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Regresión lineal:
es un método matemático que modeliza la relación entre una variable
dependiente Y, las variables independientes Xi.
Se utiliza la regresión lineal simple para:
1. Determinar la relación de dependencia que tiene una variable respecto a
otra.
2. Predecir un dato desconocido de una variable partiendo de los datos
conocidos de otra variable.
En el Modelo de Regresión es muy importante identificar cuál es la variable
dependiente y cuál es la variable independiente.
La variable dependiente es la variable que se desea explicar, predecir.
También se le llama REGRESANDO ó VARIABLE DE RESPUESTA.
La variable Independiente X se le denomina VARIABLE EXPLICATIVA ó
REGRESOR y se le utiliza para EXPLICAR Y.
La variable independiente es la que se conoce primero. Por ejemplo, en la
producción agrícola y la cantidad de fertilizantes utilizados, la variable
independiente es la cantidad de fertilizantes utilizados porque el agricultor sabe
cuánto va a utilizar en fertilizantes, pero no sabe cuál va a ser su producción.
Ejemplos:
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Experiencia profesional de los trabajadores y sus respectivos sueldos.
Las estaturas y pesos de personas.
En una empresa de servicio de Internet busca relacionar las ganancias
que obtiene cada computadora con el número de usuarios que ingresan
a dicha cabina diariamente. En la tabla representa Y (Ganancias S/.) e X
(Numero de usuarios.
Correlación:
Cuando se observa en un gráfico, una nube de puntos se puede apreciar si los
puntos se agrupan cerca de alguna curva. Si así ocurre se puede decir que hay
correlación lineal. La recta se denomina recta de regresión.
La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos
variables aleatorias.