20133716
Description
Mind Map by yamy quintero , updated more than 1 year ago
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Created by yamy quintero
about 5 years ago
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Medidas estadísticas bivariantes de
regresión
- la regresión lineal simple examina la relación lineal
entre dos variables continuas: una respuesta (Y) y un
predictor (x). Cuando las dos variables están
relacionadas
- La regresión lineal simple examina la relación lineal entre dos variables
continuas: una respuesta (Y) y un predictor (x) cuando las dos variables están
relacionadas, es posible predecir su valor de respuesta a partir de un valor
predictor con una exactitud mayor que la asociada únicamente a las
probabilidades.
- REGRESIÓN LINEAL
- Se entiende por lineal ya que hay dos posibles
interpretaciones: linealidad en las variables y linealidad
en los parámetros
- Se utiliza la regresión lineal simple
para:
- Determinar la relación de dependencia
que tiene una variable respecto a otra
- Ajustar la distribución de frecuencias de una
línea
- Predecir un dato desconocido de una
variable partiendo de los datos conocidos de
otra variable.
- Predecir un dato desconocido de una
variable partiendo de los datos conocidos de
otra variable.
- Ajustar la distribución de frecuencias de una
línea
- Determinar la relación de dependencia
que tiene una variable respecto a otra
- Se utiliza la regresión lineal simple
para:
- una función Y= f (x) se dice que es lineal en x si la variable x aparece
con potencia unitaria y no esta multiplicada ni dividida por otra
variable
- Es 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
- COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN LINEAL
- Una vez elegida la función rectilínea para representar
la relación de dependencia de Y sobre X y estimados
sus parámetros a y b, a continuación se procede al
computo del coeficiente de determinación lineal con
objeto de medir el grado de dependencia de Y sobre X
bajo la función de regresión lineal estimada
- Una vez elegida la función rectilínea para representar
la relación de dependencia de Y sobre X y estimados
sus parámetros a y b, a continuación se procede al
computo del coeficiente de determinación lineal con
objeto de medir el grado de dependencia de Y sobre X
bajo la función de regresión lineal estimada
- COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN LINEAL
- Es 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
- Se entiende por lineal ya que hay dos posibles
interpretaciones: linealidad en las variables y linealidad
en los parámetros
- REGRESIÓN MÚLTIPLE
- Se emplea mas de una variable
independiente para evaluar una variable
dependiente.
- se utiliza para la predicción de respuestas
a partir de variables explicativas
- El coeficiente de determinación múltiple Mide
la tasa porcentual de los cambios de Y que
pueden ser explicados por X1, X2 y X3 , y
simultáneamente.
- El Error Estándar de Regresión
Múltiple
- Mediante esta medida de dispersión se hace
más preciso el grado de dispersión alrededor del
plano de regresión, se hace más pequeño.
- (S x,y)
- Mediante esta medida de dispersión se hace
más preciso el grado de dispersión alrededor del
plano de regresión, se hace más pequeño.
- Se emplea mas de una variable
independiente para evaluar una variable
dependiente.
- REGRESIÓN: Se define como un procedimiento
mediante el cual se trata de determinar si
existe o no relación de dependencia entre dos o
más variables
- Transformación de variables
- Es un cambio en la escala con que se expresa una variable
- Es un cambio en la escala con que se expresa una variable
- coeficiente de correlación parcial
- cuantía resultante del análisis de regresión múltiple e
indica la proporción de variación de la variable
- cuantía resultante del análisis de regresión múltiple e
indica la proporción de variación de la variable
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