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dc.contributor.advisorVera Alcívar, Francisco Xavier, Director-
dc.contributor.authorCélleri Mujica, Colón Mario-
dc.creatorEspol-
dc.date.accessioned2017-02-24T19:45:37Z-
dc.date.available2017-02-24T19:45:37Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationCélleri Mujica, Colón Mario (2014). Análisis comparativo de regresión ortogonal como alternativa a la regresión ordinaria. Trabajo final para la obtención del título: MAESTRIA EN INVESTIGACION MATEMÁTICA. [Tesis de postgrado]. ESPOL. FCNM. Guayaquil, 73 páginas.-
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/37776-
dc.descriptionEl método de regresión lineal es un método que permite ajustar una recta, la "mejor" recta, a una colección de puntos. el término "mejor" se refiere a que se minimiza la suma total de los errores o suma de los errores individuales. el método de regresión más comúnmente utilizado es el llamado de los "mínimos cuadrados" (Gillard, 2006), el cual consiste en medir la distancia existente entre el punto que corresponde a la observación y el punto sobre la recta (o subespacio) hipotético, aquella recta (o subespacio) que produzca la mínima suma es la elegida. el concepto de regresión lineal, incluyendo el método de mínimos cuadrados tiene ya una larga historia. los avances en los aspectos matemáticos, estadísticos y científicos durante el siglo 18 permitieron el desarrollo de lo que hoy conocemos como regresión lineal y el método de mínimos cuadrados en los albores del siglo 19. los principales problemas científicos del siglo 18.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent57 p.-
dc.language.isospa-
dc.publisherESPOL. FCNM-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectESTADISTICAS-MATEMATICAS-
dc.subjectMETODO DE REGRESION-
dc.subjectREGRESION LINEAL-
dc.titleAnálisis comparativo de regresián ortogonal como alternativa a la regresión ordinaria-
dc.typemasterThesis-
dc.identifier.codigoespolD-CD71851-
dc.description.cityGuayaquil-
dc.description.degreeMAESTRIA EN INVESTIGACION MATEMATICA-
Appears in Collections:Tesis de Postgrado - FCNM

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