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Mapa conceptual
Description
Mind Map on Mapa conceptual, created by Rebeca Gamboa on 19/08/2018.
Mind Map by
Rebeca Gamboa
, updated more than 1 year ago
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Created by
Rebeca Gamboa
about 6 years ago
20
0
0
Resource summary
Mapa conceptual
Unidad de muestreo - Unidad experimental
Variables
Continua
Categórica
Supuestos
Relación lineal entre predictores y respuesta
No multicolinealidad (relación lineal perfecta entre predictores)
Estudio observacional
Modelo de regresión
Selección de predictores
Consideraciones
Reducción de la variabilidad residual de y después de incluir predictores
Importancia de la variable respuesta como agente causal
Grado de recolección de observaciones precisas, rápidas y económicas
Simple
Permite estimar el valor esperado de la respuesta para un valor fijo del predictor
Se expresa la media condicional en función del predictor de una manera lineal
Múltiple
Se modela la media condicional como un hiperplano (vector de predictores)
Métodos de estimación de los coeficientes
Mínimos Cuadrados
Máxima verosimilitud
Inferencias
Coeficientes
No hay control de las variables explicativas
No da información adecuada de relación causa - efecto
Se debe investigar si otras variables explican de una forma más directa
Estudio experimental
Factores: Se quiere investigar su efecto que produce un cambio en la VR
Niveles: implican una cantidad o categorías de un factor
Tratamiento
Un factor: tratamientos son los niveles
Más de 1 factor: cada tratamiento son la combinación de niveles
Hipótesis a verificar
Todos los tratamientos producen las mismas medias, o el factor no tiene efecto sobre la media global:
Modelo lineal básico
Un promedio general de todas las mediciones sin importar el tratamiento.
Efecto del tratamiento
Error experimental: parte intrínseca a la unidad experimental
Estimación de los parámetros: Mínimos cuadrados
Análisis de variancia
Fuentes de variación
Variación entre tratamientos (CMT)
Variación dentro de los tratamientos (CME)
Distribución del cociente de cuadrados medios
Comparación de las fuentes de variación
Si el CMTrat ~ CME, el valor F ~ 1.
Apoyar la Ho
Potencia
Si el CMTrat > CME, el valor F > 1
No apoyar la Ho
Estimaciones de medias y efectos
Contrastes
Intervalos simultáneos
Sheffé
Bonferroni
Comparaciones múltiples
Tukey
Dunnett
Modelo con 2 factores sin interacciones
Modelo con 2 factores con interacciones
Clasificación
Factores potenciales de diseño
Factores de diseño
Factores constantes
Factores que varían
Factores perturbadores
Factores controlables
Factores de ruido (covariables)
Modelos de efectos fijos
Se ha considerado para el factor todos los posibles valores que éste puede tomar
Modelos de efectos aleatorios
En un factor se ha considerado tan sólo una muestra de los posibles valores que éste puede tomar.
Modelos de efectos mixtos
Algunas variables son tratadas como aleatorias y otras son consideradas fijos.
Distribución condicional de la respuesta
Supuestos
Normalidad
Homoscedasticidad
Distribución de los errores
Supuestos
No autocorrelación
Normalidad
Homoscedasticidad
Media attachments
Unidad 1 (binary/octet-stream)
Sin Título (binary/octet-stream)
Efecto (binary/octet-stream)
Modelo Lineal Básico (binary/octet-stream)
Mcp (binary/octet-stream)
F (binary/octet-stream)
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