El objetivo de este libro es presentar al lector los conceptos fundamentales del análisis de regresión, cuyo objetivo es el de obtener modelos matemáticos que describan las relaciones existentes entre variables. En este libro se desarrollan los modelos de regresión lineal simple y múltiple. La aproximación a estos modelos se realiza a partir de los conceptos estadísticos de esperanza matemática y varianza. Una vez establecidos los modelos matemáticos se explica cómo a través de los mismos pueden realizarse predicciones de la variable respuesta a partir de nuevas observaciones en las variables regresoras, y cómo evaluar los intervalos de confianza asociados a estas predicciones.

Se presta una especial atención al problema de la multicolinealidad, que dificulta la obtención de modelos de regresión lineal múltiple cuando hay dependencia entre las variables regresoras. Se estudia cómo evaluar la multicolinealidad y cómo puede combatirse mediante la regresión de componentes principales. Finalmente se realiza una breve aplicación del análisis de regresión a las medidas instrumentales. Todo ello se ha tratado con ejemplos desarrollados a partir de datos experimentales que el lector puede reproducir en su mayor parte mediante una hoja de cálculo y programación básica. Este trabajo va dirigido a estudiantes universitarios de carreras científicas y técnicas, a profesionales que empleen el análisis de regresión en su trabajo, y personas que de un modo u otro estén vinculadas con la ciencia