Regresión lineal simple (RL)

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Regresión Lineal Simple

Regresión Lineal Simple

Teoría de la decisión Regresión Lineal Simple 4.- El ajuste de la curva es el procedimiento de hallar una curva que represente lo más eficazmente posible la distribución de los datos. El objeto es determinar la ecuación de la curva que represente la menor desviación posible del conjunto de datos considerado.

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Técnicas de regresión: Regresión Lineal Simple

Técnicas de regresión: Regresión Lineal Simple

La regresión lineal simple es entonces una técnica sencilla y accesible para valorar la relación entre dos variables cuantitativas en la práctica clínica ( 6 ) , proponiendo además un modelo al que se ajusta dicha relación. No debemos olvidar que a lo largo de este artículo hemos abordado el caso más sencillo en el que se obvia el problema de un número más elevado de variables entre las que valorar la relación. En este caso entraríamos de lleno en la temática de la regresión lineal múltiple ( 7 ) , lo cual nos obligaría a abordar problemas de índole más complicado como el de la colinealidad, interacción entre variables, variables confusoras o un análisis más detallado de los residuos del modelo. Así mismo, no se debe pasar por alto el hecho de que en la mayoría de las aplicaciones prácticas la relación que se observa entre pares de
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Inferencia estadística módulo de regresión lineal simple

Inferencia estadística módulo de regresión lineal simple

9 2. El modelo de regresión lineal simple El atender problemas relacionados con los sistemas de representación fun- cional y el comportamiento de las variables demanda el estar familiarizado con cada uno de los casos que se señalan en la igura 1 y que apropiada- mente se explican para orientar al lector en el proceso del cálculo de la línea de regresión, precisándose en primera instancia revisar el concepto de función lineal, para luego abordar con propiedad el modelo de regresión lineal simple, debiéndose considerar la ecuación estimada y el método de los mínimos cuadrados.
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TEMA 14.- EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

TEMA 14.- EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Tema 14. El modelo de regresión lineal simple 262 Defectos: Tiene unidades: La covarianza se mide en unidades u X u Y . Sin embargo, el “grado” de asociación entre dos variables no debería depender de las unidades en que las midamos (cambios de escala lineales). Los cambios de localización no afectan a la covarianza.

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Ajuste y diagnóstico de un modelo de regresión lineal simple

Ajuste y diagnóstico de un modelo de regresión lineal simple

Ajuste y diagnóstico de un modelo de regresión lineal simple Ejemplo 1. Se tiene un negocio con una compañía que vende y repara computadoras. La compañía desea predecir el número de ingenieros para el servicio que requerirá en los siguientes años. Un elemento del procedimiento de predicción es en análisis de los tiempos de reparación de las computadoras. Estos tiempos dependen del número de componentes electrónicos en la computadora que deben ser reparados o reemplazados.

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CAPÍTULO 6 ANÁLISIS 2. EVALUACIÓN FINANCIERA MEDIANTE LA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

CAPÍTULO 6 ANÁLISIS 2. EVALUACIÓN FINANCIERA MEDIANTE LA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

CAPÍTULO 6 ANÁLISIS 2. EVALUACIÓN FINANCIERA MEDIANTE LA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE A continuación se mostrará una manera distinta de evaluar financieramente el Instituto Cosmos. Para llevar acabo este análisis, lo primero que se realizará es agrupar los flujos de efectivo por mes. De esta manera se podrá trabajar de forma independiente, ya que tendremos 12 grupos de flujos de efectivo, donde cada grupo pertenecerá a cada mes del año, esto con el motivo realizar un mejor análisis en cuanto a la distribución de los flujos en el tiempo. Una vez agrupados los flujos de efectivo, se procederá a aplicar regresión lineal simple a cada uno de los grupos para luego así crear 1000 escenarios con sus respectivos VPN’s.
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Aplicación del análisis de regresión lineal simple para la estimación de los precios de las acciones de Facebook, Inc

Aplicación del análisis de regresión lineal simple para la estimación de los precios de las acciones de Facebook, Inc

El análisis de regresión lineal, es una herramienta sumamente importante en el mundo de las Finanzas, debido a que permite realizar proyecciones y pronósticos de una variable dependiente explicada por una o más variables independientes. El objetivo de este trabajo, fue determinar una ecuación que permitiera estimar el precio promedio mensual de las acciones de la empresa Facebook, Inc., a través de un modelo de regresión lineal simple. Los coeficientes betas estimados para el modelo fueron significativos tanto para la constante como para la pendiente, medidos a través de la prueba estadística t. Así mismo, se realizó la prueba global de significancia de los coeficientes betas, determinada a través de la prueba estadística F, esta resultó ser sumamente significativa, lo cual, permitió la validación del modelo.
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Regresión Lineal Simple

Regresión Lineal Simple

Ejemplo 5.1 (cont): La predicción del peso del RN según la gestación tiene un R 2 = 0.507, lo que indica que conocer el número de semanas reduce a la mitad la incertidumbre sobre el [r]

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Regresión lineal simple

Regresión lineal simple

La recta de regresión de Y sobre X , Y /X , no coincide con la recta de regresión de X sobre Y ( salvo relación lineal perfecta ). Haciendo uso de la hipótesis de normalidad,se llega a las mismas expresiones al maximizar la función logarítmica de verosimilitud, por lo que estos estimadores coinciden con los estimadores

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Modelo de regresión lineal simple

