17787022
Description
Mind Map by Rdoce De La Vega, updated more than 1 year ago
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Created by Rdoce De La Vega
over 5 years ago
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medidas estadísticas Bivariantes de
regresión y correlación
- regresión: se usa para
derivar una ecuación
que relaciona la
variable de criterio con
una o más variables de
predicción.
- Regresión Lineal: Se denomina regresión lineal cuando la
función es lineal, es decir, requiere la determinación de dos
parámetros: la pendiente y la ordenada en el origen de la
recta de regresión, y=ax+b.
- En aquellos casos en que el coeficiente de regresión lineal sea “cercano”
a +1 o a –1, tiene sentido considerar la ecuación de la recta que “mejor
se ajuste” a la nube de puntos (recta de mínimos cuadrados). Uno de los
principales usos de dicha recta será el de predecir o estimar los valores
de Y que obtendríamos para distintos valores de X. Estos conceptos
quedarán representados en lo que llamamos diagrama de dispersión :
- recta de mínimos cuadrados
- En aquellos casos en que el coeficiente de regresión lineal sea “cercano”
a +1 o a –1, tiene sentido considerar la ecuación de la recta que “mejor
se ajuste” a la nube de puntos (recta de mínimos cuadrados). Uno de los
principales usos de dicha recta será el de predecir o estimar los valores
de Y que obtendríamos para distintos valores de X. Estos conceptos
quedarán representados en lo que llamamos diagrama de dispersión :
- Regresión Lineal: Se denomina regresión lineal cuando la
función es lineal, es decir, requiere la determinación de dos
parámetros: la pendiente y la ordenada en el origen de la
recta de regresión, y=ax+b.
- correlación: mide
la cercanía de la
relación entre dos
o más variables.
- Correlacion Lineal: Método
estadístico utilizado para
determinar el grado de
asociación entre dos
variables.
- Ejemplo
- Ejemplo
- Correlacion Lineal: Método
estadístico utilizado para
determinar el grado de
asociación entre dos
variables.
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