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DESARROLLO

COEFICIENTE DE REGRESION
El coeficiente de regresión lineal es un enfoque para modelar la relación entre un escalar dependiente Y y una o más variables explicativas X denotados. The case of one explanatory variable is called simple regression . El caso de una variable explicativa se llama regresión simple . More than one explanatory variable is multiple regression . Más de unavariable explicativa es la regresión múltiple. (This in turn should be distinguished from multivariate linear regression , where multiple correlated dependent variables are predicted, [ citation needed ] rather than a single scalar variable.) (Esto a su vez debe distinguirse de regresión lineal multivariado , donde múltiples variables dependientes correlacionadas se predijo, en lugar de unavariable escalar simple.)
In linear regression, data is modelled using linear predictor functions , and unknown model parameters are estimated from the data. En la regresión lineal, los datos se modela utilizando funciones lineales de predicción y modelos desconocidos parámetros se estiman a partir de los datos. Such models are called linear models . Estos modelos se denominan modelos lineales . Mostcommonly, linear regression refers to a model in which the conditional mean of y given the value of X is an affine function of X . Por lo general, la regresión lineal se refiere a un modelo en el que la media condicional de y dado el valor de X es una función afín de X. Less commonly, linear regression could refer to a model in which the median , or some other quantile of the conditionaldistribution of y given X is expressed as a linear function of X . Menos comúnmente, la regresión lineal puede referirse a un modelo en el que la mediana , o algún otro cuantil se expresa de la distribución condicional de X y dado como una función lineal de X. Like all forms of regression analysis , linear regression focuses on the conditional probability distribution of y given X , rather than on thejoint probability distribution of y and X , which is the domain of multivariate analysis . Como todas las formas de análisis de regresión , la regresión lineal se centra en la distribución de probabilidad condicional de X dado y, en lugar de en la distribución de probabilidad conjunta de Y y X, que es el dominio de análisis multivariante .
Linear regression was the first type of regression analysisto be studied rigorously, and to be used extensively in practical applications. La regresión lineal fue el primer tipo de análisis de regresión para ser estudiado rigurosamente, y para ser utilizado ampliamente en aplicaciones prácticas. This is because models which depend linearly on their unknown parameters are easier to fit than models which are non-linearly related to their parameters andbecause the statistical properties of the resulting estimators are easier to determine. Esto es porque los modelos que dependen linealmente de sus parámetros desconocidos son más fáciles de encajar que los modelos que no son linealmente relacionada con sus parámetros y porque las propiedades estadísticas de los estimadores resultantes son más fáciles de determinar.
Linear regression has manypractical uses. Regresión lineal tiene muchas aplicaciones prácticas. Most applications of linear regression fall into one of the following two broad categories: La mayoría de las aplicaciones de la caída de regresión lineal en una de las siguientes dos categorías amplias:
* If the goal is prediction , or forecasting , linear regression can be used to fit a predictive model to an observed data setof y and X values. Si el objetivo es la predicción , o predicción , la regresión lineal se puede utilizar para ajustar un modelo predictivo para un conjunto de datos observados conjunto de Y y los valores de X. After developing such a model, if an additional value of X is then given without its accompanying value of y , the fitted model can be used to make a prediction of the value of y ....