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Análisis de regresión empleando Excel y Graph



    Los primeros y más importantes estudios al
    respecto se deben a los científicos Francis Galton
    (1822-1911) y Karl Pearson (1857-1936). Fue Galton
    quien utilizó por primera vez el término
    regresión para indicar que, aunque influida por la
    estatura de sus padres, la estatura de los hijos "regresaba" a la
    media general.

    La regresión examina la relación entre dos
    variables, pero restringiendo una de ellas con el objeto de
    estudiar las variaciones de una variable cuando la otra permanece
    constante. En otras palabras, la regresión es un
    método que se emplea para predecir el valor de una
    variable en función de valores dados a la otra variable.
    En estadística la palabra predecir no se utiliza en el
    sentido empleado por los astrólogos, futurólogos y
    mentalistas, sino mas bien en un sentido lógico como es el
    de utilizar el conocimiento del comportamiento de una variable
    para obtener información sobre otra variable. Por ejemplo,
    puede predecirse el resultado que obtendrá un estudiante
    en su examen final, basados en el conocimiento de las
    calificaciones promedio de sus exámenes parciales, o
    predecir la preferencia de los estudiantes por profesiones
    científicas, conociendo los promedios de sus
    calificaciones en los estudios escolares.

    En todos los casos de regresión existe una
    dependencia funcional entre las variables. En el caso de dos
    variables, siendo una de ellas (X) variable independiente y la
    otra (Y) la dependiente, se habla de regresión de Y sobre
    X; Por ejemplo, los ingenieros forestales utilizan la
    regresión de la altura de los árboles sobre su
    diámetro, lo cual significa que midiendo el
    diámetro (variable independiente) y reemplazando su valor
    en una relación definida según la clase de
    árbol se obtiene la altura, y aun sin necesidad de
    cálculos aprecian la altura utilizando gráficas de
    la función de dependencia, altura = función del
    diámetro.

    1) LA RECTA DE
    LOS MÍNIMOS CUADRADOS

    Se llama línea de mejor ajuste y se define como
    la línea que hace mínima la suma de los cuadrados
    de las desviaciones respecto a ella de todos los puntos que
    corresponden a la información recogida.

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