22410198
Description
Mind Map by vanesa santos, updated more than 1 year ago
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Created by vanesa santos
over 4 years ago
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regresión y
determinación
- significa que
- El coeficiente de determinación, se define como la proporción de la
varianza total de la variable explicada por la regresión. El coeficiente
de determinación, también llamado R cuadrado, refleja la bondad del
ajuste de un modelo a la variable que pretender explicar.
- regresion lineal
- es
- la regresión lineal o ajuste lineal
es un modelo matemático usado
para aproximar la relación de
dependencia entre una variable
dependiente Y, las variables
independientes Xᵢ y un término
aleatorio
- tipo de regresion lineal
- De las dos interpretaciones de
linealidad, la linealidad en los
parámetros es la más relevante en
el contexto de la teoría de la
regresión y de la correlación. Sin
embargo, en lo que sigue, se
exigirá tanto la linealidad en los
parámetros como en las variables
para que la regresión sea calificada
de lineal
- De las dos interpretaciones de
linealidad, la linealidad en los
parámetros es la más relevante en
el contexto de la teoría de la
regresión y de la correlación. Sin
embargo, en lo que sigue, se
exigirá tanto la linealidad en los
parámetros como en las variables
para que la regresión sea calificada
de lineal
- tipo de regresion lineal
- la regresión lineal o ajuste lineal
es un modelo matemático usado
para aproximar la relación de
dependencia entre una variable
dependiente Y, las variables
independientes Xᵢ y un término
aleatorio
- es
- coeficientes y correlaciones
- es
- la correlación indica la fuerza y la
dirección de una relación lineal y
proporcionalidad entre dos
variables estadísticas
- funciona
- Para estudiar la relación lineal existente
entre dos variables continuas es necesario
disponer de parámetros que permitan
cuantificar dicha relación. Uno de estos
parámetros es la covarianza, que indica el
grado de variación conjunta de dos
variables aleatorias.
- coeficiente de correlación. Se partió de dos
supuestos adicionales al analizar el modelo
de correlación. El primero, que Xi es una
variable aleatoria. Una observación de
muestra permite obtener valores de Xi y Yi. El
segundo, que las observaciones provienen de
una distribución normal de dos variables, es
decir, una en que la variable X tiene
distribución normal, al igual que la variable Y.
- coeficiente
de Pearson
- coeficiente
de spearman
- coeficiente
de kendall
- coeficiente
de Pearson
- coeficiente de correlación. Se partió de dos
supuestos adicionales al analizar el modelo
de correlación. El primero, que Xi es una
variable aleatoria. Una observación de
muestra permite obtener valores de Xi y Yi. El
segundo, que las observaciones provienen de
una distribución normal de dos variables, es
decir, una en que la variable X tiene
distribución normal, al igual que la variable Y.
- Para estudiar la relación lineal existente
entre dos variables continuas es necesario
disponer de parámetros que permitan
cuantificar dicha relación. Uno de estos
parámetros es la covarianza, que indica el
grado de variación conjunta de dos
variables aleatorias.
- funciona
- la correlación indica la fuerza y la
dirección de una relación lineal y
proporcionalidad entre dos
variables estadísticas
- es
- correlacion determinacion
- es
- el coeficiente de determinación,
denominado R² y pronunciado R
cuadrado, es un estadístico usado en
el contexto de un modelo estadístico
cuyo principal propósito es predecir
futuros resultados o probar una
hipótesis
- funciona
- Cuando el coeficiente r de Pearson
se eleva al cuadrado, el resultado
indica el porcentaje de la variación
de una variable debido a la
variación de la otra y viceversa. Es
decir, el coeficiente de
determinación, r al cuadrado o r²,
es la proporción de la variación en Y
explicada por X. Puede adoptar
cualquier valor entre 0 y 1.
- Cuando el coeficiente r de Pearson
se eleva al cuadrado, el resultado
indica el porcentaje de la variación
de una variable debido a la
variación de la otra y viceversa. Es
decir, el coeficiente de
determinación, r al cuadrado o r²,
es la proporción de la variación en Y
explicada por X. Puede adoptar
cualquier valor entre 0 y 1.
- funciona
- el coeficiente de determinación,
denominado R² y pronunciado R
cuadrado, es un estadístico usado en
el contexto de un modelo estadístico
cuyo principal propósito es predecir
futuros resultados o probar una
hipótesis
- es
- diagrama de dispersion
- es
- Un diagrama de dispersión o
grafica de dispersión, que
también es conocido como
grafico de correlación, es o se
considera la representación
gráfica de dos variables, la
dispersión se define como el
grado de distanciamiento de
un conjunto de valores
respecto a su valor medio.
- por lo tanto la gráfica
representa de manera
cartesiana, las distintas
coordenadas para mostrar
los valores de los conjuntos
de datos, conociendo así
que tanto se afectan entre
sí o que tan independientes
son una de la otra.
- por lo tanto la gráfica
representa de manera
cartesiana, las distintas
coordenadas para mostrar
los valores de los conjuntos
de datos, conociendo así
que tanto se afectan entre
sí o que tan independientes
son una de la otra.
- Un diagrama de dispersión o
grafica de dispersión, que
también es conocido como
grafico de correlación, es o se
considera la representación
gráfica de dos variables, la
dispersión se define como el
grado de distanciamiento de
un conjunto de valores
respecto a su valor medio.
- es
- regresion lineal
- El coeficiente de determinación, se define como la proporción de la
varianza total de la variable explicada por la regresión. El coeficiente
de determinación, también llamado R cuadrado, refleja la bondad del
ajuste de un modelo a la variable que pretender explicar.
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