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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorVera Alcívar, Francisco Xavier, Director-
dc.contributor.authorCelleri Mujica, Colón Mario-
dc.creatorEspol-
dc.date.accessioned2017-02-24T19:45:37Z-
dc.date.available2017-02-24T19:45:37Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationCelleri Mujica, Colón Mario (2015). Análisis comparativo de regresión ortogonal como alternativa a la regresión ordinaria. Trabajo final para la obtención del título: MAESTRIA EN INVESTIGACION MATEMÁTICA. ESPOL. FCNM, Guayaquil.-
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/37776-
dc.descriptionEl mètodo de regresiòn lineal es un mètodo que permite ajustar una recta, la "mejor" recta, a una colecciòn de puntos. el tèrmino "mejor" se refiere a que se minimiza la suma total de los errores o suma de los errores individuales. el mètodo de regresiòn màs comùnmente utilizado es el llamado de los "minimos cuadrados" (gillard, 2006), el cual consiste en medir la distancia existente entre el punto que corresponde a la observaciòn y el punto sobre la recta (o subespacio) hipotètico, aquella recta (o subespacio) que produzca la mìnima suma es la elegida. el concepto de regresiòn lineal, incluyendo el mètodo de mìnimos cuadrados tiene ya una larga historia. los avances en los aspectos matemàticos, estadìsticos y cientìficos durante el siglo 18 permitieron el desarrollo de lo que hoy conocemos como regresiòn lineal y el mètodo de mìnimos cuadrados en los albores del siglo 19. los principales problemas cientificos 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-
Aparece en las colecciones: Tesis de Postgrado - FCNM

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