Regresiones

Secretaría de Educación Pública
Subsecretaría de educación Superior

Estadística inferencial I

ING. INDUSTRIAL

GRUPO DOS

Pablo López López
Keli Paola Ortiz Ramírez
Daniel Alejandro López López
Marcos Velasco Gómez

Catedrático:
Ing. German Alfaro Ceballos

COMITÁN DE DOMÍNGUEZ, CHIAPAS A 31/10/12

INDICEpagina
Introducción------------------------------------------------------------------------------ 3
1.- Regresión lineal simple ---------------------------------------------------------- 5
1.1.- Pruebas de hipótesis en regresión lineal simple -------------------- 6
1.2.- Calidad de ajuste en regresión lineal simple -------------------------- 7
1.3.- Estimación y predicción por intervalo enregresión lineal simple 9
2.- Regresión lineal múltiple -------------------------------------------------------- 11
2.1.- Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple ------------------- 12
2.2.- Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple ------- 13
3.- Regresión no lineal ---------------------------------------------------------------- 15
Conclusión------------------------------------------------------------------------------- 22
Anexos: Ejemplos de regresión lineal simple y múltiple -------------------- 23

INTRODUCCION
Cada día en nuestra vida desde que salimos de casa nos damos cuenta de la necesidad que hay de lograr hacer algo por nuestro país desde ahí esta nuestro reto como futuros Ingenieros Industriales proyectándonos a una mejor vida viendo quenuestras empresas en nuestro país sean mejores, partiendo desde la creación de nuestra empresa o trabajando en una de las que ya existen.
Es por ello que en nuestra formación académica necesitamos conocer y saber el reto que nos presentan, en el equipo hemos establecido reglas y desde ahí empezaremos a representar los temas que son: “Regresión lineal Simple y Múltiple”. Temas que seránexplicados a continuación.
Ahora bien la pregunta es. ¿En que aplicaremos estos conceptos en una Industria, Si ese fue nuestro reto propuesto? En un caso Industrial se puede saber que el contenido de alquitrán en el producto de salida de un proceso químico esta relacionado con la temperatura con la que este se lleva acabo .ahí se desarrolla un método de predicción, es decir un procedimiento para estimarel contenido de alquitrán para varios niveles de temperatura. En todo esto el aspecto estadístico del problema esta en lograr la mejor estimación de la relación entre las variables, y en las variables aplicamos lo que es la regresión lineal simple….
En este ejemplo y otros más son las aplicaciones que como Industriales aplicaremos en el área de trabajo, es por ello que no solo necesitamos saberque es si no practicarlo en problemas y ejercitarlos día a día porque es necesario conocerlo. En este reporte no solo se darán definiciones sino un porque pasa o se aplica en cada ejemplo que se dará, se analizara ¿que es? ¿Donde lo aplicaremos? Y se tratara de ser los más claro posible. Temas interesantes y precisos. Que a continuación se analizaran…..

INTRODUCCION ALA REGRESION

Elanálisis de regresión tiene por objetivo estimar el valor promedio de una variable, variable dependiente, con base en los valores de una o más variables adicionales, variables explicativas.   En este tipo de análisis, la variable dependiente es estocástica mientras que las variables explicativas son no estocásticas en su mayor parte. El análisis de regresión ha cobrado popularidad debido al gran númerode paquetes estadísticos que lo incluyen y por ser un “proceso robusto   que se adapta a un sinfín de aplicaciones   científicas y ejecutivas que permite la toma de decisiones” .En este trabajo, el mejor ajuste de los modelos estará determinado por el análisis de regresión lineal simple.

Modelo de regresión.
Estudia cómo los cambios en una variable, no aleatoria, afectan a una variable...