En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modeliza la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:
Y = b0 + b1 X1 + b2 X2 + ......+bn Xn + ε
donde β0 es la intersección o término "constante", las βi son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y p es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en la regresión. La regresión lineal puede ser contrastada con la regresión no lineal.
Lee el enlace para clarificar mucho mas el concepto
se supone q gace ya tiempo un señor (no me acuerdo quien) se puso a tomar observaciones de la estatura de una cierta poblacion.. despues de esto tomo la de sus respectivos hijos
.... lo interesante del asunto es q se dio cuenta q la estatura de los padres estaban alrededor de un cierto promedio y q sus hijos se alejaban cada vez mas de este promedio... pero lo mas chistoso es q a medida q seguia tomando observacines de la pòblacion se dio cuenta q sus hijos si se alejaban del promedio de los padres pero despues de un tiempo tendian a regresar a la media
(promedio)...
es por ello q le llaman regresion porque son fenomenos con esta caracteristica... y lineal porque los datos se comportan de esta forma pero tmbn hay polinomial dependiendo de como se comporte tu fenomeno.... o bien puedes aplicar transformaciones para q tu fenomeno se comporte de manera lineal y asi usar todo lo que ya se sabe de regresion lineal... como lo explican bien bonito los tipos de aca arriba.
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En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modeliza la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:
Y = b0 + b1 X1 + b2 X2 + ......+bn Xn + ε
donde β0 es la intersección o término "constante", las βi son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y p es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en la regresión. La regresión lineal puede ser contrastada con la regresión no lineal.
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se supone q gace ya tiempo un señor (no me acuerdo quien) se puso a tomar observaciones de la estatura de una cierta poblacion.. despues de esto tomo la de sus respectivos hijos
.... lo interesante del asunto es q se dio cuenta q la estatura de los padres estaban alrededor de un cierto promedio y q sus hijos se alejaban cada vez mas de este promedio... pero lo mas chistoso es q a medida q seguia tomando observacines de la pòblacion se dio cuenta q sus hijos si se alejaban del promedio de los padres pero despues de un tiempo tendian a regresar a la media
(promedio)...
es por ello q le llaman regresion porque son fenomenos con esta caracteristica... y lineal porque los datos se comportan de esta forma pero tmbn hay polinomial dependiendo de como se comporte tu fenomeno.... o bien puedes aplicar transformaciones para q tu fenomeno se comporte de manera lineal y asi usar todo lo que ya se sabe de regresion lineal... como lo explican bien bonito los tipos de aca arriba.
En estadÃstica la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modeliza la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:
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donde β0 es la intersección o término "constante", las βi son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y p es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en la regresión. La regresión lineal puede ser contrastada con la regresión no lineal.
El término regresión se utilizó por primera vez en el estudio de variables antropométricas: al comparar la estatura de padres e hijos, resultó que los hijos cuyos padres tenÃan una estatura muy superior al valor medio tendÃan a igualarse a éste, mientras que aquellos cuyos padres eran muy bajos tendÃan a reducir su diferencia respecto a la estatura media; es decir, "regresaban" al promedio.[4] La constatación empÃrica de esta propiedad se vio reforzada más tarde con la justificación teórica de ese fenómeno.
El término lineal se emplea para distinguirlo del resto de técnicas de regresión, que emplean modelos basados en cualquier clase de función matemática. Los modelos lineales son una explicación simplificada de la realidad, mucho más ágil y con un soporte teórico por parte de la matemática y la estadÃstica mucho más extenso.
mas en http://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_lineal
Suert