estadistica

Para poder entender el coeficiente de determinación necesitamos saber el modelo de regresión simple, ya que los resultados que obtengamos los necesitaremos para saber el coeficiente dedeterminación. Por lo que a continuación mencionare el modelo de regresión simple antes de seguir con el tema de coeficiente de determinación.

MODELO DE REGRESION SIMPLE – LIBRO DE ESTADISTICA PARA ADMINISTRACIONY ECONOMIA (M. L. Berenson, D. M. Levine) Pág. 464

El análisis de regresión se utiliza en la predicción. Para el caso de dos variables, se desarrolla un modelo que utiliza la variable independiente Xpara obtener una mejor predicción de la otra variable: la variable: la variable dependiente Y.

REGRESION LINEAL SIMPLE – LIBRO DE PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENIERIA (autores: William H.Hines, Douglas C. Montgomery) pág. 513
El análisis de regresión puede emplearse para construir un modelo que exprese el rendimiento como una función de la temperatura. Este modelo puede utilizarse luegopara predecir el rendimiento en un nivel determinado de temperatura. También podría emplearse con propósitos de optimización o control del proceso.
En general, suponga que hay una sola variabledependiente, o de respuesta y, que se relaciona con k variables independientes, o regresivas, digamos . La variable de respuesta y es una variable aleatoria, en tanto que las variables regresivas ,,…, semiden con error despreciable. El análisis de regresión también puede utilizarse en situaciones en las que y, son variables aleatorias distribuidas conjuntamente. La relación entre estas variables secaracteriza por medio de un modelo matemático llamado ecuación de regresión.
REGRESION LINEAL SIMPLE
Deseamos determinar la relación entre una sola variable regresiva x y una variable de respuesta y.La variable regresiva x se supone como una variable matemáticamente continua. Suponga que la verdadera relación entre y y x es una línea recta, y que la observación y en cada nivel de x es una...