Analisis de regresióN


Coeficiente de determinación



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Coeficiente de determinación

Con los datos del ejemplo para la suma de cuadrados de la regresión y la suma de cuadrados total se tiene:






2.0 ADECUACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
2.1 Introducción

Los principales supuestos que se hacen en el análisis de regresión lineal son los siguientes:




  1. La relación entre las variables Y y X es lineal, o al menos bien aproximada por una línea recta.

  2. El término de error  tiene media cero.

  3. El término de error  tiene varianza constante 2.

  4. Los errores no están correlacionados.

  5. Los errores están normalmente distribuidos.

Los supuestos 4 y 5 implican que los errores son variables aleatorias independientes y el supuesto 5 se requiere para pruebas de hipótesis y estimación de parámetros.


Se analizarán varios métodos para diagnosticar y tratar violaciones sobre los supuestos básicos de la regresión no sólo lineal sino también la múltiple.
2.2 Análisis de los residuos




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