTO FINAL
“INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA EN BASE AL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL”

ESTUDIANTES:
ASHLEY CORTES JAMES 8-886-464
GAMALIEL TUÑÓN 8-878-144
LIZKA PRADO 8-913-979



A CONSIDERACIÓN DE:
MGTER IVONNE DUEÑAS

11 DE DICIEMBRE DEL 2015







ÍNDICE

Portada

ÍndiceIntroducción

Contenido

Regresión lineal

Análisis de regresión lineal

Clasificación

Áreas de aplicación

Beneficios

Marco teórico del tema escogido

Natalidad vs abortos

cálculos

Tabla

Conclusión

bibliografía




















INTRODUCCIÓN

En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modela la relación entre una variable dependiente Y, las variablesindependientes X y un término aleatorio.
En el presente trabajo escrito, lo dividimos en dos partes, la primera en donde le redactaremos el estudio de regresión lineal, su clasificación, en este caso regresión lineal simple, donde se analizaba la influencia de una variable explicativa X en los valores que toma otra variable denominada dependiente (Y) y En la regresión lineal múltiple donde vamos autilizar más de una variable explicativa; esto nos va a ofrecer la ventaja de utilizar más información en la construcción del modelo y, consecuentemente, realizar estimaciones más precisas. Aunado a esto le especificamos las distintas áreas de aplicación de la regresión lineal y sus diferentes beneficios o ventajas. Como una segunda parte hicimos una escogencia de un argumento en donde se plasmó el temade regresión lineal, con sus diferentes procedimientos. Por ultimo le presentamos la conclusión y una lista bibliográfica
















REGRESIÓN LINEAL
El modelo de pronóstico de regresión lineal permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria a cuando b toma un valor específico, y en algunos casos seria X y Y. La aplicación de este método implica un supuesto de linealidad cuandola demanda presenta un comportamiento creciente o decreciente, por tal razón, se hace indispensable que previo a la selección de este método exista un análisis de regresión que determine la intensidad de las relaciones entre las variables que componen el modelo.



ANÁLISIS DE REGRESIÓN
El objetivo de un análisis de regresión es determinar la relación que existe entre una variable dependiente yuna o más variables independientes. Para poder realizar esta relación, se debe postular una relación funcional entre las variables. Cuando se trata de una variable independiente, la forma funcional que más se utiliza en la práctica es la relación lineal. El análisis de regresión entonces determina la intensidad entre las variables a través de coeficientes de correlación y determinación.CLASIFICACIÓN DE LA REGRESIÓN LINEAL.

Tipos De Modelos De Regresión Lineal
Existen diferentes tipos de regresión lineal que se clasifican de acuerdo a sus parámetros:
Regresión lineal simple

La regresión lineal simple se basa en estudiar los cambios en una variable, no aleatoria, afectan a una variable aleatoria, en el caso de existir una relación funcional entre ambas variables que puede ser establecidapor una expresión lineal, es decir, su representación gráfica es una línea recta. Es decir, se está en presencia de una regresión lineal simple cuando una variable independiente ejerce influencia sobre otra variable dependiente.

Ejemplo: Y = f(x)

Regresión lineal múltiple

La regresión lineal permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón, así también se puede comprender larelación de dos o más variables y permitirá relacionar mediante ecuaciones, una variable en relación a otras variables llamándose Regresión múltiple. Por ejemplo, se puede intentar predecir el total de facturación lograda por servicios prestados en una IPS cada mes (la variable dependiente) a partir de variables independientes tales como: Tipo de servicio, edad, frecuencia del servicio, tipo de...