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Beschreibung
Mindmap von ROLDAN HIGUERA ANDRES FELIPE, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von ROLDAN HIGUERA ANDRES FELIPE
vor etwa 4 Jahre
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MEDIDAS ESTADÍSTICAS BIVARIANTES
DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN.
- Las técnicas estadísticas bivariantes permiten el análisis conjunto
de dos características de los individuos de una población con el
propósito de detectar posibles relaciones entre ellas.
- La naturaleza (nominal, ordinal o numérica) de las
características objeto de estudio determinará las
herramientas mas adecuadas para su análisis.
- La naturaleza (nominal, ordinal o numérica) de las
características objeto de estudio determinará las
herramientas mas adecuadas para su análisis.
- REGRESION
- REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
- Estudia los cambios en una variable. esto quiere decir que cuando
una variable independiente ejerce influencia sobre una variable
dependiente, donde X es la variable independiente, explicativa o
exogena y Y la variable dependiente, respuesta o endogena
- Tipos de Relación
- Linealidad
- Homogeneidad
- Independencial
- Normalidad
- Homocedasticidad
- Linealidad
- Modelo de Regresión Lineal Simple
- yi: representa el valor
de la variable respuesta
- β0 Intercepto y β1
Pendiente: son los
coeficientes de regresión
- Xi: representa el valor de
la variable explicativa
para la observación
- Ui: Representa
el error para la
observación
- yi: representa el valor
de la variable respuesta
- Tipos de Relación
- Estudia los cambios en una variable. esto quiere decir que cuando
una variable independiente ejerce influencia sobre una variable
dependiente, donde X es la variable independiente, explicativa o
exogena y Y la variable dependiente, respuesta o endogena
- REGRESIÓN LINEAL MULTIPLE
- Es cuando dos o mas variables independientes influyen sobre una
variable dependiente. Se usa cuando la variable dependiente Y
depende linealmente de cada una de las variables explicativas. un
regresor no basta para explicar subcrecientemente la variabilidad Y
- Modelo de Regresión Multiple
- Y: es la variable explicada,
dependiente o respuesta
- Y=f (x1,..,xk) es la parte
determinista del modelo
- x1,..,xk: son las variables
explicativas, regresores o
variables independientes.
- E: representa el error aleatorio.
Contiene el efecto sobre y de todas
las variables distintas del x1,..,xk.
- Y: es la variable explicada,
dependiente o respuesta
- Modelo de Regresión Multiple
- Es cuando dos o mas variables independientes influyen sobre una
variable dependiente. Se usa cuando la variable dependiente Y
depende linealmente de cada una de las variables explicativas. un
regresor no basta para explicar subcrecientemente la variabilidad Y
- REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
- CORRELACIÓN
- La correlación entre dos variables busca determinar
el grado de relación que existe entre ellas dos. ella
se calcula con los coeficientes de correlación
- Los coeficientes de correlación son números que varían entre +1 y -1. Su magnitud indica el
grado de asociación entre las variables, si es 0 indica que no existe relación alguna y los valores
extremos +1 y -1 indican correlación perfecta positiva positiva o negativa respectivamente.
- Los coeficientes de correlación son números que varían entre +1 y -1. Su magnitud indica el
grado de asociación entre las variables, si es 0 indica que no existe relación alguna y los valores
extremos +1 y -1 indican correlación perfecta positiva positiva o negativa respectivamente.
- POSITIVA
- Se dice que existe una correlación lineal positiva entre
dos variables, si al aumentar o disminuir los valores de
la variable independiente aumentan o disminuyen los de
la variable dependiente. En un gráfico de dispersión, la
nube de puntos tiene forma ascendente y por tanto la
recta que se ajusta tendrá una pendiente positiva
- Se dice que existe una correlación lineal positiva entre
dos variables, si al aumentar o disminuir los valores de
la variable independiente aumentan o disminuyen los de
la variable dependiente. En un gráfico de dispersión, la
nube de puntos tiene forma ascendente y por tanto la
recta que se ajusta tendrá una pendiente positiva
- NEGATIVA
- Cuando al aumentar los valores de la variable
independiente disminuyen los valores de la
variable dependiente, o viceversa, se dice que la
correlación lineal es negativa. En este caso la nube
de puntos descenderá de la izquierda a derecha y
la pendiente de la recta ajustada será negativa.
- Cuando al aumentar los valores de la variable
independiente disminuyen los valores de la
variable dependiente, o viceversa, se dice que la
correlación lineal es negativa. En este caso la nube
de puntos descenderá de la izquierda a derecha y
la pendiente de la recta ajustada será negativa.
- La correlación entre dos variables busca determinar
el grado de relación que existe entre ellas dos. ella
se calcula con los coeficientes de correlación
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