Versión de HTML Básico
El coeficiente b
0
se denomina término constante o independiente del modelo. El
término “u” se denomina término de error del modelo.
El primer objetivo del análisis es obtener estimaciones o valores numéricos de los
coeficientes “b” como función de la información muestral para después, hallar
intervalos de confianza y contrastes de hipótesis para los parámetros.
El segundo objetivo del modelo es tratar de explicar las fluctuaciones de la
variable dependiente alrededor de su valor medio, mediante la ANOVA (análisis de
varianza) que permite conocer tres coeficientes importantes: el coeficiente de
determinación R
2
, como una medida descriptiva para el ajuste global del modelo,
el cual será tanto mejor, cuanto mayor sea R
2
.
Ya que este coeficiente depende de nuevas variables introducidas en el modelo,
aunque estas no empeoren la calidad de la regresión, se sustituye por el
coeficiente de determinación corregido (R
2
corregido) que, para muestras grandes,
ya no depende del número de variables. De manera que será mejor, cuanto mayor
sea el coeficiente de determinación corregido.
El coeficiente de correlación múltiple, es el que determina la fuerza de relación
entre las variables (es la raíz cuadrada del coeficiente de determinación) y su valor
es “R”.