Medidas estadísticas bivariantes

la regresión trata de explicar el comportamiento de una variable denominada explicada dependiente o endógena explicada, en función a otra variable denominadas explicativas dependiente exógena dependiente
1. Regresión lineal
  1. Regresión lineal simple
    1. función lineal es aquella que satisface las propiedades: propiedad activa si existe Y, la cual es la función polinómica cuya presentación en el plano cartesiano es una linéa recta
  2. Coeficiente de determinación lineal
    1. Una vez escogida la ecuación rectilínea para representar la relación de dependencia Y sobre X y estimados sus parámetros ay b se procede al computo del coeficiente lineal con el objetivo de medir grado de dependencia a y sobre X bajo la función de regresión lineal.
  3. Modelo del análisis de regresión
    1. Determinista: supone que bajo condiciones ideales, el comportamiento de la variable dependiente puede ser totalmente de por una función matemática de las variables independiente. Es decir, en condiciones ideales del modelo permite predecir un SIN ERROR el valor de la variable dependiente
    2. Estadístico: Permite la incorporación de un componente aleatorio en relación. En consecuencia las predicciones obtenidas a través de modelos estadísticos tendrán asociado un error de predicción
    3. La pendiente B1 nos indica si hay relación entre las dos variables su signo nos indica si la relación es positiva o negativa. la razón es que su valor numérico depende de las unidades de medidas de las dos variables. un cambio de unidades en una de ella seria puede producir un cambio drastico en el valor de la dependiente
  4. Análisis de regresión.
    1. Técnica estadística para derivar una ecuación que relaciona una variable de criterio con una o mas variable de predicción. cuando se usa una variable de predicción el análisis de regresión es simple, si se utiliza dos o mas variables el análisis d regresión es múltiple
  5. Coeficiente de regresión parcial
    1. Cantidad que resulta de un análisis de regresión múltiple, indica el cambio promedio de una variable de criterio por cambio unitario en una variable predictiva
2. Regresión múltiple
  1. La regresión puede ser lineal y curvilínea o no lineal. puede ser
    1. El coeficiente de regresión puede ser positivo, negativo o nulo
    2. Indica el número de unidades en que se modifica la variable dependiente ´´Y´´ por efecto del cambio de la variable independiente, ´´X´´ o viceversa en una unidad de medida.
  2. Coeficiente de determinación R2
    1. Determina el grado de correlación entre las variables El coeficiente de determinación, También llamado R cuadrado, refleja la bondad del ajuste de un modelo a la variable.

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