Regtresión y Correlación
Páginas: 2 (498 palabras)
Publicado: 11 de octubre de 2014
INTRODUCCIÓN
La primera forma de regresión lineal documentada fue el método de los mínimos cuadrados que fue publicado por Legendre en 1805 y en donde se incluía el Teorema de Gauss-Márkov.Así mismo, el término de regresión se utilizó en el estudio de variables antropométricas: al comprar la estatura de padre e hijos donde resulto, que los hijos cuyos padres tenían una estatura muysuperior al valor medio tendían a igualarse a este, mientras que aquellos cuyos padres eran muy bajos tendían a reducirse su diferencia respecto a la estatura media es decir, regresaban al promedio. Laconstatación empírica de esta propiedad se vio reforzada más tarde con la justificación teórica de ese fenómeno. Por otra parte para el análisis de regresión es crucial determinar cuál es la variabledependiente y la independiente, esta determinación depende la lógica común y de lo que el estadístico trate de investigar.
A su vez el término lineal se emplea para distinguirlo, del resto de técnicasde regresión, que emplean modelos basado en cualquier clase de función matemática. Los modelos lineales son una explicación simplificada de la realidad, mucho más agiles y con un soporte teórico muchomás extenso por parte de la matemática y la estadística.
Pero bien, como se ha dicho, podemos usar el término lineal para distinguir modelos basados en cualquier clase de aplicación.EJERCICIO.
Exportaciones realizadas por Venezuela
Enero-Marzo/2013-2014
Fuente electrónica:http://www.ine.gov.ve/documentos/Economia/ComercioExteriorComentarios/html/CuadroComercioExport.php?cuadro=4&tipo=E (30/06/2014)
Gráfica de la recta de regresión lineal
Fórmula para obtener el coeficiente de correlación
r = X.Y
V (X²).(Y²)
r = 528.769
V (278,784).(591,361)
r = 1NOTA: En Excel se calcula de la siguiente manera: Se inserta la función COEF.DE.CORREL y pulsar en Aceptar. En el cuadro de argumentos de la función, en el recuadro de la Matriz 1 seleccionar...
La primera forma de regresión lineal documentada fue el método de los mínimos cuadrados que fue publicado por Legendre en 1805 y en donde se incluía el Teorema de Gauss-Márkov.Así mismo, el término de regresión se utilizó en el estudio de variables antropométricas: al comprar la estatura de padre e hijos donde resulto, que los hijos cuyos padres tenían una estatura muysuperior al valor medio tendían a igualarse a este, mientras que aquellos cuyos padres eran muy bajos tendían a reducirse su diferencia respecto a la estatura media es decir, regresaban al promedio. Laconstatación empírica de esta propiedad se vio reforzada más tarde con la justificación teórica de ese fenómeno. Por otra parte para el análisis de regresión es crucial determinar cuál es la variabledependiente y la independiente, esta determinación depende la lógica común y de lo que el estadístico trate de investigar.
A su vez el término lineal se emplea para distinguirlo, del resto de técnicasde regresión, que emplean modelos basado en cualquier clase de función matemática. Los modelos lineales son una explicación simplificada de la realidad, mucho más agiles y con un soporte teórico muchomás extenso por parte de la matemática y la estadística.
Pero bien, como se ha dicho, podemos usar el término lineal para distinguir modelos basados en cualquier clase de aplicación.EJERCICIO.
Exportaciones realizadas por Venezuela
Enero-Marzo/2013-2014
Fuente electrónica:http://www.ine.gov.ve/documentos/Economia/ComercioExteriorComentarios/html/CuadroComercioExport.php?cuadro=4&tipo=E (30/06/2014)
Gráfica de la recta de regresión lineal
Fórmula para obtener el coeficiente de correlación
r = X.Y
V (X²).(Y²)
r = 528.769
V (278,784).(591,361)
r = 1NOTA: En Excel se calcula de la siguiente manera: Se inserta la función COEF.DE.CORREL y pulsar en Aceptar. En el cuadro de argumentos de la función, en el recuadro de la Matriz 1 seleccionar...
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