Lo mejor de las estadistica y sus aplicaciones

ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL
Instituto de Ciencias Matemáticas
Ingeniería en Estadística Informática

MATERIA DE GRADUACIÓN
“REGRESIÓN LINEAL AVANZADA”
Selección del Modelo y Pruebade Homocedasticidad

Previa a la obtención del Título de:
INGENIERO EN ESTADÍSTICA INFORMÁTICA
Presentado por:
Macías Cabrera Sindy Victoria
Pincay Chiquito César Alfonso

Enero 12 de 2011Guayaquil – Ecuador

TABLA DE CONTENIDO

INTRODUCCIÓN 1
OBJETIVOS 2
CAPÍTULO 1 3
1. MODELOS ESTOCÁSTICOS 3
1.1 INTRODUCCIÓN 3
1.2 VARIABLES ALEATORIAS Y VALORES ESPERADOS 4
1.2.1 MEDIA 41.2.2 VARIANZA 5
1.2.3 SESGO 6
1.2.4 CURTOSIS 6
1.2.5 FUNCIÓN GENERADORA DE MOMENTOS 6
1.3 MATRIZ DE VARIANZAS Y COVARIANZAS 7
1.4 MATRIZ HAT 8
CAPÍTULO 2 9
2 MODELOS DE REGRESIÓN 9
2.1INTRODUCCIÓN 9
2.2 REGRESIÓN LINEAL SIMPLE 10
2.2.1 SUPUESTOS 10
2.2.2 REPRESENTACIÓN MATRICIAL 11
2.2.3 ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS 11
2.2.3.1 ESTIMACIÓN POR MÍNIMOS CUADRADOS 12
2.2.3.2 ESTIMACIÓNPOR MÁXIMA VEROSIMILITUD 14
2.3 REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE 15
2.3.1 REPRESENTACIÓN MATRICIAL 15
2.4 ANÁLISIS DE VARIANZA 16
2.4.1 ELABORACIÓN TABLA ANOVA 17
2.4.2 CONTRASTES DE HIPÓTESIS 21CAPÍTULO 3 22
3. SELECCIÓN DE VARIABLES DE PREDICCIÓN 22

CAPÍTULO 3 22
3. SELECCIÓN DE VARIABLES DE PREDICCIÓN 22
3.1. INTRODUCCIÓN 22
3.2. SELECCIÓN DEL MODELO 23
3.2.1. R2 -AJUSTADO 23
3.2.2.AKAIKE’S INFORMATION CRITERION (AIC) 24
3.2.3. MALLOWS, STATISTIC…………………………………………………………………………. 25
BIBLIOGRAFÍA 27

INTRODUCCIÓN

Actualmente en las áreas técnicas-científicas, se ve involucradaen gran proporción la “Estadística”, dicho sea el caso para el área médica, agrónoma, física, ambiental y demás. Convirtiéndose así en un pilar fundamental para la realización de muchos estudios,proyectos e investigaciones.

El presente reporte técnico específicamente tratará el análisis de “Regresión Lineal Avanzada”, esta data desde principios de 1800 con los trabajos de Legendre,...