Contraste o prueba de hipótesis e introducción al análisis de regresión lineal o ajuste de mínimos cuadrados : Notas para doctorandos
Roca-Fernández, Catalina (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Geografia)
Mullor, Martí (Universitat Autònoma de Barcelona)

Títol variant:	Contrast or hypothesis testing and introduction to linear regression analysis or least-squares fitting : Notes for phd students
Data:	2024
Resum:	Este artículo pretende mostrar una visión integradora sobre dos de las metodologías estadísticas ampliamente utiliza- das en diferentes disciplinas académicas y científicas, a veces pudiendo ser complicado llegar a entenderlas sobre todo en los inicios de los estudios universitarios y de la carrera investigadora, tratándose de un artículo enfocado a su entendimiento teórico y aplicación. El contraste o prueba de hipótesis y el análisis de regresión lineal o ajuste de mínimos cuadrados son metodologías que se ponen en práctica en diferentes momentos del desarrollo de un trabajo universitario y científico, por tanto, es importante entender las bases que las fundamentan.
Resum:	This article aims to show an integrative view of two of the statistical methodologies widely used in different academic and scientific disciplines, sometimes it being able to be complicated to understand, especially at the beginning of the university studies and the research career, it being an article focused on their theoretical understanding and application. The statistical hypothesis testing and the linear regression analysis or least-squares fitting are methodologies that are put into practice at different moments of the development of a university and scientific work, therefore, it is important to understand the bases that support them.
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Llengua:	Castellà
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria:	Inferencia estadística ; Métodos paramétricos ; Métodos no paramétricos ; Regresión ; Ajuste de modelos ; Statistical inference ; Parametric methods ; Non-parametric methods ; Regression ; Fitting models
Publicat a:	Revista Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información, Vol. 11 Núm. 21 (enero-junio 2024) , p. 13-25, ISSN 2357-3716

DOI: 10.21017/rimci.2024.v11.n21.a149

14 p, 391.1 KB

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