Facultad

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 2 (435 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 21 de agosto de 2012
Leer documento completo
Vista previa del texto
Introducción a los modelos de regresión. Objetivos.
Los Modelos de Regresión estudian la relación estocástica cuantitativa entre una variable de interés y un conjunto de variables explicativas.Estos modelos son muy utilizados y su estudio conforma un área de investigación clásica dentro de la disciplina de la Estadística desde hace muchos años.
Cuando se estudia la relación entre una variablede interés, variable respuesta o variable dependiente y un conjunto de variables regresoras (explicativas, independientes) , puede darse las siguientes situaciones:
| Existe una relaciónfuncional entre ellas, en el sentido de que el conocimiento de las variables regresoras determina completamente el valor que toma la variable respuesta, ésto es, Ejemplo: la relación que existe entre eltiempo (Y ) que tarda un móvil en recorrer una distancia y dicha distancia (X) a velocidad constante |
 
| No exista ninguna relación entre la variable respuesta y las variables regresoras, en elsentido de que el conocimiento de éstas no proporciona ninguna información sobre el compartamiento de la otra.  |
Ejemplo: la relación que existe entre el dinero (Y ) que gana una persona adultamensualmente y su altura (X).
| El caso intermedio, existe una relación estocástica entre la variable respuesta y las variables regresoras, en el sentido de que el conocimiento de éstas permitenpredecir con mayor o menor exactitud el valor de la variable respuesta. Por tanto siguen un modelo de la forma,   |
Siendo m la función de regresión desconocida y  una variable aleatoria de media cero (elerror de observación).
Las relaciones estocásticas son las que ocurren en la mayoría de las situaciones y su estudio se corresponde con los denominados Modelos de Regresión.
El objetivo básico enel estudio de un modelo de regresión es el de estimar la función de regresión, m,  y el modelo probabilístico que sigue el error aleatorio , ésto es, estimar la función de distribución F de la...
tracking img