Regresion

Unidad 2
Regresión lineal múltiple y correlación.

http://www.udc.es/dep/mate/estadistica2/sec8_6.html
http://tgrajales.net/corregmul.pdf

2.1 Modelo de regresión múltiple.
En el caso en que nuestras observaciones sean una muestra aleatoria proveniente de una
población, estaremos interesados en realizar inferencias sobre la misma. A fin de que estas
inferencias sean“estadísticamente razonables”, se han de cumplir las siguientes condiciones:
1. En la población, la relación entre las variables X e Y debe ser aproximadamente lineal, i.e.: y = β + β x + ε, siendo ε la v.a. que representa los residuos (diferencias entre el valor estimado por el modelo y el verdadero valor de Y ).
2. Los residuos se distribuyen según una Normal de media 0, i.e., (0, ) ε ≈ N σ .
3. Losresiduos son independientes unos de otros.
4. Los residuos tienen varianza σ constante.
Afortunadamente, el modelo de regresión lineal es bastante “robusto”, lo que significa que no es necesario que las condiciones anteriores se cumplan con exactitud (en particular las tres últimas).
http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/RegresionLineal.pdf importante pokhttp://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/abaillo/AmbEst/Tema4.pdf
http://www.bioestadistica.uma.es/baron/apuntes/ficheros/cap06.pdf
http://ocw.ehu.es/ciencias-sociales-y-juridicas/analisis-de-regresion-con-greti/contenidos/tema-3
http://humanidades.cchs.csic.es/cchs/web_UAE/tutoriales/PDF/Regresion_lineal_multiple_3.pdf
un punto : http://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_lineal#Regresi.C3.B3n_lineal_m.C3.BAltiplehttp://www.monografias.com/trabajos30/regresion-multiple/regresion-multiple.shtml

un poco de cada pagina…

2.2 – estimación de la ecuación de regresión.
http://www.monografias.com/trabajos30/regresion-multiple/regresion-multiple.shtml
punto 4 http://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/8143/1/Regresion%20MUTIPLE.pdf
http://www.slideshare.net/juancasa2791/regresion-multiple2http://books.google.com.mx/books?id=0KVtr8EBZIQC&pg=PA567&lpg=PA567&dq=Estimaci%C3%B3n+de+la+ecuaci%C3%B3n+de+regresi%C3%B3n++m%C3%BAltiple.&source=bl&ots=jrHC2Os3EL&sig=NuOG7v8F3PNTu5qDEveOl1kxKdI&hl=es#v=onepage&q=Estimaci%C3%B3n%20de%20la%20ecuaci%C3%B3n%20de%20regresi%C3%B3n%20%20m%C3%BAltiple.&f=false
Estadística para administración y economía
 Escrito por Richard I. Levin,DAVID SAUTOR RUBIN
Séptima edición
Editorial prentice hall
http://books.google.com.mx/books?id=ehmBzuuZdzUC&pg=PA624&lpg=PA624&dq=Estimaci%C3%B3n+de+la+ecuaci%C3%B3n+de+regresi%C3%B3n++m%C3%BAltiple.&source=bl&ots=-dZEx-Mtm2&sig=yEDuB1DiDwMVUHfN7BpCoqG0Ii4&hl=es#v=onepage&q=Estimaci%C3%B3n%20de%20la%20ecuaci%C3%B3n%20de%20regresi%C3%B3n%20%20m%C3%BAltiple.&f=falseEstadística Para Administración y Economía
 Escrito por David R. Anderson,Dennis J. Sweeney
dos puntos aki ok

2.3
http://www.psico.uniovi.es/dpto_psicologia/metodos/tutor.6/matcov.html
http://www.economia48.com/spa/d/matriz-varianza-covarianza/matriz-varianza-covarianza.htm
http://es.scribd.com/doc/50870564/42/Matriz-de-varianzas-y-covarianzas-de-los-estimadoreshttp://www.innovanet.com.ar/gis/TELEDETE/TELEDETE/bmatyest.htm
http://personal.us.es/aggonzalez/Docencia/Problemas_Resueltos_2.pdf

CAPÍTULO IV

TEORÍA ESTADÍSTICA

4.1 Matriz de Datos

Una matriz de datos es una matriz X compuesta por n filas y p columnas, el número de n filas corresponde al total de unidades investigadas u observadas y las p columnas al número de variables (características de interés) que seinvestigan; y se representa de la siguiente forma:

Por otra parte si se toma en cuenta sólo las p variables de interés y no tomamos en cuenta el número de observaciones realizadas entonces se tiene lo que se denomina un vector aleatorio; y está compuesto por las p variables o características de interés, y se representa de la siguiente forma:
XT = [ X1, X2, … ,Xp]

4.2 Vector...