14: Regresión
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- 14.3: Partición de Sumas de Cuadrados
- Un aspecto útil de la regresión es que puede dividir la variación en Y en dos partes: la variación de las puntuaciones predichas y la variación de los errores de predicción. La variación de Y se llama la suma de cuadrados Y y se define como la suma de las desviaciones cuadradas de Y de la media de Y.
- 14.4: Error estándar de la estimación
- El error estándar de la estimación es una medida de la precisión de las predicciones. Recordemos que la línea de regresión es la línea que minimiza la suma de las desviaciones cuadradas de predicción (también llamada el error de suma de cuadrados). El error estándar de la estimación está estrechamente relacionado con esta cantidad y se define a continuación:
- 14.5: Estadística inferencial para b y r
- En esta sección se muestra cómo realizar pruebas de significancia y calcular intervalos de confianza para la pendiente de regresión y la correlación de Pearson. Como verá, si la pendiente de regresión es significativamente diferente de cero, entonces el coeficiente de correlación también es significativamente diferente de cero.
- 14.6: Observaciones influyentes
- Es posible que una sola observación tenga una gran influencia en los resultados de un análisis de regresión. Por lo tanto, es importante estar alerta ante la posibilidad de observaciones influyentes y tomarlas en consideración a la hora de interpretar los resultados.