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Descripción
Mapa Mental por Daina Peralta, actualizado hace más de 1 año
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Creado por Daina Peralta
hace más de 2 años
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MEDIDAS ESTADISTICAS BIVARIANTES
DE REGRESION Y
CORRELACION.ESTADISTICA
- Análisis de Regresión: técnica estadística usada para medir la
cercanía de la relación lineal entre dos o más variables en una
escala de intervalo. (Churchill, 2009, p. 675)
- Regresión Simple: Cuando se utiliza solo una variable de
predicción, en este caso de una sola variable explicativa, si
ésta es X la regresión será de Y sobre X (Y/X de forma
abreviada), o mientras que, si es Y, la regresión será de X
sobre Y (X/Y de forma abreviada). (Montero, 2007, p. 130)
- Regresión Múltiple: Cuando se utiliza dos o
más variable de predicción, se denotan, en
general, por X1, X2, …, Xp, y la explicada por
Y, denotándose por Y/X1, X2, …, Xp la
regresión de Y sobre X1, X2, …, Xp. (Montero,
2007, p. 130)
- Regresión Simple: Cuando se utiliza solo una variable de
predicción, en este caso de una sola variable explicativa, si
ésta es X la regresión será de Y sobre X (Y/X de forma
abreviada), o mientras que, si es Y, la regresión será de X
sobre Y (X/Y de forma abreviada). (Montero, 2007, p. 130)
- Análisis de Correlación: técnica estadística
usada para derivar una ecuación que relaciona
una variable de criterio con una o más variable
de predicción. (Churchill, 2009, p. 675)
- Coeficiente de correlación: Término usado en el análisis de regresión
para designar la fuerza de la relación lineal entre las variables de
criterio y predictivas. (Churchill, 2009, p. 683)
- Correlación positiva perfecta, en que un
aumento dado de X determina con exactitud
otro de Y, tiene coeficiente +1. (Churchill,
2009, p. 684)
- Correlación negativa perfecta, en que un incremento
de X determina exactamente una disminución de Y,
produce un coeficiente –1. (Churchill, 2009, p. 684)
- Correlación nula
- Correlación positiva perfecta, en que un
aumento dado de X determina con exactitud
otro de Y, tiene coeficiente +1. (Churchill,
2009, p. 684)
- Correlación lineal: Redimensiona el campo de variación de la covarianza
entre -1 y 1, ahora se puede entender por qué la covarianza entre dos variables
indica su grado de correlación lineal a través de la recta. (Montero, 2007, p.
165)
- Correlación no lineal: cuando no se puede
representar en una recta. (Montero, 2007, p. 165)
- Coeficiente de correlación: Término usado en el análisis de regresión
para designar la fuerza de la relación lineal entre las variables de
criterio y predictivas. (Churchill, 2009, p. 683)
- Regresión de tipo I: Se asigna a cada valor de la variable explicativa (o
conjunto de valores de las variables explicativas, en el caso múltiple) la
media de la variable explicada condicionada a tal valor(es) de la(s)
variable(s) explicativa(s). (Montero, 2007, p. 131)
- Regresión de tipo II: Se supone que la función y = f(x) o y = f(x1, x2, …,
xp) que liga la variable explicada con la explicativa (o explicativas)
tiene forma paramétrica, es decir, Y se relaciona con X a través de una
serie de coeficientes o parámetros. (Montero, 2007, p. 131)
- Regresión de tipo II: Se supone que la función y = f(x) o y = f(x1, x2, …,
xp) que liga la variable explicada con la explicativa (o explicativas)
tiene forma paramétrica, es decir, Y se relaciona con X a través de una
serie de coeficientes o parámetros. (Montero, 2007, p. 131)
- Regresión lineal: se dice que una función es lineal en los
parámetros si estos aparecen con frecuencia unitaria y no están
multiplicados ni divididos por cualquier otro parámetro. (Montero,
2007, p. 151)
- Coeficiente de determinación lineal: teniendo como objetivo
medir el grado de dependencia de Y sobre X, bajo la función de
regresión estimada . (Montero, 2007, p. 157)
- Coeficiente de determinación
lineal simple
- Coeficiente de determinación
lineal simple
- Referencias Bibliográficas.
Churchill, G.A. (2009). Análisis de
Correlación y de Regresión
Simple. México City: Cengage
Learning. (pp-675–686).
Recuperado de
https://link.gale.com/apps/doc/CX4058900232/GVRL?u=unad&sid=GVRL&xid=a2479593
- Montero, J.M. (2007). Regresión y
Correlación Simple. Madrid:
Paraninfo. (pp 130 – 158).
Recuperado de
https://link.gale.com/apps/doc/CX4052100011/GVRL?u=unad&sid=GVRL&xid=5e6c855d
- Montero, J.M. (2007). Regresión y
Correlación Simple. Madrid:
Paraninfo. (pp 130 – 158).
Recuperado de
https://link.gale.com/apps/doc/CX4052100011/GVRL?u=unad&sid=GVRL&xid=5e6c855d
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