REGRESIÓN NO LINEAL
Índice
1. ¿CUÁNDO EXISTE REGRESIÓN? .............................................................................................................. 1
2. TIPOS DE REGRESIÓN ............................................................................................................................... 2
3. REPRESENTATIVIDAD DE LA CURVA DE REGRESIÓN .......................................................................... 3
3.1. Poder explicativo del modelo...................................................................................................................... 3
3.2. Poder explicativo frente a poder predictivo ................................................................................................ …ver más…

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Seguidamente, se representan dichos valores en unos ejes cartesianos, dando lugar a un diagrama de dispersión o nube de puntos. Así, cada individuo vendrá representado por un punto en el gráfico, de coordenadas ( x , y ) . De esa forma, se podrá obtener una primera idea acerca de la forma y de la i i

dispersión de la nube de puntos. Al dibujar la nube de puntos, se encontrará, entre otros, casos como los que hace referencia la figura 1.
En primer lugar deberá distinguirse entre dependencia funcional y dependencia estocástica. En el primer caso la relación es perfecta: Y = f ( X ) (figura 1d y 1e); es decir, los puntos del diagrama de dispersión

correspondiente aparecen sobre la función Y = f ( X ) . Por ejemplo, en 1d sería Y = a + b X .
Sin embargo, suele ocurrir que no existe una dependencia funcional perfecta, sino otra dependencia o relación menos rigurosa o dependencia estocástica (figura 1b y 1c). Entonces, la relación entre X e Y , se escribiría (en el caso de la figura 1b) de la forma Y = a + b X + e , donde e es un error (o residual), debido por ejemplo, a no incluir variables en el modelo que sean importantes a la hora de explicar el

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comportamiento de Y , y cuyos efectos sean diferentes a los de X ; errores aleatorios o de medida, o simplemente a que se ha especificando mal el modelo (por ejemplo, en lugar de ser una