17790229
Beschreibung
Mindmap von Astrid Lorena, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von Astrid Lorena
vor mehr als 5 Jahre
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Las medidas bivariantes
de regresión
- se
definen
- Según Churchill (2009) como quellas que describen o
explican el comportamiento de las variables
- relacionadas
- Con la variable dependiente o endógena del número de
variables explicativas en la regresión y la correlación
- las medidas de dispersión
de dividen en
- Regresión lineal simple
- es
- Utilizada para estudiar la relación entre una
variable en una investigación
- donde
- La regresión es lineal cuando la variable en una función y= f(x) lineal, si x no se
encuentra multiplicada o dividida por otra variable (potencia unitaria)
- por lo cual
- La función lineal son los parámetros que presentan frecuencia
unitaria y no se encuentran multiplicados o divididos
- teniendo en
cuenta
- La regresión (medida) en relación a las variables independientes y dependientes de
criterio con las de predicción y la multicolinealidad de variables no correlacionadas
- hay dos tipos de análisis
- Análisis de correlación
- es
- Una técnica estadística utilizada para
medir la cercanía de más de dos variables
- teniendo en
cuenta
- Las escalas de intervalos de las variables
- Las escalas de intervalos de las variables
- teniendo en
cuenta
- Una técnica estadística utilizada para
medir la cercanía de más de dos variables
- es
- Análisis de regresión
- es
- Una técnica estadística utilizada para relacionar un
variable de criterio con variables de predicción
- por medio
- De una ecuación dependiendo la regresión de
una variable (simple) o más de una (múltiple)
- De una ecuación dependiendo la regresión de
una variable (simple) o más de una (múltiple)
- por medio
- Una técnica estadística utilizada para relacionar un
variable de criterio con variables de predicción
- es
- Análisis de correlación
- Aspectos de análisis
- Error estándar de la estimación
- es
- El valor absoluto de la variación en el análisis de regresión de una
variable de criterio que no tienen una ecuación de regresión ajustada
- el cual
- Se interpreta por la distribución de
un valor a otro en una variable
- Se interpreta por la distribución de
un valor a otro en una variable
- el cual
- El valor absoluto de la variación en el análisis de regresión de una
variable de criterio que no tienen una ecuación de regresión ajustada
- es
- El coeficiente de correlación
- es
- Utilizado para establecer la relación lineal entre variables de
criterio y predictivas en el análisis de regresión
- Utilizado para establecer la relación lineal entre variables de
criterio y predictivas en el análisis de regresión
- es
- Error estándar de la estimación
- hay dos tipos de análisis
- La regresión (medida) en relación a las variables independientes y dependientes de
criterio con las de predicción y la multicolinealidad de variables no correlacionadas
- teniendo en
cuenta
- La función lineal son los parámetros que presentan frecuencia
unitaria y no se encuentran multiplicados o divididos
- por lo cual
- La regresión es lineal cuando la variable en una función y= f(x) lineal, si x no se
encuentra multiplicada o dividida por otra variable (potencia unitaria)
- donde
- Utilizada para estudiar la relación entre una
variable en una investigación
- es
- La regresión múltiple
- es
- El análisis de varias variables donde sus valores tienen
diferentes valores de predicción (criterio)
- donde
- Se establece la relación entre variables independientes y dependientes (predicción o
criterio), los términos de error surgen por variables no correlacionadas entre si y la
multicolinealidad en variables de predicción correlacionadas
- los elementos de la regresión
múltiple se dividen en
- Nomenclatura modificada
- es
- La notación expresada en una fórmula o ecuación
modificada como Y= a + B1 X1 + B3 X3 + E
- donde
- Se calculan las variables de predicción
en base a los datos obtenidos
- Se calculan las variables de predicción
en base a los datos obtenidos
- donde
- La notación expresada en una fórmula o ecuación
modificada como Y= a + B1 X1 + B3 X3 + E
- es
- Coeficiente de regresión parcial (neta)
- es
- El resultado que indica el cambio del promedio de criterio
de una variable por cambio unitario a lo predictivo
- la cual
- Se interpreta únicamente en las variables de
predicción independientes con otras variables
- Se interpreta únicamente en las variables de
predicción independientes con otras variables
- la cual
- El resultado que indica el cambio del promedio de criterio
de una variable por cambio unitario a lo predictivo
- es
- Multicolinealidad
- es
- Producto de las variables de predicción que no son independientes
de otras variables, sino que se encuentran correlacionadas
- Producto de las variables de predicción que no son independientes
de otras variables, sino que se encuentran correlacionadas
- es
- Coeficientes
- se dividen
en
- Coeficientes de regresión parcial
- son
- Aquellos valores continuos que permiten
predecir los cambios de las variables
- en base
- A los valores anteriores recopilados de las mismas
- A los valores anteriores recopilados de las mismas
- en base
- Aquellos valores continuos que permiten
predecir los cambios de las variables
- son
- El coeficiente de correlación múltiple
- es
- Representado por Ry₁₂₃ que indica la
variable de criterio y predicción
- donde
- Utiliza la raíz cuadrada del coeficiente de
determinación múltiple en su análisis
- Utiliza la raíz cuadrada del coeficiente de
determinación múltiple en su análisis
- donde
- Representado por Ry₁₂₃ que indica la
variable de criterio y predicción
- es
- El coeficiente de determinación múltiple
- es
- Expresado por R2 que indica la proporción de variación de una variable
de criterio compuesta de covariación en las variables de predicción
- la cual
- Indica la relación entre dos variables en
sus valores de estudio
- Indica la relación entre dos variables en
sus valores de estudio
- la cual
- Expresado por R2 que indica la proporción de variación de una variable
de criterio compuesta de covariación en las variables de predicción
- es
- Coeficientes de determinación parcial
- es
- Resultado del valor que indica la proporción de la variable de
criterio no explicadas con más de una variable (no relacionadas)
- donde
- Son utilizados para analizar los resultados de las
variables en la regresión múltiple
- Son utilizados para analizar los resultados de las
variables en la regresión múltiple
- donde
- Resultado del valor que indica la proporción de la variable de
criterio no explicadas con más de una variable (no relacionadas)
- es
- Coeficiente de correlación parcial
- son
- Los valores determinados en el análisis de la regresión múltiple de
más de una variable que indica las variables de criterio y predicción
- siendo
- La raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial
- La raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial
- siendo
- Los valores determinados en el análisis de la regresión múltiple de
más de una variable que indica las variables de criterio y predicción
- son
- Coeficientes de regresión parcial
- se dividen
en
- Variables binarias
- son
- Aquellas que poseen uno o dos valores (0 a 1)
que se representan en un solo dígito
- las cuales
- Representan valores numéricos o
características no cuantitativas
- Representan valores numéricos o
características no cuantitativas
- las cuales
- Aquellas que poseen uno o dos valores (0 a 1)
que se representan en un solo dígito
- son
- Nomenclatura modificada
- los elementos de la regresión
múltiple se dividen en
- Se establece la relación entre variables independientes y dependientes (predicción o
criterio), los términos de error surgen por variables no correlacionadas entre si y la
multicolinealidad en variables de predicción correlacionadas
- donde
- El análisis de varias variables donde sus valores tienen
diferentes valores de predicción (criterio)
- es
- Regresión lineal simple
- las medidas de dispersión
de dividen en
- Con la variable dependiente o endógena del número de
variables explicativas en la regresión y la correlación
- relacionadas
- Según Churchill (2009) como quellas que describen o
explican el comportamiento de las variables
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