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Modelos de regresión lineales y no lineales: su aplicación en problemas de Ingeniería
dc.contributor.author | Minnaard, Claudia | |
dc.date.accessioned | 2019-11-22T15:56:37Z | |
dc.date.available | 2019-11-22T15:56:37Z | |
dc.date.issued | 2011-08 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unlz.edu.ar/handle/123456789/335 | |
dc.description.abstract | Habitualmente el tratamiento de la regresión se limita al caso lineal. En muchos casos esto puede ser suficiente pero en otros no. Será necesario probar la linealidad de la curva de regresión, dicha prueba se puede obtener por el método de análisis de la variancia. En el presente trabajo se describe la aplicación de modelos lineales y no lineales en problemas de ingeniería, utilizando el software XLStat. Asimismo se describe el intervalo de confianza para el coeficiente de regresión en el modelo lineal, para la ordenada al origen y para la imagen a través de la recta. En el caso de los modelos no lineales se prueba la bondad del ajuste realizado a través de las pruebas específicas. La correcta elección de un modelo adecuado, que describa los datos en problemas de ingeniería, proporciona elementos de juicio suficientes para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. | es |
dc.language.iso | es | es |
dc.publisher | Sociedad Argentina de Educación Matemática (SOAREM) | es |
dc.relation.ispartofseries | Revista Premisa;año 13, nº 50 | |
dc.subject | Regresión lineal | es |
dc.subject | Regresión no lineal | es |
dc.subject | Método de mínimos cuadrados | es |
dc.title | Modelos de regresión lineales y no lineales: su aplicación en problemas de Ingeniería | es |
dc.type | Article | es |
dcterms.license | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (BY-NC-ND 4.0) | es |