Regresi N Lineal
Páginas: 3 (711 palabras)
Publicado: 1 de mayo de 2015
Regresión lineal
Para otros usos de este término, véase Función lineal (desambiguación).
Ejemplo de una regresión lineal con una variable dependiente y una variable independiente.En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modela la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede serexpresado como:
: variable dependiente, explicada o regresando.
: variables explicativas, independientes o regresores.
: parámetros, miden la influencia que las variables explicativas tienen sobreel regresando.
donde es la intersección o término "constante", las son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en laregresión. La regresión lineal puede ser contrastada con la regresión no lineal.
Etimología
El término regresión se utilizó por primera vez en el estudio de variables antropométricas: al compararla estatura de padres e hijos, resultó que los hijos cuyos padres tenían una estatura muy superior al valor medio tendían a igualarse a éste, mientras que aquellos cuyos padres eran muy bajos tendíana reducir su diferencia respecto a la estatura media; es decir, "regresaban" al promedio.La constatación empírica de esta propiedad se vio reforzada más tarde con la justificación teórica de esefenómeno.
El término lineal se emplea para distinguirlo del resto de técnicas de regresión, que emplean modelos basados en cualquier clase defunción matemática. Los modelos lineales son unaexplicación simplificada de la realidad, mucho más ágil y con un soporte teórico por parte de la matemática y la estadística mucho más extenso.
Pero bien, como se ha dicho, podemos usar el término lineal paradistinguir modelos basados en cualquier clase de aplicación.
El modelo de regresión lineal
El modelo lineal relaciona la variable dependienteY con K variables explicativas (k = 1,...K), o...
Para otros usos de este término, véase Función lineal (desambiguación).
Ejemplo de una regresión lineal con una variable dependiente y una variable independiente.En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modela la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede serexpresado como:
: variable dependiente, explicada o regresando.
: variables explicativas, independientes o regresores.
: parámetros, miden la influencia que las variables explicativas tienen sobreel regresando.
donde es la intersección o término "constante", las son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en laregresión. La regresión lineal puede ser contrastada con la regresión no lineal.
Etimología
El término regresión se utilizó por primera vez en el estudio de variables antropométricas: al compararla estatura de padres e hijos, resultó que los hijos cuyos padres tenían una estatura muy superior al valor medio tendían a igualarse a éste, mientras que aquellos cuyos padres eran muy bajos tendíana reducir su diferencia respecto a la estatura media; es decir, "regresaban" al promedio.La constatación empírica de esta propiedad se vio reforzada más tarde con la justificación teórica de esefenómeno.
El término lineal se emplea para distinguirlo del resto de técnicas de regresión, que emplean modelos basados en cualquier clase defunción matemática. Los modelos lineales son unaexplicación simplificada de la realidad, mucho más ágil y con un soporte teórico por parte de la matemática y la estadística mucho más extenso.
Pero bien, como se ha dicho, podemos usar el término lineal paradistinguir modelos basados en cualquier clase de aplicación.
El modelo de regresión lineal
El modelo lineal relaciona la variable dependienteY con K variables explicativas (k = 1,...K), o...
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