Modelo de correlación

Descripción

tipos de modelos estadísticos y pruebas paramétricas.
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Resumen del Recurso

Modelo de correlación
  1. Modelo de regresión lineal.
    1. Modelo mínimos cuadrados.
      1. Análisis de varianza.
        1. Análisis de varianza multifactorial.
          1. Un análisis de regresión y análisis de varianza, para una variable dependiente de uno mas factores (covariables).
            1. ANOVA múltiple.
          2. Diferencia entre 2 o mas medias entre 2 o mas grupos.
            1. 2 variables; una categórica y la otra cuantitativa.
              1. ANOVA simple.
            2. Dependencia entre 2 o mas variables, una relación analítica mas ajustada a nuestros datos, y si existen variabilidad entre estos.
              1. Medida desviación, valores ordenado en una dependiente y teorema de Gauss.
            3. Método que modela la relación entre la variable dependiente y las posibles independientes que puedan encontrarse, miden la incorreción y homocedosticidad.
              1. Cuadrado medio del error, covarianza y varianza.
                1. y=a+bx
              2. Determina la relación o dependencia que existe entre 2 variables, es decir si los cambios en una influyen en la otra y así averiguar si hay una correlación.
                1. Prueba de Spearman: 20 sujetos, coeficiente de correlación de Pearson en el cual son variables cuantitativas, aproximadamente con 50 sujetos o mas.
                  1. Chi cuadrado, mide la intensidad de la relación, usando variable cualitativas.
                  2. Modelos estadísticos.
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