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MM2 Regresión Lineal - Coggle Diagram
MM2 Regresión Lineal
Tipos de regresión lineal
Regresión lineal simple:
Una variable independiente y una variable dependiente.
Regresión lineal ponderada:
Se asignan pesos diferentes a cada punto de datos.
Regresión lineal múltiple:
Múltiples variables independientes y unu variable dependiente.
Regresión lineal generalizada:
Permite una variable de distribuciones para la variable dependiente.
Regresión lineal robusta:
Es sensible a valores atípicos y errores en los datos.
Supuestos de una regresión lineal
Homocedasticidad
: Implica que la varianza de los errores deben ser constantes en los niveles de las variables predictoras.
Heterocedasticidad
: La dispersión de los errores varía en diferentes rangos de las variables.
Normalidad
: Establece que los errores de la regresión deben seguir una distribución normal. Si se cumple, es mas fácil interpretar los intervalos de confianza.
Independencia
: Implica que los errores de la regresión no deben estar relacionados entre sí.
Linealidad
: Implica que la relación entre variables independiente y dependiente debe ser lineal.
Que es una regresión lineal
Es una técnica de la estadística que se utiliza para poder comprender la relación que existe entre una variable predictora y una variable dependiente. En otras palabras sirve para entender como una variable cambia en función de otra y permite realizar predicciones basadas en esa relación.
Importancia de la regresión lineal
Modelado de relaciones
Predicciones
Análisis de tendencias
Control y optimización
Interpretación de datos
Es una herramienta fundamental para el análisis estadístico para los campos que abarcan desde la economía hasta la medicina, para el pronostico o evaluación.
Uso comunes
Predicción y pronóstico
Análisis de tendencias
Evaluación de impacto
Control de calidad
Optimización de precios
Investigación medica
Modelado económico
Investigaciones sociales
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