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Description
Mind Map by HARRY RIVAS, updated more than 1 year ago
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Created by HARRY RIVAS
about 4 years ago
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Medidas estadísticas bivariantes
- la regresión trata de explicar el
comportamiento de una variable
denominada explicada dependiente o
endógena explicada, en función a otra
variable denominadas explicativas
dependiente exógena dependiente
- Regresión lineal
- Regresión lineal simple
- función lineal es aquella
que satisface las
propiedades: propiedad
activa si existe Y, la cual es
la función polinómica cuya
presentación en el plano
cartesiano es una linéa recta
- función lineal es aquella
que satisface las
propiedades: propiedad
activa si existe Y, la cual es
la función polinómica cuya
presentación en el plano
cartesiano es una linéa recta
- Coeficiente de determinación lineal
- Una vez escogida la ecuación rectilínea
para representar la relación de
dependencia Y sobre X y estimados sus
parámetros ay b se procede al computo del
coeficiente lineal con el objetivo de medir
grado de dependencia a y sobre X bajo la
función de regresión lineal.
- Una vez escogida la ecuación rectilínea
para representar la relación de
dependencia Y sobre X y estimados sus
parámetros ay b se procede al computo del
coeficiente lineal con el objetivo de medir
grado de dependencia a y sobre X bajo la
función de regresión lineal.
- Modelo del análisis de regresión
- Determinista: supone que bajo condiciones
ideales, el comportamiento de la variable
dependiente puede ser totalmente de por
una función matemática de las variables
independiente. Es decir, en condiciones
ideales del modelo permite predecir un SIN
ERROR el valor de la variable dependiente
- Estadístico: Permite la incorporación de
un componente aleatorio en relación. En
consecuencia las predicciones obtenidas a
través de modelos estadísticos tendrán
asociado un error de predicción
- La pendiente B1 nos indica si hay relación entre
las dos variables su signo nos indica si la relación
es positiva o negativa. la razón es que su valor
numérico depende de las unidades de medidas
de las dos variables. un cambio de unidades en
una de ella seria puede producir un cambio
drastico en el valor de la dependiente
- Determinista: supone que bajo condiciones
ideales, el comportamiento de la variable
dependiente puede ser totalmente de por
una función matemática de las variables
independiente. Es decir, en condiciones
ideales del modelo permite predecir un SIN
ERROR el valor de la variable dependiente
- Análisis de regresión.
- Técnica estadística para derivar una
ecuación que relaciona una variable
de criterio con una o mas variable de
predicción. cuando se usa una
variable de predicción el análisis de
regresión es simple, si se utiliza dos
o mas variables el análisis d
regresión es múltiple
- Técnica estadística para derivar una
ecuación que relaciona una variable
de criterio con una o mas variable de
predicción. cuando se usa una
variable de predicción el análisis de
regresión es simple, si se utiliza dos
o mas variables el análisis d
regresión es múltiple
- Coeficiente de regresión parcial
- Cantidad que resulta
de un análisis de
regresión múltiple,
indica el cambio
promedio de una
variable de criterio por
cambio unitario en una
variable predictiva
- Cantidad que resulta
de un análisis de
regresión múltiple,
indica el cambio
promedio de una
variable de criterio por
cambio unitario en una
variable predictiva
- Regresión lineal simple
- Regresión múltiple
- La regresión puede ser lineal y
curvilínea o no lineal. puede
ser
- El coeficiente de regresión
puede ser positivo,
negativo o nulo
- Indica el número de unidades en que se
modifica la variable dependiente ´´Y´´ por
efecto del cambio de la variable
independiente, ´´X´´ o viceversa en una
unidad de medida.
- El coeficiente de regresión
puede ser positivo,
negativo o nulo
- Coeficiente de determinación R2
- Determina el grado de correlación entre las
variables El coeficiente de determinación,
También llamado R cuadrado, refleja la bondad del
ajuste de un modelo a la variable.
- Determina el grado de correlación entre las
variables El coeficiente de determinación,
También llamado R cuadrado, refleja la bondad del
ajuste de un modelo a la variable.
- La regresión puede ser lineal y
curvilínea o no lineal. puede
ser
- Regresión lineal
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