36099659
Description
Mind Map by yesenia suescun sierra, updated more than 1 year ago
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Created by yesenia suescun sierra
over 2 years ago
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Estadisticas Bivariantes de
Regresion y correlación
- Estadisticas
bivariantes
- Las tecnicas estadisticas bivariantes permiten el analis de un
conjunto de caracteristicas de los individuos de una población con
el proposito de detectar posibles relaciones entre ellas.
- Ambas variables
cuantitativas
- tabla de condigos
condensados
- tabla de datos
- cuestionario
- Tabla de frecuencia o
tabla de contingencia
- Representacion
grafica
- tabla de condigos
condensados
- Ambas variables
cuantitativas
- Diagrama de
dispersion
- Coeficiente de
correlacion lineal de
pearson
- El porcentaje de variabilidad de Y explicado
por la varible en X lo mide en el coeficiente
de determinación que corresponde a r2.
- X, es un puntaje en un sistema de aprendizaje y
costo asociado al logro del puntaje.
- X, es un puntaje en un sistema de aprendizaje y
costo asociado al logro del puntaje.
- El porcentaje de variabilidad de Y explicado
por la varible en X lo mide en el coeficiente
de determinación que corresponde a r2.
- Inferencial
- Ha, las variables no son
independientes (variables
relacionadas)
- Ho,La variables son independientes
(variables no relacionadas)
- Ho,La variables son independientes
(variables no relacionadas)
- Ha, las variables no son
independientes (variables
relacionadas)
- Diagrama de
dispersion
- Ambas variables
cuantitativas
- Las tecnicas estadisticas bivariantes permiten el analis de un
conjunto de caracteristicas de los individuos de una población con
el proposito de detectar posibles relaciones entre ellas.
- CORRELACION
- Tecnica estadistica utilizada para medir la cercania de
la relacion lineal entre dos o mas variables en una
escala de intervalo
- TIPOS
- CORRELACION
DIRECTA
- SE DA CUANDO AL AUMENTAR UNA DE LAS VARIABLES
LA OTRA AUMENTA. LA RECTA CORRESPONDIENTE A
LA NUBE DE PUNTOS DE L DISTRIBUCION ES UNA
RECTA CROECIENTE.
- SE DA CUANDO AL AUMENTAR UNA DE LAS VARIABLES
LA OTRA AUMENTA. LA RECTA CORRESPONDIENTE A
LA NUBE DE PUNTOS DE L DISTRIBUCION ES UNA
RECTA CROECIENTE.
- CORRELACION
INVERSA
- SE DA CUANDO AL AUMENTAR UNA DE LAS VARIABLES LA
OTRA DISMINUYE, LA RECTA CORRESPONDIENTE A LA
NUBE DE PUENTOS DE LA DISTRIBUCION ES UNA RECTA
DECRECIENTE.
- SE DA CUANDO AL AUMENTAR UNA DE LAS VARIABLES LA
OTRA DISMINUYE, LA RECTA CORRESPONDIENTE A LA
NUBE DE PUENTOS DE LA DISTRIBUCION ES UNA RECTA
DECRECIENTE.
- CORRELACION
NULA
- SE DA CUANDO NO HAY DEPENDENCIA DE NINGUN TIPO ENTRE LAS
VARIABLES, EN ESTE CASO SE DICE QU ELAS VARIABLES SON
INCORRELADAS Y LA NUBE DE PUNTOS TIENE UNA FORMA REDONDEADA.
- SE DA CUANDO NO HAY DEPENDENCIA DE NINGUN TIPO ENTRE LAS
VARIABLES, EN ESTE CASO SE DICE QU ELAS VARIABLES SON
INCORRELADAS Y LA NUBE DE PUNTOS TIENE UNA FORMA REDONDEADA.
- CORRELACION
DIRECTA
- Tecnica estadistica utilizada para medir la cercania de
la relacion lineal entre dos o mas variables en una
escala de intervalo
- REGRACIÓN
- TECNICA ESTADISTICA USADA PARA DERIVAR UNA ECUACION
QUE RELACIONA UNA VARIABLE DE CRITERIO CON UNA O MAS
VARIABLES DE PREDICCION, CUANDO SE USA SOLO LA VARIABLE
DE PREDICCION ES EL ANALISIS DE REGRESION SIEMPLE Y SI SE
UTILIZZAN DOS O MAS ES EL ANALIS DE REGRESION MULTIPLE.
