Lectura y determinación de errores

El análisis de regresión es una técnica estadística para investigar la relación funcional entre dos o más variables, ajustando algún modelo matemático. La regresión lineal simple utiliza una solavariable de regresión y el caso más sencillo es el modelo de línea recta.
Se adapta a una amplia variedad de situaciones. En la investigación social, el análisis de regresión se utiliza parapredecir un amplio rango de fenómenos, desde medidas económicas hasta diferentes aspectos del comportamiento humano.
En el contexto de la investigación de mercados puede utilizarse para determinar en cuálde diferentes medios de comunicación puede resultar más eficaz invertir; o para predecir el número de ventas de un determinado producto.
En física se utiliza para caracterizar la relación entrevariables o para calibrar medidas, etc.
Tanto en el caso de dos variables (regresión simple) como en el de más de dos variables (regresión múltiple) el análisis de regresión lineal puede utilizarse paraexplorar y cuantificar la relación entre una variable llamada dependiente o criterio (Y) y una o más variables llamadas independientes o predictivos.
Además, el análisis de regresión lleva asociadosuna serie de procedimientos de diagnóstico (análisis de residuos, puntos de influencia) que informan sobre la estabilidad e idoneidad del análisis y que proporcionan pistas sobre cómo perfeccionarlo.Regresión Lineal
Análisis de Regresión
En análisis de regresión utilizamos la variable independiente (x) para estimar la variable dependiente (y).
La relación entre las variables es lineal.Ambas variables deben ser por lo menos escala del intervalo.
Se considera que la variable x es la variable independiente o regresiva y se mide sin error, mientras que y es la variable respuesta paracada valor específico de x; y además y es una variable aleatoria con alguna función de densidad para cada nivel de x.





Si la recta de regresión es: cada valor observado para un puede...