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Beschreibung
Mindmap von carin viviana mora paez, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von carin viviana mora paez
vor mehr als 4 Jahre
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Medidas Estadísticas
Bivariantes de Regresión
- Regresión Multiple
- Cuando se emplea más de una variable independiente para evaluar una variable dependiente.
- Nomenclatura Modificada
- Un marco de notación modificado y más formal es valioso para comentar el análisis de regresión múltiple.
Considere el modelo de regresión general con tres variables de predicción. La ecuación modificada.
- Y = α + β1 X1 + β3X3 + ∊
- la cual es un estado simplificado de la más elaborada y precisa ecuación.
- Supuesto de multicolinealidad
- Condición existente en un análisis de regresión múltiple, que consiste en que las variables de
predicción no son independientes unas de otras, como se requiere, sino que están correlacionadas.
- Coeficientes de regresión parcial
- Coeficientes de regresión parcial es cuando existe multicolinealidad, Simplemente no
resulta válida la interpretación “normal” de esos coeficientes, como “el cambio promedio de
la variable de criterio relacionado con el cambio unitario de la variable de predicción
apropiada cuando se mantienen constantes las demás variables de predicción“. La ecuación
todavía sería útil para fines de predicción, en el supuesto de que las condiciones sean
estables. Empero, no deben usarse los coeficientes de regresión parcial como base para la
toma de decisiones mercadológicas estratégicas cuando es significativa la multicolinealidad.
- Coeficientes de correlación múltiple y de
determinación múltiple
- 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.
- Coeficiente de correlación múltiple
- En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación múltiple.
- En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación múltiple.
- Coeficiente de determinación parcial
- 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.
- 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.
- Coeficiente de correlación parcial
- En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.
- En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.
- Coeficiente de determinación
múltiple
- En el análisis la proporción de variación en la variable de criterio que se explica con la covariación de las
variables predictivas.
- En el análisis la proporción de variación en la variable de criterio que se explica con la covariación de las
variables predictivas.
- Coeficiente de correlación múltiple
- 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.
- Coeficientes de correlación múltiple y de
determinación múltiple
- Coeficientes de regresión parcial es cuando existe multicolinealidad, Simplemente no
resulta válida la interpretación “normal” de esos coeficientes, como “el cambio promedio de
la variable de criterio relacionado con el cambio unitario de la variable de predicción
apropiada cuando se mantienen constantes las demás variables de predicción“. La ecuación
todavía sería útil para fines de predicción, en el supuesto de que las condiciones sean
estables. Empero, no deben usarse los coeficientes de regresión parcial como base para la
toma de decisiones mercadológicas estratégicas cuando es significativa la multicolinealidad.
- Coeficientes de regresión parcial
- Condición existente en un análisis de regresión múltiple, que consiste en que las variables de
predicción no son independientes unas de otras, como se requiere, sino que están correlacionadas.
- Supuesto de multicolinealidad
- la cual es un estado simplificado de la más elaborada y precisa ecuación.
- Y = α + β1 X1 + β3X3 + ∊
- Un marco de notación modificado y más formal es valioso para comentar el análisis de regresión múltiple.
Considere el modelo de regresión general con tres variables de predicción. La ecuación modificada.
- Nomenclatura Modificada
- Cuando se emplea más de una variable independiente para evaluar una variable dependiente.
- Variable Binaría
- Una a la que se asigna uno de dos valores, 0 o 1, y se usa para representar en forma numérica los
atributos o características que no son esencialmente cuantitativos.
- Una a la que se asigna uno de dos valores, 0 o 1, y se usa para representar en forma numérica los
atributos o características que no son esencialmente cuantitativos.
- Trasformaciones de Variables
- Es un cambio en la escala con que se expresa una variable dada.
- Es un cambio en la escala con que se expresa una variable dada.
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