4658423
Beschreibung
Mindmap von Lucia Castaño, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von Lucia Castaño
vor fast 9 Jahre
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Medidas Estadísticas
- Bivariantes
- Correlación
- La finalidad de la correlación es examinar la dirección y la
fuerza de la asociación entre dos variables cuantitativas.
- Correlación líneal
- Covarianza
- Indica el grado de variación conjunta de dos
variables aleatorias.
- Indica el grado de variación conjunta de dos
variables aleatorias.
- Covarianza
- Condiciones de
aplicación de la
correlación
- Variables cuantitativas
- Normalidad
- Independencia
- Variables cuantitativas
- La finalidad de la correlación es examinar la dirección y la
fuerza de la asociación entre dos variables cuantitativas.
- Regresión
- Explica el comportamiento de una variable y predice el valor
de una variable en funcion de los valores dados de la otra,
denominada explicativa dependiente o endogena en función
de otras denominadas explicativas independientes o
exogenas, se puede hacer una clasificacion en funcion del
numero de las variables explicativas de regresión y
correlación y es simple si ha y una variable explicativa y es
multiple si el numero de varibles explicativas son varias.
- Regresión líneal
- Determina el grado de dependencia de la serie de los
valores X y Y prediciendo el valor que se obtendra para un
valor X
- 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 exógena y Y la variable dependiente, respuesta o endógena.
- Linealidad
- Homogeneidad
- Homocedasticidad
- Independencia
- Normalidad
- Linealidad
- Regresión múltiple
- Puede ser líneal, curvilínea o no
líneal
- Coeficiente de regresión
- Postitvo
- Negativo
- Nulo
- Postitvo
- Coeficiente de regresión
- Coeficiente de determinación R2
- Determina el grado de correlación entre
las variables y el coeficiente de
determinación. También llamado R2
- Determina el grado de correlación entre
las variables y el coeficiente de
determinación. También llamado R2
- Puede ser líneal, curvilínea o no
líneal
- 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 exógena y Y la variable dependiente, respuesta o endógena.
- Determina el grado de dependencia de la serie de los
valores X y Y prediciendo el valor que se obtendra para un
valor X
- Explica el comportamiento de una variable y predice el valor
de una variable en funcion de los valores dados de la otra,
denominada explicativa dependiente o endogena en función
de otras denominadas explicativas independientes o
exogenas, se puede hacer una clasificacion en funcion del
numero de las variables explicativas de regresión y
correlación y es simple si ha y una variable explicativa y es
multiple si el numero de varibles explicativas son varias.
- Líneas de tendencia
- Representa una serie de datos obtenidos durante un largo periodo . Las líneas de tendencia son
generalmente líneas rectas, aunque algunas variaciones utilizan polinomios, o dependiendo de la
curvatura deseada en la línea.
- Representa una serie de datos obtenidos durante un largo periodo . Las líneas de tendencia son
generalmente líneas rectas, aunque algunas variaciones utilizan polinomios, o dependiendo de la
curvatura deseada en la línea.
- Tipos de relación
- Determinista
- No determinista
- Líneal
- No líneal
- Ausencia de relación
- Determinista
- Correlación
Medienanhänge
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