Regresion Por Minimos Cuadrados 2014

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Regresión por Mínimos
Cuadrados

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Regresión por Mínimos Cuadrados
La finalidad es generar una curva que minimice la discrepancia entre los 

puntos y la curva.Derivar una función aproximada que ajuste la forma de la tendencia 
general de los puntos sin ajustar necesariamente con los puntos 
individuales 

Datos que exhiben un 
error significativo  

Ajuste polinomial mas 
allá de rango de 
datosAjuste por mínimos 
cuadrados

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Regresión por Mínimos Cuadrados
Regresión Lineal
La

primera aproximación es mediante elajuste de un conjunto
de pares de observaciones
a una
línea recta.
La mejor estrategia es minimizar la suma de los cuadrados de los
residuos entre la y medida y la y calculada con el modelo linealDonde n es el numero total de puntos
Determinación

Al

de

fijar esas derivadas igual a cero, resultará en un mínimo de

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Regresión por Mínimos Cuadrados
Regresión Lineal:
Si observamos que
, se expresan las ecuaciones como
un conjunto de dos ecuaciones simultaneas, con dos incógnitas (
):

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Regresión por Mínimos Cuadrados
Regresión Lineal
Errores y coeficientes
Suma total de los cuadrados alrededor de laMedia
Suma total de los cuadrados de los residuos alrededor de la
línea de regresión

El residuo en la regresión lineal representa la
distancia vertical entre el dato y la línea
recta.

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Regresión por Mínimos Cuadrados
Regresión Lineal

Error de Desviación
Estándar Total

Coeficiente de...