ESTADÍSTICA APLICADA 8. Regresión y Correlación Lineal
8. Regresión y Correlación Lineal
8.3 REGRESIÓN LINEAL
Teniendo ya conocimiento de la intensidad de la correlación entre las variables, manifestada a
través del diagrama de dispersión, y el coeficiente de correlación, podemos ensayar el ajuste de
un modelo estadístico que se adapte mejor a las n observaciones; lo que lleva por nombre
regresión. Uno de los procedimientos muy comunes en el ajuste regresivo es el método de los
mínimos cuadrados, que produce estimaciones con menor error cuadrático promedio
8.3.1 Ajuste Rectilíneo (Método de los Mínimos Cuadrados)
La forma general de una ecuación de línea recta es:
con:
X:
Y:
a :
b:
Variable independiente
Variable dependiente
Término independiente o intercepto
Coeficiente de X
Debemos establecer los parámetro “a” y “b” de la ecuación para poder
expresar los valores de la variable Y en función de los valores de la variable
X, esto es:
multipliquemos cada una de estas ecuaciones por su respectivo valor de X
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