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RECTA DE REGRECION.
Cuando existe un alto grado de asociación entre dos variables, es posible que al manipular los valores de una de éstas, la otra vaya cambiando también sus valores; haciendoposible la construcción de un modelo que describa la naturaleza de la relación existentes entre éstas dos variables y, lo más importante, que permita predecir la forma en que se comporta una respecto de laotra. Para plantear el modelo que describe la relación entre las dos variables, se utiliza un conjunto de técnicas o herramientas que se conocen como técnicas de regresión y al análisis estadísticoresultante de su aplicación, se le denomina análisis de regresión.
Una de las herramientas de regresión es la presentación de las variables relacionadas, utilizando un diagrama de dispersión. Sea elsiguiente caso:
Ejemplo:
Se realizó un ejercicio de una muestra de 15 alumnos de bachillerato para conocer la relación entre el número de ejercicios realizados y el número de aciertos en una prueba,en el área de química orgánica. Los datos obtenidos son los siguientes:

Gráficamente, los datos tienen la siguiente distribución:

ERROR ESTANDR DE ESTIMACION.
En el cálculo de los estimadoresanalizados, es posible que encontremos una pequeña diferencia si éstos se calculan a partir de varias fórmulas, por lo tanto, existe la necesidad de calcular el margen de error que pueda ocurrir en sudeterminación. Para el caso de las ecuaciones de las rectas de regresión, resulta importante cómo decidir el grado de confiabilidad de la ecuación de estimación desarrollada.
Para medir laconfiabilidad referida anteriormente, se utiliza el cálculo de error estándar de estimación, el error estándar se simboliza por

y su cálculo es similar al de la desviación estándar, en cuanto a que ambosson medidas de dispersión. El error estándar de estimación mide la variabilidad o dispersión de los valores observados alrededor de las recta de regresión. El error estándar de estimación se calcula...