Regresion Lineal
Páginas: 3 (628 palabras)
Publicado: 14 de abril de 2012
Respaldo teórico
Regresión Lineal
El análisis de regresión lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables cuantitativas. Tanto en el caso de dos variables(regresión simple) como en el de más de dos variables (regresión múltiple), el análisis regresión lineal puede utilizarse para explorar y cuantificar la relación entre una variable llamadadependiente o criterio(Y) y una o más variables llamadas independientes o predictoras (X1, X2, …, Xp), así como para desarrollar una ecuación lineal con fines predictivos.
Coeficiente de Correlación LinealEl coeficiente de correlación lineal nos permite determinar si, efectivamente, existe relación entre las dos variables. Una vez que se concluye que sí existe relación, la regresión nos permitedefinir la recta que mejor se ajusta a esta nube de puntos.
Una recta viene definida por la siguiente fórmula:
y = a + bx
Donde "y" sería la variable dependiente, es decir, aquella que vienedefinida a partir de la otra variable "x" (variable independiente). Para definir la recta hay que determinar los valores de los parámetros "a" y "b":
* El parámetro "a" es el valor que toma lavariable dependiente "y", cuando la variable independiente "x" vale 0, y es el punto donde la recta cruza el eje vertical.
* El parámetro "b" determina la pendiente de la recta, su grado deinclinación.
La regresión lineal nos permite calcular el valor de estos dos parámetros, definiendo la recta que mejor se ajusta a esta nube de puntos.
El parámetro "b" viene determinado por la siguientefórmula:
* Es la covarianza de las dos variables, dividida por la varianza de la variable "x".
* El parámetro "a" viene determinado por: a = ym - (b * xm)
* Es la media de lavariable "y", menos la media de la variable "x" multiplicada por el parámetro "b" que hemos calculado.
Variables Dummy
En Econometría no sólo se usan variables que son fácilmente cuantificables...
Regresión Lineal
El análisis de regresión lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables cuantitativas. Tanto en el caso de dos variables(regresión simple) como en el de más de dos variables (regresión múltiple), el análisis regresión lineal puede utilizarse para explorar y cuantificar la relación entre una variable llamadadependiente o criterio(Y) y una o más variables llamadas independientes o predictoras (X1, X2, …, Xp), así como para desarrollar una ecuación lineal con fines predictivos.
Coeficiente de Correlación LinealEl coeficiente de correlación lineal nos permite determinar si, efectivamente, existe relación entre las dos variables. Una vez que se concluye que sí existe relación, la regresión nos permitedefinir la recta que mejor se ajusta a esta nube de puntos.
Una recta viene definida por la siguiente fórmula:
y = a + bx
Donde "y" sería la variable dependiente, es decir, aquella que vienedefinida a partir de la otra variable "x" (variable independiente). Para definir la recta hay que determinar los valores de los parámetros "a" y "b":
* El parámetro "a" es el valor que toma lavariable dependiente "y", cuando la variable independiente "x" vale 0, y es el punto donde la recta cruza el eje vertical.
* El parámetro "b" determina la pendiente de la recta, su grado deinclinación.
La regresión lineal nos permite calcular el valor de estos dos parámetros, definiendo la recta que mejor se ajusta a esta nube de puntos.
El parámetro "b" viene determinado por la siguientefórmula:
* Es la covarianza de las dos variables, dividida por la varianza de la variable "x".
* El parámetro "a" viene determinado por: a = ym - (b * xm)
* Es la media de lavariable "y", menos la media de la variable "x" multiplicada por el parámetro "b" que hemos calculado.
Variables Dummy
En Econometría no sólo se usan variables que son fácilmente cuantificables...
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