Regresi n M ltiple
Páginas: 4 (979 palabras)
Publicado: 30 de julio de 2015
Regresión Múltiple
Este tipo se presenta cuando dos o más variables independientes influyen sobre una variable dependiente. Ejemplo: Y = f(x, w, z).
Podría ser una regresión de tipo múltiple:Una Empresa de desarrollo de software establece relacionar sus Ventas en función del número de pedidos de los tipos de software que desarrolla (Sistemas, Educativos y Automatizaciones Empresariales), paraatender 10 proyectos en el presente año.
En la Tabla representa Y (Ventas miles de S/.) e X (Nº pedidos de sistemas), W (Nº de pedidos de Aplicaciones Educativas) y Z (Nº de pedidos deAutomatizaciones empresariales).
Y
440
455
470
510
506
480
460
500
490
450
X
50
40
35
45
51
55
53
48
38
44
W
105
140
110
130
125
115
100
103
118
98
Z
75
68
70
64
67
72
70
73
69
74
Se presentara primeroel análisis de regresión múltiple al desarrollar y explicar el uso de la ecuación de regresión múltiple, así como el error estándar múltiple de estimación. Después se medirá la fuerza de la relación entre lasvariables independientes, utilizando los coeficientes múltiples de determinación.
Análisis de Regresión Múltiple
Dispone de una ecuación con dos variables independientes adicionales:
Se puede ampliarpara cualquier número "m" de variables independientes:
Para poder resolver y obtener y en una ecuación de regresión múltiple el cálculo se presenta muy tediosa porque se tiene atender 3 ecuacionesque se generan por el método de mínimo de cuadrados:
Para poder resolver se puede utilizar programas informáticos como AD+, SPSS y Minitab y Excel.
El error estándar de la regresiónmúltiple
Es una medida de dispersión la estimación se hace más precisa conforme el grado de dispersión alrededor del plano de regresión se hace más pequeño.
Para medirla se utiliza la fórmula:
Y :Valores observados en la muestra
: Valores estimados a partir a partir de la ecuación de regresión
n : Número de datos
m : Número de variables independientes
El coeficiente de determinación...
Este tipo se presenta cuando dos o más variables independientes influyen sobre una variable dependiente. Ejemplo: Y = f(x, w, z).
Podría ser una regresión de tipo múltiple:Una Empresa de desarrollo de software establece relacionar sus Ventas en función del número de pedidos de los tipos de software que desarrolla (Sistemas, Educativos y Automatizaciones Empresariales), paraatender 10 proyectos en el presente año.
En la Tabla representa Y (Ventas miles de S/.) e X (Nº pedidos de sistemas), W (Nº de pedidos de Aplicaciones Educativas) y Z (Nº de pedidos deAutomatizaciones empresariales).
Y
440
455
470
510
506
480
460
500
490
450
X
50
40
35
45
51
55
53
48
38
44
W
105
140
110
130
125
115
100
103
118
98
Z
75
68
70
64
67
72
70
73
69
74
Se presentara primeroel análisis de regresión múltiple al desarrollar y explicar el uso de la ecuación de regresión múltiple, así como el error estándar múltiple de estimación. Después se medirá la fuerza de la relación entre lasvariables independientes, utilizando los coeficientes múltiples de determinación.
Análisis de Regresión Múltiple
Dispone de una ecuación con dos variables independientes adicionales:
Se puede ampliarpara cualquier número "m" de variables independientes:
Para poder resolver y obtener y en una ecuación de regresión múltiple el cálculo se presenta muy tediosa porque se tiene atender 3 ecuacionesque se generan por el método de mínimo de cuadrados:
Para poder resolver se puede utilizar programas informáticos como AD+, SPSS y Minitab y Excel.
El error estándar de la regresiónmúltiple
Es una medida de dispersión la estimación se hace más precisa conforme el grado de dispersión alrededor del plano de regresión se hace más pequeño.
Para medirla se utiliza la fórmula:
Y :Valores observados en la muestra
: Valores estimados a partir a partir de la ecuación de regresión
n : Número de datos
m : Número de variables independientes
El coeficiente de determinación...
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