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ISBN 978-612-00-8501-1

Regresión lineal simple
aplicaciones con R


Autor:Alvarez Rozas, Teresa Paola
Ramos Calcina, Alcides
Carpio Vargas, Edgar Eloy
Villasante Saravia, Fredy Heric
Editorial:Villasante Saravia, Fredy Heric
Materia:Matemáticas estadísticas
Público objetivo:Enseñanza universitaria o superior
Publicado:2023-03-22
Número de edición:1
Tamaño:7.4Mb
Soporte:Digital
Formato:Pdf (.pdf)
Idioma:Español

Reseña

La Estadística ha jugado un papel primordial en el desarrollo de la investigación y la sociedad moderna, al proporcionar herramientas metodológicas generales para analizar la variabilidad, determinar relaciones entre variables, diseñar de forma óptima experimentos, realizar predicciones y la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre. Una de las técnicas de este desarrollo es la regresión lineal que es una técnica de modelado estadístico que permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable dependiente o respuesta (𝑌 continua) se determina a partir de un conjunto de variables independientes llamadas predictoras (𝑋1, 𝑋2, 𝑋3...). Es una extensión de la regresión lineal simple, por lo que es fundamental comprender esta
última. Los modelos de regresión múltiple pueden emplearse para predecir el valor de la variable dependiente o para evaluar la influencia que tienen los predictores sobre ella (esto último se debe analizar con cautela para no malinterpretar causaefecto), entonces, puede ayudar a comprender y predecir el comportamiento de sistemas complejos o a analizar datos experimentales, financieros y biológicos y de otras áreas.

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