Medidas estadísticas Bivariantes de regresión, LauraGómez.

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
1. Coeficiente de determinación lineal
2. Linealidad en la Variable
3. Linealidad en los parametros
REGRESIÓN MULTIPLE
1. El objetivo es mejorar las predicciónes de las variables de criterio
2. Permite deeterminar relación entre variables independientes y dependientes.
3. Permite añadir diversas variables.
4. Coeficiente de determinación multiple
  1. La proporción de variación en la variable de criterio que se explica con la covariación de las variables predictivas.
5. Coeficiente de correlación multiple
  1. En el análisis de regresión múltiple, la raiz cuadrada del coeficiente determinación multiple.
6. Coeficiente de determinación parcial
  1. En el análisis de la regresión múltiple la raiz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.
7. Coeficiente de correlación parcial
  1. En el analisis de regresión multiple, la raiz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.
8. Supuesto de Multilinealidad
  1. Multicolinealidad
    1. En un conjunto de datos reduce la eficiencia de la estimación de los parametros de regresión.
  2. Condición existente en un análisis de regresión múltiple
    1. Consiste en que las variables de predicción no son independientes unas de otras, sino que están correlacionadas.

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