Observaciones influenciales
El análisis de regresión lineal múltiple por mínimos cuadrados ordinarios es quizás la técnica estadística más aplicada por muchas ciencias para modelar la relación entre varias variables. En las últimas décadas ha habido un gran desarrollo en el estudio de los factores que determinan el ajuste de l...
- Autores:
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Castaño Vélez, Elkin
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 1988
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/24266
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/24266
http://bdigital.unal.edu.co/15303/
- Palabra clave:
- Estadística matemática
Análisis de regresión
Regresión lineal
Mínimos cuadrados
Estadística matemática
Análisis de regresión
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | El análisis de regresión lineal múltiple por mínimos cuadrados ordinarios es quizás la técnica estadística más aplicada por muchas ciencias para modelar la relación entre varias variables. En las últimas décadas ha habido un gran desarrollo en el estudio de los factores que determinan el ajuste de la ecuación de regresión, como son las observaciones, las variables y las hipótesis del modelo. En este artículo presentaremos algunos de los procedimientos empleados para medir el efecto que tiene sobre los resultados del ajuste y sobre las conclusiones obtenidas, la eliminación (o la inclusión) de una o de un grupo de observaciones. También se discutirá el papel que juegan algunas observaciones en la generación o en el enmascaramiento de relaciones de colinealidad en la matriz de datos del modelo de regresión lineal. |
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