Regresión

18. La Regresión es una parte de la Estadística que se cuida de la creación de funciones entre variables cuya relación no es exacta, como veremos ahora:
19. Otro ejemplo de función: cuandoexpreso una distancia en Km y la quiero pasar a metros creo una relación matemática (una función): y=1000x.
20. Si quiero relacionar Altura y Peso la cosa no funciona tan bien porque no hay unafórmula que lo haga de forma exacta.
21. No hay ninguna fórmula mediante la cual sabiendo el peso de una persona podamos saber, de forma exacta, su altura. No obstante, como hay una cierta relaciónentre la altura y el peso podemos establecer una fórmula funcional pero añadiendo un elemento a esa fórmula, un elemento que será clave en el ámbito de la Regresión, como ahora veremos.
22. No nosolvidemos que hemos dicho antes que la Regresión es una parte de la Estadística que se cuida de la creación de funciones entre variables cuya relación no es exacta.
23. La relación entre la Alturay el Peso no es exacta, pero puedo crear el modelo: Altura=f(Peso)+ɛ. Antes podía escribir Metros=f(Km), sin tener que añadir esa “ɛ”. Porque la relación es exacta.
24. Por lo tanto, esta “ɛ”, demomento, la hemos de ver simplemente como lo que le falta o lo que le sobra a la fórmula que relaciona altura con peso para que la relación sea exacta.
25. En la Regresión siempre se creanfunciones matemáticas donde es imprescindible añadir esta “ɛ”. Veremos más tarde el papel de esta “ɛ”.
26. Si relacionamos ahora la Altura con la Longitud de pie podemos decir que la función seríaAltura=f(Pie)+ɛ . De nuevo la “ɛ”. Porque tampoco se trata de una relación exacta.
27. Como hemos dicho la Altura tiene una correlación r más grande con la Longitud del pie que con el peso.
28. Porlo tanto, la “ɛ” en Altura=f(Pie)+ ɛ es una variable con menos dispersión que la “ɛ” en Altura=f(Peso)+ ɛ. Esto es básico entenderlo para ir introduciéndose en el peculiar mundo de la...