Modelo de regresión Lineal Multiple


ASIGNATURA: ESTADÍSTICA INFERENCIAL 2



TRABAJO: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE

ALUMNO: ALEMÁN SANTIAGO JULIO CÉSAR

CARRERA: INGENIERÍA EN GESTIÓN EMPRESARIALMODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

La importancia del modelo de regresión lineal múltiple es que mejora la predicción de la variable respuesta.
Cuando la respuesta dependede más de una variable, la regresión simple las considera una a una y se pueden producir fácilmente sesgos en la estimación de los efectos que tienen cada una de ellas en la respuesta.
Requisitosadicionales de la regresión múltiple

Hay al menos tantos datos como parámetros desconocidos “n es igual o mayor que k+2”
Ninguna de las variables explicativas es combinación lineal exacta de lasrestantes

















Los datos
La nube de puntos está en un espacio de dimensión k+1, que es difícil de ver cuando k es mayor que 2

Clases de coeficiente de regresión:El coeficiente de regresión puede ser: Positivo, Negativo y Nulo.
Es positivo cuando las variaciones de la variable independiente X son directamente proporcionales a las variaciones de la variabledependiente “y”
Es negativo, cuando las variaciones de la variable independiente “x” son inversamente proporcionales a las variaciones de las variables.
Es nulo o cero, cuando entre las variablesdependientes “y” e independiente “x” no existe relación alguna.








































Ejemplo:
En la facultad de Ingeniería de sistemas ycomputo de la universidad Inca Garcilaso de la vega, se quiere entender los factores de aprendizaje de los alumnos que cursan la asignatura de PHP, para lo cual se escoge al azar una muestra de 15alumnos y ellos registran notas promedios en las asignaturas de algoritmos, base de datos y programación como se muestran en el siguiente cuadro.
Alumno
PHP
Algoritmos
Base de datos
Programación...