La regresión puede ser lineal y curvilínea o no lineal. pueden ser
Coeficiente de Regresión
El coeficiente de regresión puede ser:
Positivo, Negativo y Nulo.
Indica el número de unidades en que se
modifica la variable dependiente "Y" por
efecto del cambio de la variable
independiente "X" o viceversa en una
unidad de medida.
Coeficiente de Determinación R2
determina el grado de correlación entre las variables El coeficiente de determinación, también llamado R cuadrado, refleja la bondad del ajuste de un modelo a la variable.
Regresión lineal
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
función lineal es aquella que satisface las propiedades: propiedad activa si existe Y, la cual es una función polinómica cuya representación es en el plano cartesiano es una linea recta.
Coeficiente de Determinación Lineal
una vez elegida la función rectilínea, para representar la relación de dependencia de Y sobre X, y estimados sus parámetros a y b, se procede al computo del coeficiente de determinación lineal, con el objeto de medir grado de dependencia a y sobre x bajo la función de regresión lineal estimada.
Modelo del análisis de
regresión
Determinista: supone que bajo condiciones
ideales, el comportamiento de la variable
dependiente puede ser totalmente descrito
por una función matemática de las variables
independientes . Es decir, en condiciones
ideales el modelo permite predecir SIN ERROR
el valor de la variable dependiente
Estadístico:permite la incorporación de un
COMPONENTE ALEATORIO en la relación. En
consecuencia, las predicciones obtenidas a
través de modelos estadísticos tendrán
asociado un error de predicción.
Estandarizada: La pendiente β1 nos indica si
hay relación entre las dos variables, su signo
nos indica si la relación es positiva o negativa.
La razón es que su valor numérico depende
de las unidades de medida de las dos
variables. Un cambio de unidades en una de
ellas puede producir un cambio drástico en el
valor de la pendiente.
Análisis de Regresión
Técnica estadística para derivar una ecuación, que relaciona una variable de criterio con una o mas variables de predicción. cuando se usa una variable de predicción el análisis de regresión es simple,si se utiliza dos o más variables el análisis de regresión es múltiple.
Coeficiente de Regresión Parcial
Cantidad que resulta de un análisis de regresión múltiple, indica el cambio promedio en una variable de criterio por cambio unitario en una variable predictiva, en igualdad de circunstancias en todas como variables de cricción.