Algunos aspectos del análisis de regresión lineal pueden introducirse fácilmente dentro del marco del modelo de regresión lineal con dos variables que se ha estado analizando hasta ahora. Primero consideraremos el caso de regresión a través del origen, es decir, una situación en la cual el término del intercepto, β1 está ausente del modelo. Luego se considerará el tema de las unidades de medición, es decir, la forma como han sido medidas X y Y y la forma como un cambio en las unidades de medición afecta los resultados de la regresión. Finalmente, se verá el tema de la forma funcional del modelo de regresión lineal. Hasta el momento, se han considerado modelos que son lineales en los parámetros al igual que en las variables. Pero recuérdese que la teoría de regresión desarrollada en los capítulos anteriores solamente exige linealidad en los parámetros; las variables pueden entrar linealmente al modelo o pueden no hacerlo. Al considerar modelos que son lineales en los parámetros pero no necesariamente en las variables, se demuestra en este capítulo la forma como el modelo de dos variables puede tratarse a través de algunos problemas prácticos de interés.
Una vez haya sido entendidas las ideas introducidas en este capítulo, su extensión a los modelos de regresión múltiple es bastante sencilla, como se vera mas adelante.
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