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Descripción
Mapa Mental por Mauricio Rodriguez, actualizado hace más de 1 año
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Creado por Mauricio Rodriguez
hace alrededor de 4 años
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Regresion y correlacion simple
- Método que estudia la relación existente entre dos variables
sobre una misma población a fin de detectar si existe
dependencia entre ellos o si son independientes.
- Regresion
- Clasificación.
- Regresión tipo I
- Se asigna a cada valor de la variable
explicativa (o conjunto de valores de las
variables explicativas en el caso
múltiple) la medida de la variable
explicativa condicionada a tal valor.
- Solo proveerá estimaciones
de Y para los valores de X
contenidos en la
distribución de frecuencias.
- Se representan
por una nube
de puntos.
- Se representan
por una nube
de puntos.
- Solo proveerá estimaciones
de Y para los valores de X
contenidos en la
distribución de frecuencias.
- Se asigna a cada valor de la variable
explicativa (o conjunto de valores de las
variables explicativas en el caso
múltiple) la medida de la variable
explicativa condicionada a tal valor.
- Regresión de tipo II
- Se entiende que la función y=f(X) o
y=f(x1,x2,...xp) que liga la variable
explicada con la explicativa tienen forma
paramétrica ; Y se relaciona X a través
de una serie de coeficientes o
parámetros.
- En consecuencia ,
proporciona
estimaciones de Y para
cualquier valor de X, este
contenido en la
distribución o no ..
- Regresión lineal;
cuando tal función sea
una recta
- Si la
regresión es
simple.
- Si la
regresión es
simple.
- Plano o
hiperplano.
- Si la
correlación
es múltiple.
- Regresión y
correlación
no lineal.
- Regresión y
correlación
no lineal.
- Si la
correlación
es múltiple.
- Regresión lineal;
cuando tal función sea
una recta
- En consecuencia ,
proporciona
estimaciones de Y para
cualquier valor de X, este
contenido en la
distribución o no ..
- Se entiende que la función y=f(X) o
y=f(x1,x2,...xp) que liga la variable
explicada con la explicativa tienen forma
paramétrica ; Y se relaciona X a través
de una serie de coeficientes o
parámetros.
- Regresión tipo I
- Modelos de regresión
- Indicador que permite identificar el tipo de
relacion entre las variables dependientes e
independientes en un modelo de regresion.
- Covarianza=((Sxy)
- Determina si el
modelo es creciente
o decreciente.
- Determina si el
modelo es creciente
o decreciente.
- Coeficiente de correlación lineal de
Pearson (Rxy), permite identificar si
el modelo de regresión lineal y en
qué grado están relacionadas
- Covarianza=((Sxy)
- Indicador que permite identificar el tipo de
relacion entre las variables dependientes e
independientes en un modelo de regresion.
- Clasificación.
- Correlacion
- Se puede estimar los datos de una
variable, dados los datos de la otra.
empleando una línea recta como
base.
- Tipos de
relaciones .
- Requiere
- Variable dependiente
:Variable que se predice o
estima; se muestra en el eje Y.
- Variable independiente : Variable que
proporcional la base para la
estimación, variable de pronóstico, se
refleja en el eje X.
- Determinar el nivel de
correlación entre las
variables.
- Se calcula
coeficiente de
correlación ( r).
- Muestra la dirección y la fuerza de la
relación lineal (lineal) entre dos
variables en escala de intervalos o
escala de razón, varia de (-1 a +1),
valor cercano a (0) indica poca
asociación entre variables, el valor
mas cercano a (1) indica una
Asociación directa o positiva entre las
variables, valor cercano a
-(1)Asociacion inversa o negativa entre
las variables.
- Muestra la dirección y la fuerza de la
relación lineal (lineal) entre dos
variables en escala de intervalos o
escala de razón, varia de (-1 a +1),
valor cercano a (0) indica poca
asociación entre variables, el valor
mas cercano a (1) indica una
Asociación directa o positiva entre las
variables, valor cercano a
-(1)Asociacion inversa o negativa entre
las variables.
- Análisis de
regresión.
- Para determinar la
línea recta o relación
entre variables
- Ecuacion que expresa la
relacion lineal (recta) entre dos
variables; estima el valor de la
variable independiente Y con
base en el valor seleccionado
de la variable independiente X.
- Calculo del
coeficiente (b)
- Calculo del
coeficiente (b)
- Ecuacion que expresa la
relacion lineal (recta) entre dos
variables; estima el valor de la
variable independiente Y con
base en el valor seleccionado
de la variable independiente X.
- Coeficiente de
determinación.
- Para determinar la
línea recta o relación
entre variables
- Se calcula
coeficiente de
correlación ( r).
- Variable dependiente
:Variable que se predice o
estima; se muestra en el eje Y.
- Dos variables estan correlacionadas si
sus medidas cambian juntas de
manera consistente y de caso en caso.
- Relación directa: directa o
creciente, si una de las variables
aumenta la otra igual o
viceversa.
- Relación inversa o decreciente: si una
variable aumenta la otra disminuye y
viceversa.
- Relación directa: directa o
creciente, si una de las variables
aumenta la otra igual o
viceversa.
- Requiere
- Tipos de
relaciones .
- Se puede estimar los datos de una
variable, dados los datos de la otra.
empleando una línea recta como
base.
- Regresion
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