Instituto Tecnológico de Minatitlán Estadística Inferencial II Mapa mental: Regresión Lineal Múltiple Carrera: Ingeniería Industrial Docente: Campos Donato Patricia Micaela Equipo: Integrantes: Martinez Carballo Jesus Alberto Silva Pavón Esteban Alberto Ortiz Hernández Eduardo Martinez Reyes Josué Bernardo Existen diversos softwares de programación y calculo numérico que pueden ser utilizados para la regresión lineal tanto simple como múltiple como: Statistics and Machine Learning Toolbox (MATLAB), JMP, MINITAB, Mathematica, Scilab, IDL, R, Octave, Python e incluso Excel. La regresión no lineal es un problema de inferencia para un modelo tipo: Basado en datos multidimensionales x,y donde f es una función no lineal respecto a algunos parámetro desconocidos. Conjunto de valores obtenidos a partir de dos datos muestrales, en el que hay cierta probabilidad que se encuentre un parámetro. El Análisis de regresión lineal es una herramienta estadística donde aplicamos los conceptos de recta, relación lineal, pendiente de una recta, coeficiente de correlación; de estos conceptos matemáticos partimos de la premisa que si existe una relación lineal en un conjuntos de datos su comportamiento se puede predecir mediante una ecuación que represente la recta que representara los puntos Análisis de regresió n lineal Software estadist icos Tema 1: Regresió n Lineal Múltiple Regres ion no lineal Interval o de confianz a Error estandar de estimaci òn Mide las posibles variaciones de la medida muestral con respecto al verdadero valor de la medida poblacional Es una herramienta estadística que nos permite averiguar el efecto simultaneo de varias variables independientes en una variable dependiente Regresió n lineal utilizando el principio de los multiple mínimos cuadrados Sirve para resolver el modelo de regresión lineal, en la regresi6n METODO DE LOS múltiple calcula los MINIMOS coeficientes estimados CUADRADO para minimizar la S suma de los cuadrados de los residuos. Coeficien te de correlaci on Coeficien te de determina ción Su formula es el coeficiente de correlación al cuadrado es decir r2 Es la medida que determina la porción de la variación total en la variable dependiente y , que se explica por la variación en la variable independiente X No existe una metodología predeterminada