- TIPOS
- REGRESION NO LINEAL
- ENTRA EN JUEGO Y PERMITE QUE TENGAMOS UNA
APROXIMACION DE LOS VALORES DE LA VARIABLE
DEPENDIENTE EN UN ENTORNO NO LINEAL
- 3 FORMULAS DE REGRESION
NO LINEAL
- REGRESION EXPONENCIAL
- REGRESION POTENCIAL
- REGRESIOSN PAARABOLICA
- REGRESION EXPONENCIAL
- 3 FORMULAS DE REGRESION
NO LINEAL
- ENTRA EN JUEGO Y PERMITE QUE TENGAMOS UNA
APROXIMACION DE LOS VALORES DE LA VARIABLE
DEPENDIENTE EN UN ENTORNO NO LINEAL
- REGRESION LINEAL MULTIPLE
- ESTE MODELO CUENTA CON UNA VARIABLE INDEPENDIENTE
EN EL CUAL SE APLICA CUANDO HAY RAZONES PARA CREER
QUE HAY MAS DE UN FACTOR QUE AFECTA A LA VARIABLE DE
ESTUDIO.
- FORMULA
- Y=0+B1*X1+B2*X2+...+Bn*Xn+E, NUEVAMENTE Y REPRESENTA LA
VARIBALE DEPENDIENTE QUE SE ESTA ESTUDIANDO Y B1, B2, Bn SON
TODAS LAS VARIABLES INDEPENDIENTES QUE PUEDEN AFECTAR EL
VALOR DE LAS VARIABLES DEPENDIENTES
- Y=0+B1*X1+B2*X2+...+Bn*Xn+E, NUEVAMENTE Y REPRESENTA LA
VARIBALE DEPENDIENTE QUE SE ESTA ESTUDIANDO Y B1, B2, Bn SON
TODAS LAS VARIABLES INDEPENDIENTES QUE PUEDEN AFECTAR EL
VALOR DE LAS VARIABLES DEPENDIENTES
- FORMULA
- ESTE MODELO CUENTA CON UNA VARIABLE INDEPENDIENTE
EN EL CUAL SE APLICA CUANDO HAY RAZONES PARA CREER
QUE HAY MAS DE UN FACTOR QUE AFECTA A LA VARIABLE DE
ESTUDIO.
- REGRESION LINEAL SIMLE
- ES EL MAS UTILIZADO Y EL MAS SENCILLO DE TODOS, SE
TRATA DE ESTUDIAR EL EFECTO DE UNA VARIABLE
INDEPENDIENTE SOBR EUN UNICA VATRIABLE
DEPENDIENTE DE LA PRIMERA.
- FORMULA
- Y=BO+B1X+E, DONDE BO ES EL VAOLOR DE LA
VARIABLE INDEPENDIENTE B1 ES LA VARIABLE
DEPENDIENTE Y E REPRESENTA EL RECIDUO O
ERROR
- Y=BO+B1X+E, DONDE BO ES EL VAOLOR DE LA
VARIABLE INDEPENDIENTE B1 ES LA VARIABLE
DEPENDIENTE Y E REPRESENTA EL RECIDUO O
ERROR
- FORMULA
- ES EL MAS UTILIZADO Y EL MAS SENCILLO DE TODOS, SE
TRATA DE ESTUDIAR EL EFECTO DE UNA VARIABLE
INDEPENDIENTE SOBR EUN UNICA VATRIABLE
DEPENDIENTE DE LA PRIMERA.
- REGRESION NO LINEAL
- TECNICA ESTADISTICA USADA PARA DERIVAR UNA ECUACION
QUE RELACIONA UNA VARIABLE DE CRITERIO CON UNA O MAS
VARIABLES DE PREDICCION, CUANDO SE USA SOLO LA VARIABLE
DE PREDICCION ES EL ANALISIS DE REGRESION SIEMPLE Y SI SE
UTILIZZAN DOS O MAS ES EL ANALIS DE REGRESION MULTIPLE.
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