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13.7: Términos clave del capítulo

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    a es el símbolo de la Intercepción en Y
    A veces se escribe como\(b_0\), porque al escribir el modelo lineal teórico\(\beta_0\) se utiliza para representar un coeficiente para una población.
    b es el símbolo para Pendiente
    La palabra coeficiente se utilizará regularmente para la pendiente, ya que es un número que siempre estará al lado de la letra “”\(x\). Se escribirá como\(b_1\) cuando se utiliza una muestra, y se\(\beta_1\) utilizará con una población o al escribir el modelo lineal teórico.
    Bivariado
    dos variables están presentes en el modelo donde una es la “causa” o variable independiente y la otra es el “efecto” de la variable dependiente.
    Lineal
    un modelo que toma datos y los retrocede en una ecuación de línea recta.
    Multivariante
    un sistema o modelo donde se está utilizando más de una variable independiente para predecir un resultado. Solo puede haber una variable dependiente, pero no hay límite para el número de variables independientes.
    R2R2 — Coeficiente de Determinación
    Se trata de un número entre 0 y 1 que representa la variación porcentual de la variable dependiente que puede explicarse por la variación en la variable independiente. Algunas veces se calcula por la ecuación\(R^{2}=\frac{S S R}{S S T}\) donde\(SSR\) está la “Regresión de Suma de Cuadrados” y\(SST\) es la “Suma de Cuadrados Total” El coeficiente de determinación apropiado a reportar siempre debe ajustarse primero por grados de libertad.
    Residual o “error”
    el valor calculado a partir de restar\(y_{0}-\hat{y}_{0}=e_{0}\). El valor absoluto de un residuo mide la distancia vertical entre el valor real de y y y el valor estimado de y que aparece en la línea de mejor ajuste.
    RR — Coeficiente de correlación
    Un número entre −1 y 1 que representa la fuerza y dirección de la relación entre “\(X\)” y “”\(Y\). El valor de “\(r\)” será igual a 1 o −1 solo si todos los puntos trazados forman una línea perfectamente recta.
    Suma de Errores Cuadrados (SSE)
    el valor calculado a partir de sumar todos los términos residuales cuadrados. La esperanza es que este valor sea muy pequeño a la hora de crear un modelo.
    X — la variable independiente
    Esto a veces se denominará la variable “predictora”, ya que estos valores se midieron con el fin de determinar qué posibles resultados podrían predecirse.
    Y — la variable dependiente
    Además, usar la letra “\(y\)” representa valores reales mientras que\(\hat{y}\) representa valores predichos o estimados. Los valores pronosticados vendrán de enchufar los “\(x\)” valores observados en un modelo lineal.

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