INFORME ESTADISTICA


INDICE
1. Introducción
2. Marco teórico
3. Solución problemas
4. Conclusiones
5. Bibliografía


1. Introducción
En estadística, el análisis de la regresión es un proceso estadístico para laestimación de relaciones entre variables. Incluye muchas técnicas para el modelado y análisis de diversas variables, cuando la atención se centra en la relación entre una variable dependiente y una o másvariables independientes.
Específicamente, el análisis de regresión ayuda a entender cómo el valor típico de la variable dependiente cambia cuando cualquiera de las variables independientes esvariada mientras q se mantienen las otras variables fijas.
En el análisis de regresión es ampliamente utilizado para la predicción y previsión, donde su uso tiene superposición sustancial en el campo deaprendizaje automático. El análisis de regresión se utiliza también para comprender que cuales de las variables independientes están relacionadas con la variable dependiente, y explorar las formas deestas relaciones.

2. Marco teórico
2.1 Regresiones
El desempeño de los métodos de análisis de regresión en la práctica depende de la forma del proceso de generación de datos, y cómo se relacionacon el método de regresión que se utiliza. Dado que la forma verdadera del proceso de generación de datos generalmente no se conoce, el análisis de regresión depende a menudo hasta cierto punto dehacer suposiciones acerca de este proceso. Estos supuestos son a veces comprobables si una cantidad suficiente de datos está disponible.
2.2 Mínimos cuadrados
Es una técnica de análisis numéricoenmarcada dentro de la optimización matemática, en la que, dados un conjunto de pares ordenados: variable independiente, variable dependiente, y una familia de funciones, se intenta encontrar la funcióncontinua, dentro de dicha familia, que mejor se aproxime a los datos de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático.
Desde un punto de vista estadístico, un requisito implícito para que funcione...