Humano

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ANALISIS DE REGRESION LINEAL SIMPLE
El análisis de regresión es una técnica estadística para modelar e investigar la relación entre dos o másvariables.
El análisis de regresión puede emplearse para construir un modelo que exprese el rendimiento como una función de la temperatura.
REGRESION LINEALSIMPLE
Deseamos determinar la relación entre una sola variable regresiva x y una variable de repuesta y. la variable regresiva x se supone como unavariable matemática continua, controlable por el experimentador. Supóngase que la verdadera relación entre Y y X es una línea recta, y que observación y en cadanivel de x es una variable aleatoria. Luego, el valor esperado de y para cada valor de x es.
E (y/x) = β0 + β1x
Donde la ordenada de origen β0 y lapendiente β1 son constantes desconocidas. Cada observación, puede describirse mediante el modelo.
y = β0 + β1x + ϵ
Los {ϵ} se supone también que sonvariables aleatorias no correlacionadas. El modelo de regresión de la ecuación que involucra solo una variable regresiva x a menudo recibe el nombre del modelode regresión lineal simple.
Nuestro procedimiento de optimización será el método de mínimos cuadrados de las desviaciones entre las observaciones y lalínea de regresión sean mínimas. Empleando luego la ecuación.
Yi = β0 + β1xi + ϵi i = 1, 2,…, n
Y la suma de cuadrados de las desviaciones de lasobservaciones respecto a la línea de regresión verdadera es.
L = i=0n ϵ2ii=0n (y1 - β0 + β1xi +)2
Los estimadores de minimos cuadrados de β0 y β1 digamos β
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