Estadistica












































REGRESIO´N LINEAL


Es una técnica estadística para estudiar la relación entre variables. Se adapta a una amplia variedad de situaciones
En lainvestigación social el análisis de regresión se utiliza para predecir un amplio rango de fenómenos desde medidas económicas hasta diferentes aspectos del comportamiento humano

Tenemos 2 tiposRegresión Simple (1 sola variable)
Regresión Múltiple (2 o más variables)

MODELOS DE REGRESION

Los métodos de regresión estudian la construcción de modelos para explicar
o representar la dependencia entreuna variable respuesta o dependiente (Y ) y
la(s) variable(s) explicativa(s) o dependiente(s), X .

Estudian la relacio´n estoc´astica (cuantitativa) entre
una variable de inter´es Y (respuesta odependiente), y
un conjunto de variables explicativas (X1, ..., Xn) (regresoras o independientes)
Posibles situaciones:
Existe una relacio´n funcional entre ellas: el conocimiento de las variablesregresoras determina completamente el valor que toma la variable respuesta.
No existe ninguna relacio´n entre la variable respuesta y las variables regresoras: el conocimiento de ´estas no proporcionaninguna informacio´n sobre el compartamiento de la otra, son independientes. Caso intermedio: existe una relacio´n “estad´ıstica” entre la variable respuesta y las variables regresoras: el conocimiento de´estas permiten predecir con mayor o menor exactitud el valor de la variable respuesta. Es el caso m´as habitual. Su estudio corresponde a los Modelos de Regresio´n.
Modelo

Y = g(X1;…..;Xn) +Donde la función g es desconocida, y es el error de observación, una variable aleatoria de media cero.

Objetivo básico: estimar la función de regresión, g, y el modelo probabilístico que sigue elerror aleatorio (f , F, P...) a partir del conocimiento de una muestra aleatoria de las variables en estudio.


Una vez estimadas se puede:
Tener una idea general del comportamiento de la variable...