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GoConqr Review
Todo lo que necesitas saber sobre medidas estadísticas bivariantes de regresión y correlación, encuéntralo en este magnífico mapa mental.
Mind Map by Aleja Vargas, updated more than 1 year ago
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Created by Aleja Vargas
over 5 years ago
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medidas estadísticas
Bivariantes de
regresión y correlación.
- Estadisticas Bivariantes
- Las técnicas estadísticas bivariantes permiten
el análisis conjunto de dos características de
los individuos de una población con el propósito
de detectar posibles relaciones entre ellas.
- Ambas Variables cuantitativas
- Diagrama De Dispersión
- Coeficiente de correlación
lineal de pearson
- El Porcentaje de variabilidad
de Y Explicado por la
variabilidad en X lo mide el
coeficiente de determinación
que corresponde a r2
- X: Puntaje en un sistema de aprendizaje
y: Costo asociado al logro del puntaje
- X: Puntaje en un sistema de aprendizaje
y: Costo asociado al logro del puntaje
- El Porcentaje de variabilidad
de Y Explicado por la
variabilidad en X lo mide el
coeficiente de determinación
que corresponde a r2
- Inferencial
- H0: Las
variables son
independientes
( variables no
relacionadas)
- Ha: Las
variables no
son
independientes
( variables
relacionadas)
- H0: Las
variables son
independientes
( variables no
relacionadas)
- Diagrama De Dispersión
- Ambas variables Cuantitativas
- Cuestionario
- Tabla de datos
- Tabla de condigos condensados
- Tabla de frecuencia o tabla de contingencia
- Representación grafica
- Representación grafica
- Tabla de frecuencia o tabla de contingencia
- Cuestionario
- Ambas Variables cuantitativas
- Las técnicas estadísticas bivariantes permiten
el análisis conjunto de dos características de
los individuos de una población con el propósito
de detectar posibles relaciones entre ellas.
- Regresión y correlación
- Gráficamente el diagrama de dispersión o nube de puntos
permite obtener información sobre el tipo de relación
existente entre X y Y.
- CORRELACIÓN
- La finalidad de la correlación es examinar la
dirección y la fuerza de la asociación entre dos
variables cuantitativas. Así conoceremos la
intensidad de la relación entre ellas y si, al
aumentar el valor de una variable, aumenta o
disminuye el valor de la otra variable.
- La finalidad de la correlación es examinar la
dirección y la fuerza de la asociación entre dos
variables cuantitativas. Así conoceremos la
intensidad de la relación entre ellas y si, al
aumentar el valor de una variable, aumenta o
disminuye el valor de la otra variable.
- REGRESIÓN
- La regresión está dirigida a
describir como es la relación
entre dos variables X e Y,
- Mediante las técnicas de regresión
inventamos una variable Ŷ como función
de otra variable X (o viceversa).
- Los residuos o errores ei son la
diferencia entre los valores
observados (verdadero valor de Y) y
los valores pronosticados por el
modelo: ei =Y-Ŷ.
- Los residuos o errores ei son la
diferencia entre los valores
observados (verdadero valor de Y) y
los valores pronosticados por el
modelo: ei =Y-Ŷ.
- Mediante las técnicas de regresión
inventamos una variable Ŷ como función
de otra variable X (o viceversa).
- La regresión está dirigida a
describir como es la relación
entre dos variables X e Y,
- CORRELACIÓN
- Gráficamente el diagrama de dispersión o nube de puntos
permite obtener información sobre el tipo de relación
existente entre X y Y.
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