Investigación clínica XVIII. Del juicio clínico al modelo de regresión lineal

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Main Author: Lino Palacios-Cruz
Format: Artículo científico
Language:es
Published: Instituto Mexicano del Seguro Social 2013
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author Lino Palacios-Cruz
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contents Investigación clínica XVIII. Del juicio clínico al modelo de regresión lineal Lino Palacios-Cruz Marcela Pérez Rodolfo Rivas-Ruiz Juan O. Talavera Medicina estadística Modelos lineales modelos estadísticos Pensamos que los modelos matemáticos, como la regresión lineal, son conceptos que solo atañen a quienes se dedican a investigar, noción que dista de la realidad. La primera descripción de un modelo matemático fue realizada por Legendré, en 1805, y la introducción formal del término fue hecha por Galton, en 1886. La regresión lineal es útil para predecir la relación entre dos o más variables, siempre y cuando la variable dependiente sea cuantitativa y cuente con una distribución normal. Su desarrollo tiene como primer objetivo determinar la pendiente o inclinación de la línea de regresión: Y = a + bx, d onde “a” es la “constante de regresión” que equivale al valor de “Y” cuando “x” es igual a 0 y “b”, también llamada pen- diente de la recta, indica el incremento o decremento que se produce en “Y” cuando la variable “x” aumenta o disminuye una unidad. En la línea de regresión, “b” recibe también el nombre de coe fi ciente de regresión. El coe fi ciente de determinación (R 2 ) de fi ne la magnitud de la capacidad para predecir el efecto de las variables independientes sobre el resultado. 2013 artículo científico 0443-5117 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=457745492012 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4577 Revista Médica del Instituto Mexicano del Seguro Social application/pdf Instituto Mexicano del Seguro Social Revista Médica del Instituto Mexicano del Seguro Social (México) Num.6 Vol.51
format Artículo científico
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publishDate 2013
publisher Instituto Mexicano del Seguro Social
spellingShingle Investigación clínica XVIII. Del juicio clínico al modelo de regresión lineal
Lino Palacios-Cruz
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Investigación clínica XVIII. Del juicio clínico al modelo de regresión lineal Lino Palacios-Cruz Marcela Pérez Rodolfo Rivas-Ruiz Juan O. Talavera Medicina estadística Modelos lineales modelos estadísticos Pensamos que los modelos matemáticos, como la regresión lineal, son conceptos que solo atañen a quienes se dedican a investigar, noción que dista de la realidad. La primera descripción de un modelo matemático fue realizada por Legendré, en 1805, y la introducción formal del término fue hecha por Galton, en 1886. La regresión lineal es útil para predecir la relación entre dos o más variables, siempre y cuando la variable dependiente sea cuantitativa y cuente con una distribución normal. Su desarrollo tiene como primer objetivo determinar la pendiente o inclinación de la línea de regresión: Y = a + bx, d onde “a” es la “constante de regresión” que equivale al valor de “Y” cuando “x” es igual a 0 y “b”, también llamada pen- diente de la recta, indica el incremento o decremento que se produce en “Y” cuando la variable “x” aumenta o disminuye una unidad. En la línea de regresión, “b” recibe también el nombre de coe fi ciente de regresión. El coe fi ciente de determinación (R 2 ) de fi ne la magnitud de la capacidad para predecir el efecto de las variables independientes sobre el resultado. 2013 artículo científico 0443-5117 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=457745492012 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4577 Revista Médica del Instituto Mexicano del Seguro Social application/pdf Instituto Mexicano del Seguro Social Revista Médica del Instituto Mexicano del Seguro Social (México) Num.6 Vol.51
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