MEDIDAS ESTADISTICAS BINIVARIANTES DE REGRECION.

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MEDIDAS ESTADISTICAS BINIVARIANTES DE REGRECION.
  1. ANALISIS DE REGRESION MULTIPLE.
    1. Determinar la relacion entre variables independientes y dependientes, o variables de prediccion y criterio.
      1. Se divide en:
        1. Nomenclatura modificada.
          1. Supuesto de multicolinealidad.
            1. Coeficiente de regresion parcial.
              1. Variables Binarias.
                1. Coeficiente de correlacion y determinacion multiple.
                  1. Trasformaciones de variables.
              2. Analisis de correlacion y regresion simple.
                1. Son de uso frecuente de los investigadores de mercados para el estudio de relacion entre dos o mas variables.
                  1. Analisis de correlacion
                    1. Analisis de regresion.
                      1. Error de estimacion.
                        1. Inferencias a cerca del coeficiente de pendiente.
                          1. Coeficiente de correlacion.
                        2. Regresion y Determinacion.
                          1. Regresion y correlacion simple.
                            1. Regresion lineal simple.
                              1. Una funcial es lineal en los parametros si estan determinados con frecuencia unitaria y no estas multiplicados ni divididos por cualquier otro parametro.
                                1. La regresion explica el comportamiento de una variable, denomida y explicada (dependiente o endogenea.
                                  1. Estimacion de los parametros de la regresion lineal.
                                2. Correlacion lineal e independencia estadistica.
                                  1. El coeficiente de correlacion lineal no hace si no redimensionar el campo de variacion de la covarianza entre 1 y 1.
                                    1. Se entiende como la varianza entre dos variables indica su grado de correlacion lineal a traves de la recta.
                                  2. Regresion Lineal.
                                    1. MODELOS.
                                      1. Matematico: Es la funcion matematica que se propone como forma de relacion entre la variable dependiente (Y) la o las variables independientes.
                                        1. Deterministico: Comportamiento de la variable dependiente puede ser totalmente descriptivo por una funcion matematica.
                                          1. Estadistico: Permite la incorporacion de un componente aleatorio en la relacion.
                                          2. Variables de la regresion.
                                            1. Covariables.
                                              1. Variable independientes.
                                                1. Dependientes.
                                                  1. De respuesta - Variables regresoras.
                                                    1. Suposiciones de regresion lineal.
                                                      1. Valores de la variable independiente x son fijos medidos y sin error * variable aleatoria.
                                                      2. Estimadores minimos cuadrados.
                                                        1. Es una tecnica de analisis numerico enmarcada dentro de la optimizacion matematicas en las que son ordenadas.
                                                      3. Permite determinar el grado de dependencia de la serie de valores X,Y prediciendo el valor y estimando que se obtendria paraun valor X que no esta en la distribucion.
                                                        1. Regresion simple: Estudia los cambios en una variables.
                                                          1. Regresion Multiple: Es la posible relacion entre varias variables independientes y otra dependiente.
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