estudio del trabajo

CONCEPTOS BÁSICOS
1. Modelo de regresión simple: se utilizan para describir la relación entre una variable dependiente e independiente con el fin de predecir.
Regresión lineal - La relaciónentre X y Y se representa por medio de una línea recta
Regresión curvilínea - La relación entre X y Y se representa por medio de una curva.
La ecuación de la recta es la siguiente:




2.Parámetros del modelo de regresión: así se les llama a los números que hay que calcular a partir de la muestra seleccionada
3. Gráfico de dispersión: es la representación gráfica de los datos recolectados enuna muestra y que serán utilizados para un análisis de regresión.
4. Variable dependiente (Y) que se desea explicar o predecir, también se llama variable regresora o respuesta
5. Variableindependiente (X), también se llama variable explicativa o predictiva.
6. Coeficiente de correlación: Es un indicador de la fuerza de la relación entre las variables X y Y, puede asumir valores entre -1 y 1para correlación negativa y positiva perfecta respectivamente. Por ejemplo si se encuentra que la variable presión tiene una correlación positiva con el rendimiento de una caldera, se deben buscarsoluciones al problema mediante acciones asociadas con la variable presión; de lo contrario, sería necesario buscar la solución por otro lado.
7. Supuestos del modelo de regresión:
1. Los errores oresiduos se distribuyen normalmente alrededor de la recta de regresión poblacional
2. Las varianzas de los errores son las mismas en todos los valores de X (Homoscedasticidad) en caso contrario se tiene(Heteroscedasticidad)
3. Los errores o residuos son independientes: No se muestra algun patrón definido.
8. Estimación puntual: valor estadístico que se usa para aproximar un parámetro de lapoblación.
9. Nivel de confianza: es la probabilida preestablecida en la estimación de intervalo. Se expresa en decimal o en porcentaje.
10. Nivel de significancia: es la probabilidad de que el...