Respuestas
Respuesta:
En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:
aquí es la imagen...
...
...
.
Explicación paso a paso:
{\displaystyle Y_{t}}: variable dependiente, explicada o regresando.
{\displaystyle Y_{t}}: variable dependiente, explicada o regresando.{\displaystyle X_{1},X_{2},\cdots ,X_{p}}{\displaystyle X_{1},X_{2},\cdots ,X_{p}}: variables explicativas, independientes o regresores.
{\displaystyle Y_{t}}: variable dependiente, explicada o regresando.{\displaystyle X_{1},X_{2},\cdots ,X_{p}}{\displaystyle X_{1},X_{2},\cdots ,X_{p}}: variables explicativas, independientes o regresores.{\displaystyle \beta _{0},\beta _{1},\beta _{2},\cdots ,\beta _{p}}{\displaystyle \beta _{0},\beta _{1},\beta _{2},\cdots ,\beta _{p}}: parámetros, miden la influencia que las variables explicativas tienen sobre el regrediendo.
{\displaystyle Y_{t}}: variable dependiente, explicada o regresando.{\displaystyle X_{1},X_{2},\cdots ,X_{p}}{\displaystyle X_{1},X_{2},\cdots ,X_{p}}: variables explicativas, independientes o regresores.{\displaystyle \beta _{0},\beta _{1},\beta _{2},\cdots ,\beta _{p}}{\displaystyle \beta _{0},\beta _{1},\beta _{2},\cdots ,\beta _{p}}: parámetros, miden la influencia que las variables explicativas tienen sobre el regrediendo.donde {\displaystyle \beta _{0}}\beta_0 es la intersección o término "constante", las {\displaystyle \beta _{i}\ (i>0)}{\displaystyle \beta _{i}\ (i>0)} son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y {\displaystyle p}p es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en la regresión. La regresión lineal puede ser contrastada con la regresión no lineal.
