UNIDAD 5. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Problemas que se plantean:

1) ¿Cuál es el modelo matemático más apropiado para describir la relación entre una o más variables independientes (X´s) y una variable dependiente (Y)?

2) Dado un modelo especifico, ¿qué significa éste y cómo se encuentran los parámetros del modelo que mejor ajustan a nuestros datos? Si el modelo es una línea recta: ¿cómo se encuentra la “mejor recta”?

La ecuación de una línea recta es:

Y = f(x) = b₀ + b₁X

                               b₀ ordenada al origen                       b₁  pendiente

En un análisis de regresión lineal simple, el problema es encontrar los valores que mejor estimen a los parámetros b₀ y b₁. A partir de una muestra aleatoria.

El modelo de regresión lineal es:

                                               Y_i = m_y/Xi + e_i = b₀ + b₁X_i + e_i            (i = 1,2, 3, ..., n)

Para cada observación el modelo es:

Y₁ = b₀ + b₁X₁ + e₁

Y₂ = b₀ + b₁X₂ + e₂

. . .

Y_n = b₀ + b₁X_n + e_n

• Regresión lineal simple.
• Coeficiente de correlación y coeficiente de determinación lineal simple.
• Inferencias en la regresión.

Ejemplos Resueltos.

Ejercicios.

Se recomienda consultar los siguientes enlaces:
http://www.uv.es/uriel/material/Morelisi.pdf
http://www4.ujaen.es/~dmontoro/Metodos/Tema%209.pdf