Modelo de regresión lineal simple

En cualquier caso, aun suponiendo que los efectos individuales no se compensasen exactamente y, por tanto, su valor esperado fuese distinto de cero, dicho valor podría ser acumulado en el término constante del modelo de regresión, con lo cual se podría mantener esta hipótesis sin ningún problema. Por esta razón, si el modelo tiene término constante, es imposible deslindar a posteriori la parte estrictamente correspondiente al coeficiente independiente del modelo, de la parte proveniente de la media de la perturbación aleatoria del modelo. Así, pues, ésta seria una hipótesis no contrastable empíricamente.
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Correlación y regresión lineal simple

Correlación y regresión lineal simple

La ecuaciónde regresiónes: f' = 5.6/ -0.46X El amento en el cobre es pronosticable, puesto que por cada parte por millón dp aunEntoen el nolibdeno corresponde -0.46 de aumnto en partes p[r]

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202 Regresión Lineal Simple

202 Regresión Lineal Simple

Una parte importante para lograr un modelo adecuado de regresión lineal es evaluar hipótesis acerca de los parámetros de este mismo modelo y de esta manera construir. intervalos de confi[r]

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Modelos de regresión: lineal simple y regresión logística

Modelos de regresión: lineal simple y regresión logística

El método de los mínimos cuadrados, consiste en calcular la suma de las distancias al cuadrado entre los puntos reales y los puntos definidos por la recta estimada a partir de las variables introducidas en el modelo, de forma que la mejor estimación será la que minimice estas distancias. Para poder decidir qué modelo es el que mejor se adecua a los datos de los que disponemos en el modelo de regresión lineal se comparan la F parcial obtenida en cada uno de los modelos de regresión construidos. Si utilizamos cualquiera de las técnicas de selección de variables expuestas previamente, se calculará dicho coeficiente cada vez que se elimine o introduzca una variable, dado que al realizar este proceso, en realidad se están estimando nuevos modelos de regresión. En todos los casos el paquete estadístico realiza la operación automáticamente, exceptuando si uti- lizamos la técnica de obligar a entrar todas las variables, en cuyo caso seremos nosotros quienes vayamos estimando todos los modelos posibles manualmente, para realizar posteriormente la selección.
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PRESENTACIÓN CLASE. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

PRESENTACIÓN CLASE. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Coeficiente de correlación lineal. La covariaza tiene el inconveniente de que su valor no es acotado, por lo que, a partir de él es difícil juzgar si es grande o pequeña. Se define la correlación, que es una medida de asociación lineal independiente de las unidades de medida.

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2. El Modelo de Regresión Lineal Simple

2. El Modelo de Regresión Lineal Simple

El modelo de Michaelis-Menten es utilizado en qu´ımica cin ´etica para modelar la velocidad inicial y de una reacci ´on enzim ´atica con la concentraci ´on x del substrato.. Transformaci[r]

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Tutorial 10: Regresión lineal simple.

Tutorial 10: Regresión lineal simple.

Ese ejemplo en particular (que aparece en la parte superior derecha de la Figura 10.25 del libro, pág. 401) requiere el uso de una parábola en lugar de una recta. Pues usando, de nuevo, [r]

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INTRODUCCIÓN A REGRESIÓN LINEAL. Simple y Múltiple

INTRODUCCIÓN A REGRESIÓN LINEAL. Simple y Múltiple

Normalidad ( Residuos ) Se asume que los residuos deben seguir una distribución Norma l, la ausencia de normalidad supone poca precisión en los intervalos de confianza creados por el[r]

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Ejemplo simple de regresión lineal simple y múltiple (para realizar en el aula)

Ejemplo simple de regresión lineal simple y múltiple (para realizar en el aula)

significativa. Al quitar un término de un modelo puede ocurrir que se aumente o se reduzca AIC. La decisión para mantener o quitar un término es en función de su significatividad. El proceso generado permite seleccionar automáticamente el modelo de regresión simple que incluye a x y excluye a z.

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Modelos de Regresión Lineal Simple y Múltiple con R

Modelos de Regresión Lineal Simple y Múltiple con R

En un modelo de regresión, cada uno de los pará- metros que acompañan a las variables explicativas indica la variación que sufre el valor esperado de la variable endógena ante un increme[r]

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Regresión Lineal Simple Ing. Hernán Trujillo A.

Regresión Lineal Simple Ing. Hernán Trujillo A.

desechos de una población, etc... En este capitulo estudiaremos la relación entre dos o más variables y desarrollaremos una ecuación que nos permite estimar una variable con base en otra. Por ejemplo, podemos saber si h ay alguna relación entre la cantidad que una empresa gasta en publicidad y sus ventas, estimar el índice de alcoholismo basándonos en el índice de analfabetismo, estimar la producción de un empleado, en base al número de años que lleva laborando, etc. Observe que en cada uno de estos ejemplos hay dos variables, por ejemplo, el número de años trabajados y el número de unidades producidas. Empezaremos este capitulo estudiando análisis de correlación. Después vemos una gráfica, llamada diagrama de dispersión, diseñada para representar la relación entre dos variables. Continuamos nuestro estudio desarrollando un modelo matemático que nos permitirá estimar el valor de una variable basándonos en el valor de otra. A esto se le llama análisis de regresión. 1) Determinaremos la ecuación de la línea que mejor se ajuste a los datos, 2) estimaremos el valor de una variable basándonos en otra, 3) mediremos el error de nuestra estimación, y 4) estableceremos intervalos de confianza y de predicción para nuestra estimación.
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