Ecuación de Regresión Estimada en q consiste?
Respuestas a la pregunta
Respuesta:
En estadística, la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente {\displaystyle Y}Y, {\displaystyle m}m variables independientes {\displaystyle X_{i}}X_i con {\displaystyle m\in \mathbb {Z} ^{+}}{\displaystyle m\in \mathbb {Z} ^{+}} y un término aleatorio {\displaystyle \varepsilon }\varepsilon . Este modelo puede ser expresado como:
{\displaystyle Y=\beta _{0}+\beta _{1}X_{1}+\cdots +\beta _{m}X_{m}+\varepsilon }{\displaystyle Y=\beta _{0}+\beta _{1}X_{1}+\cdots +\beta _{m}X_{m}+\varepsilon }
donde:
{\displaystyle Y}Y es la variable dependiente o variable de respuesta.
{\displaystyle X_{1},X_{2},\dots ,X_{m}}{\displaystyle X_{1},X_{2},\dots ,X_{m}} son las variables explicativas, independientes o regresoras.
{\displaystyle \beta _{0},\beta _{1},\beta _{2},\dots ,\beta _{m}}{\displaystyle \beta _{0},\beta _{1},\beta _{2},\dots ,\beta _{m}} son los parámetros del modelo, miden la influencia que las variables explicativas tienen sobre el regrediendo.
el término {\displaystyle \beta _{0}}\beta_0 es la intersección o término "constante", las {\displaystyle \beta _{i}\ (i\geq 1)}{\displaystyle \beta _{i}\ (i\geq 1)} son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y {\displaystyle m}m es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en la regresión. La regresión lineal puede ser contrastada con la regresión no lineal.
Explicación: