20144098
Beschreibung
Mindmap von Lorena Malaver, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von Lorena Malaver
vor mehr als 4 Jahre
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Medidas estadísticas
Bivariantes de regresión.
- Regresión lineal simple
- Una función es lineal en los
parámetros si éstos aparecen con
frecuencia unitaria y no están
multiplicados ni divididos por
cualquier otro parámetro. A modo
de ejemplo, yj = a + √bxi no es una
función lineal en los parámetros.
Sin embargo, yj = a + bxi + cxi2 sí
lo es.
- - Estimación de los parámetros de la
regresión lineal. - Coeficiente de
determinación .
- - Estimación de los parámetros de la
regresión lineal. - Coeficiente de
determinación .
- En un modelo de regresión lineal simple
tratamos de explicar la relación que
existe entre la variable respuesta Y y una
única variable explicativa X.
- Una función es lineal en los
parámetros si éstos aparecen con
frecuencia unitaria y no están
multiplicados ni divididos por
cualquier otro parámetro. A modo
de ejemplo, yj = a + √bxi no es una
función lineal en los parámetros.
Sin embargo, yj = a + bxi + cxi2 sí
lo es.
- Regresión lineal múltiple
- 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.
- Nomenclatura modificada. Supuesto de
Multicolinealidad. Coeficientes de regresión
parcial. Coeficientes de correlación múltiple y
de determinación múltiple. Transformaciones
de variables. Variables binarias.
- Nomenclatura modificada. Supuesto de
Multicolinealidad. Coeficientes de regresión
parcial. Coeficientes de correlación múltiple y
de determinación múltiple. Transformaciones
de variables. Variables binarias.
- El objetivo es mejorar las predicciones de
la variable de criterio.
- Nomenclatura modificada
- Un marco de notación modificado y más
formal es valioso para comentar el análisis
de regresión múltiple.
- Un marco de notación modificado y más
formal es valioso para comentar el análisis
de regresión múltiple.
- Supuesto de Multicolinealidad
- Es un modelo que requiere el supuesto adicional de
que las variables de predicción no se correlacionan
entre ellas.
- Es un modelo que requiere el supuesto adicional de
que las variables de predicción no se correlacionan
entre ellas.
- Coeficientes de regresión parcial
- Coeficientes de correlación múltiple y de
determinación múltiple.
- Se usan para dicho propósito el coeficiente de correlación y su valor elevado
a la segunda potencia, el coeficiente de determinación múltiple.
- Se usan para dicho propósito el coeficiente de correlación y su valor elevado
a la segunda potencia, el coeficiente de determinación múltiple.
- Nomenclatura modificada
- 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.
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