Modelo de regresion

1. UNIVERSIDAD VIRTUAL DEL ESTADO DE MICHOACÁN
MAESTRIA EN SALUD PÚBLICA
ASIGNATURA:
ANALISIS BIOESTADISTICO
ALUMNO:
DAGOBERTO ISABEL MORALES VELAZQUEZ
ASESOR:
M.S.P. CLAUDIA ISABEL MAGAÑA GUTIÉRREZ
TRABAJO
RESUMEN DE REGRESION LINEAL
MATRICULA
175281
MORELIA, MICHOACAN, A 17 DE MARZO DEL 2019

2. ANALISIS ENTRE DOS VARIABLES CUANTITATIVAS
(MODELO DE REGRESIÓN)
Para el análisis del modelo de regresión se parte de una
hipótesis teórica en la cual se supone que las dos
variables en estudio son independientes y una
alternativa en donde se supone que las variables están
relacionadas

3. Se procede a calcular el coeficiente de correlación
mediante la siguiente formula
r= Sxy/Sx Sy
Lo que se realiza es dividir la covarianza por el
producto
De las desviaciones típicas de las dos variables.
Si el P. valor asociando es < de 0.05 se declara que
hay relacion lineal significativa entre las variables

4. El siguiente paso es hallar la recta que mejor describe la
relación entre ellas mediante la siguiente expresión
y= a+bx a esta ecuación se le llama modelo de regresión
expresada gráficamente de la siguiente forma:

5. y= a+bx
el termino b. es el coeficiente que acompaña a la
x. que se llama coeficiente de regresión

6. El siguiente paso es calcular los valores de a y b
mediante el criterio de los mínimos cuadrados.

7. Su expresión general se basa en la ecuación de una recta y = mx + b. Donde m es la pendiente y b
el punto de corte, y vienen expresadas de la siguiente

8.  A y b se calcula de la siguiente manera
b=Sxy/s²x
a=ȳ-b x¯
Para calcular b Se mide la covarianza entre la varianza
independiente.
La a se calcula como la media de la variable y menos el
coeficiente de relación entre la media de la variable.