Question

¿para qué le sirve a un Químico aplicar una regresión lineal a un conjunto de datos experimentales? y dar ejemplos.

Answer 1

Respuesta:

sirve depende de que químico sea

Explicación paso a paso:

una coronita plissssss

Answer 2

Respuesta:

Práctica 3

Métodos de regresión

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

Objetivos

Ajustar modelos de regresión lineal simple y múltiple estimando los valores de sus parámetros

Obtener información adicional sobre los modelos de regresión (contrastes de significación de los parámetros, test de bondad de ajuste,…)

Contrastar las hipótesis del modelo de regresión lineal

Ajustar un modelo de regresión cuadrático

Estudiar la correlación entre variables.

APÉNDICE: Regresión Múltiple

Regresión

El objetivo del Análisis de regresión es determinar una función matemática sencilla que describa el comportamiento de una variable dados los valores de otra u otras variables. En el Análisis de regresión simple, se pretende estudiar y explicar el comportamiento de una variable que notamos y, y que llamaremos variable explicada, variable dependiente o variable de interés, a partir de otra variable, que notamos x, y que llamamos variable explicativa, variable independiente o variable de predicción. El principal objetivo de la regresión es encontrar la función que mejor explique la relación entre la variable dependiente y las independientes.

Para cumplir dicho objetivo, el primer paso que debe realizar el investigador, es representar las observaciones de ambas variables en un gráfico llamado diagrama de dispersión o nube de puntos. A partir de esta representación el investigador puede especificar la forma funcional de la función de regresión.

A menudo se supone que la relación que guardan la variable dependiente y las independientes es lineal. En estos casos, se utlizan los modelos de regresión lineal. Aunque las relaciones lineales aparecen de forma frecuente, también es posible considerar otro tipo de relación entre las variables, que se modelizan mediante otros modelos de regresión, como pueden ser el modelo de regresión cuadrático o parabólico o el modelo de regresión hiperbólico.

Teoría de la Regresión: Consiste en la búsqueda de una “función” que exprese lo mejor posible el tipo de relación entre dos o más variables.

Correlación

La correlación está íntimamente ligada con la regresión en el sentido de que se centra en el estudio del grado de asociación entre variables. Por lo tanto, una variable independiente que presente un alto grado de correlación con una variable dependiente será muy útil para predecir los valores de ésta última. Cuando la relación entre las variables es lineal, se habla de correlación lineal. Una de las medidas más utilizadas para medir la correlación lineal entre variables es el coeficiente de correlación lineal de Pearson.