Medidas Estadisticas Bivariantes de Regresión

Descripción

Mapa Mental sobre Medidas Estadisticas Bivariantes de Regresión, creado por CESAR AUGUSTO SUAREZ el 28/06/2019.
CESAR AUGUSTO SUAREZ
Mapa Mental por CESAR AUGUSTO SUAREZ, actualizado hace más de 1 año
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Creado por CESAR AUGUSTO SUAREZ hace más de 5 años
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Resumen del Recurso

Medidas Estadisticas Bivariantes de Regresión
  1. permiten el análisis conjunto de dos características de los individuos de una población con el propósito de detectar posibles relaciones entre ellas
    1. La técnica de regresión lineal se encuentran entre Las más elementales (aunque las más potentes en el sentido de que se puede obtener más información)
      1. Modelo de Regresión Lineal Simple que estudia la relación lineal entre la variable respuesta (Y ) y la variable regresora (X), a partir de una muestra {(xi,Yi)}i = 1n
        1. la regresión lineal simple, ya nos informa de las siguientes magnitudes
          1. magnitud de la correlación
            1. incremento marginal
              1. valor de una de ellas cuando la otra es cero
            2. El Modelo de Regresión Lineal Multiple permite analizar la relación entre dos o más variables a través de ecuaciones
              1. La regresión lineal múltiple trata de ajustar modelos lineales o linealizables entre una variable dependiente y más de una variables independientes
                1. En este tipo de modelos es importante testar la heterocedasticidad, la multicolinealidad y la especificación.
                  1. suele ser suficiente para entender fenómenos mínimamente complejos en la que influyen más de dos variables, a diferencia de la regresión lineal simple
                    1. En el modelo de regresión lineal múltiple suponemos que más de una variable tiene influencia o está correlacionada con el valor de una tercera variable
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