REGRESIÓN LINEAL

Regresion lineal YOHANA PEÑA S C.I.19.422.731 ING INDUSTRIAL

REGRESIÓN LINEAL LA REGRESION LINEAL es un método que nos permite observar la relación presente entre dos o mas variables permitiendo explorar y cuantificar la relación entre una variable dependiente y una variable independiente , lo que así mismo permite crear una ecuación lineal cuyo objetivo es predecir los factores estudiado.

Para poder crear un modelo de regresión lineal es necesario que se cumplan ciertos supuestos

SUPUESTOS A SEGUIR  LA RELACION ENTRE LAS VARIABLES EN LINEAL  LOS ERRORES EN LA MEDICION DE LAS VARIABLES EXPLICATIVAS SON INDEPENDIENTES ENTRE SI  LOS ERRORES SE MANTIENEN CONSTANTES  LOS ERRORES TIENEN UNA ESPERANZA MATEMATICA IGUAL A CERO  EL ERROR TOTAL ES LA SUMA DE TODOS LOS ERRORES

TIPOS DE REGRESIÓN LINEAL  DETERMINISTA: conociendo el valor de X, el valor de Y queda establecido Y=f(x).  NO DETERMINISTA : aunque se conozca el valor de X, el valor de Y no queda perfectamente establecido , en estos casos se puede ver afectados por una variable desconocida Y=f(X)*u, donde u es la variable aleatoria

MODELOS DE REGRESIÓN SIMPLE

MINIMOS CUADRADOS GAUSS propuso el mĂŠtodo de mĂ­nimos cuadrados en 1809 para obtener los valores del intercepto y de la pendiente que mejor se ajusta a los datos. El mĂŠtodo consiste en minimizar la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre los datos y las estimaciones en otras palabras minimizar la suma de los residuos al cuadrado

ERROR CUADRATICO MEDIO

Es una forma de evaluar la diferencia entre un estimador y el valor real de la cantidad que se quiera calcular, este mide el promedio del cuadrado del error, siendo el error el valor en la que el estimador difiere a la cantidad de ser estimada. Equivale a la suma de la varianza y a la desviaci贸n al cuadrado estimador.