Análisis y Aplicaciones del Método de Regresión en Estadística
7 - Regresión, La.
La regresión es un método estadístico que surgió en 1806 con Mauricio Legendre y ha evolucionado para aplicarse en diversos campos, como la genética y la economía. Su objetivo principal es el análisis de la relación entre variables para predecir una variable dependiente a partir de una o más variables independientes. Puede ser analizada desde dos perspectivas: teórica, enfocada en la formulación de hipótesis, y empírica, orientada a la verificación de estas hipótesis. Existen distintos tipos de regresión, como la lineal y no lineal, simple y múltiple, ortogonal y ponderada, cada una con aplicaciones específicas dependiendo de la naturaleza de las variables involucradas.
El método de regresión se fundamenta en el principio de los mínimos cuadrados, que busca reducir la suma de los cuadrados de las desviaciones entre los valores observados y los teóricos. Se utiliza para obtener la línea ideal que describe la dependencia entre variables, siendo el método analítico el más fiable para calcular esta relación, lo que permite predecir y explicar el comportamiento de las variables. Además, la regresión se relaciona con la correlación, aunque se diferencian en que la correlación mide el grado de relación entre variables, mientras que la regresión establece una dependencia causal. Esto es crucial para determinar estrategias de análisis según el objetivo de investigación, ya sea para medir el grado de dependencia o para establecer relaciones de causa-efecto.
Autor: Luna Blanco, Mª Dolores
Título original: Regresión, La.
Participante: María Dolores Luna Blanco Autor
Participante: Mauricio Legendre
Participante: Galton
Participante: Herman Wall
Participante: Pearson
Participante: Walt
Documentación adjunta
