1. regresión multiple
   1. determinar la relación entre las variables independientes y dependiente, o variables de predicción y de criterio. El análisis de regresión múltiple permite añadir diversas variables, de modo que la ecuación refleje los valores de un cierto número de variables de predicción, no una sola. El objetivo de esto es mejorar las predicciones de la variable de criterio.
      1. supuesto de multicolinealidad
         1. multicolinealidad
            1. que consiste en que las variables de predicción no son independientes unas de otras, como se requiere, sino que están correlacionadas.
            2. Subtemaconjunto de datos reduce la eficiencia de la estimación de los parámetros de regresión. Ello se debe a que la cantidad de información acerca del efecto de cada variable de predicción sobre la variable de criterio disminuye conforme la correlación entre las variables de predicción aumenta. 2
      2. nomencatura modificada
         1. coeficiente de regresión parcial
            1. Cantidad que resulta de un análisis de regresión múltiple e indica el cambio promedio en la variable de criterio por cambio unitario en una variable predictiva,
      3. coeficientes de correlación multiple
         1. se denota formalmente con Ry123, donde el subíndice primario es la variable de criterio, y los subíndices secundarios, las variables de predicción
      4. coeficiente de determinación multiple
         1. En el análisis de determinación múltiple, la proporción de variación en la variable de criterio que se explica con la covariación de las variables predictivas.
      5. coeficiente de determinación parcial
         1. Cantidad que resulta del análisis de regresión múltiple e indica la proporción de variación de la variable de criterio que no se explica con una o más variables previas y sí con la inclusión de una nueva variable a la ecuación de regresión.
      6. coeficeiente de correlación parcial
         1. En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.
2. regresion simple
   1. se usa para derivar una ecuación que relaciona la variable de criterio con una o más variables de predicción. En ello se considera la distribución de frecuencias de la variable de criterio cuando se mantienen fijas en diversos valores una o más de las variables de predicción.2
3. referencias
   1. Churchill, G.A. (2009). Análisis de Correlación y de Regresión Simple. México City: Cengage Learning. (pp 675 – 686). Recuperado de http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4058900232&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=e558184ed89e57d11ede116134cfce41
   2. Churchill, G.A. (2009). "Análisis de Regresión Múltiple." Investigación de mercados. México City: Cengage Learning.(pp 686 – 695).Recuperado de http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4058900234&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=49575112db86a0eb46dae86bbaf74cb9