Estadistica Inferencial

ESTADISTICA INFERENCIAL

1. ¿CUÁL ES EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL? EXPLICAR.

El modelo de regresión lineal es el más utilizado a la hora de predecir los valores de una variable cuantitativaa partir de los valores de otra variable explicativa también cuantitativa.
La estructura del modelo de regresión lineal es la siguiente:
Y = β0 + β1X + ε
En esta expresión estamos admitiendo quetodos los factores o causas que influyen en la variable respuesta Y pueden dividirse en dos grupos: el primero contiene a una variable explicativa X y el segundo incluye un conjunto amplio de factoresno controlados que englobaremos bajo el nombre de perturbación o error aleatorio, ε, que provoca que la dependencia entre las variables dependiente e independiente no sea perfecta, sino que esté sujetaa incertidumbre. Por ejemplo, en el consumo de gasolina de un vehículo (Y ) influyen la velocidad (X) y una serie de factores como el efecto conductor, el tipo de carretera, las condicionesambientales, etc., que quedarían englobados en el error.
Los métodos de regresión estudian la construcción de modelos para explicar o representar la dependencia entre una variable respuesta o dependiente (Y)y la(s) variable(s) explicativa(s) o dependiente(s), X. En este Tema abordaremos el modelo de regresión lineal, que tiene lugar cuando la dependencia es de tipo lineal, y daremos respuesta a doscuestiones básicas:
• ¿Es significativo el efecto que una variable X causa sobre otra Y? ¿Es significativa la dependencia lineal entre esas dos variables?
• De ser así, utilizaremos el modelo deregresión lineal simple para explicar y predecir la variable dependiente (Y) a partir de valores observados en la independiente (X).
2. ¿CUÁL ES LA IMPORTANCIA DEL COEFICIENTE DE REGRESIÓN MÚLTIPLE?Coeficiente de Regresión
Indica el número de unidades en que se modifica la variable dependiente "Y" por efecto del cambio de la variable independiente "X" o viceversa en una unidad de medida.
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