No lo dejes a medias. Diagnóstico del modelo de regresión.
DOI:
https://doi.org/10.30445/rear.v13i7.966Palabras clave:
regresión lineal, diagnóstico del modelo, linealidad, homocedasticidad, normalidad, independenciaResumen
Una vez que obtenemos el modelo de regresión lineal simple, hemos de proceder a su validación y al diagnóstico del modelo. El primer caso consiste en comprobar que los coeficientes son significativos. El segundo, comprobar cuatro supuestos: linealidad, homocedasticidad, normalidad e independencia.
Citas
- Solanas A, Guàrdia J. Modelos de regresión lineal. En: Peró M, Leiva D, Guàrdia J, Solanas A, eds. Estadística aplicada a las ciencias sociales mediante R y R-Commander. Ibergarceta Publicaciones SL. Madrid; 2012:434-97.
- Sánchez-Villegas A, Martín-Calvo N, Martínez-González MA. Correlación y regresión lineal simple. En: Martínez González MA, Sánchez-Villegas A, Toledo Atucha EA, Faulin Fajardo J, eds. Bioestadística amigable, 3ª ed. Elsevier España SL. Barcelona; 2014: 269-326.
- Correlation and simple lineal regression. En: Logan M. Biostatistical design and análisis using R: a practical guide. Blackwell Publishing. 2010: 167-207.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Revista Electrónica AnestesiaR
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.
Envío y derechos de autor