36723267
Description
Mind Map by Ana Isabel a, updated more than 1 year ago
More
MEDIDAS ESTADÍSTICAS
BIVARIANTES DE REGRESIÓN
- REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
- Una funcion es
lineal cuando la
variable X
aparece con
potencia unitaria
- Pasos
- Se elige la funcion rectilinea para
representar la relacion dependencia de y
sobre x y se estima los parametros a y b
- Se realiza el cómputo del
coeficiente de determinación
lineal
- Tiene como objetivo medir
el grado de dependencia
de Y sobre X bajo la
función de regresión lineal
estimada.
- Tiene como objetivo medir
el grado de dependencia
de Y sobre X bajo la
función de regresión lineal
estimada.
- Se elige la funcion rectilinea para
representar la relacion dependencia de y
sobre x y se estima los parametros a y b
- Una funcion es
lineal cuando la
variable X
aparece con
potencia unitaria
- REGRESIÓN MÚLTIPLE
- Determina la relación entre
las variables independientes
y dependiente, o variables de
predicción y de criterio.
- Permite añadir diversas variables,
de modo que la ecuación refleje los
valores de un cierto número de
variables de predicción, no una
sola. El objetivo de esto es mejorar
las predicciones de la variable de
criterio.
- su ecuación es (en su
versión simplificada):
Y = α + β1 X1 + β3X3 +
∊
- su ecuación es (en su
versión simplificada):
Y = α + β1 X1 + β3X3 +
∊
- SUPUESTO DE MULTICOLINEALIDAD
- Condición existente en un análisis de regresión múltiple, que
consiste en que las variables de predicción no son
independientes unas de otras, como se requiere, sino que están
correlacionadas..
- Condición existente en un análisis de regresión múltiple, que
consiste en que las variables de predicción no son
independientes unas de otras, como se requiere, sino que están
correlacionadas..
- COEFICIENTES DE REGRESION
PARCIAL
- Mide el grado de relación entre la variable dependiente y una variable independiente después de
eliminar completamente el efecto de las otras variables independientes en el modelo.
- Mide el grado de relación entre la variable dependiente y una variable independiente después de
eliminar completamente el efecto de las otras variables independientes en el modelo.
- COEFICIENTE DE DETERMINACION
MULTIPLE
- Es la proporción de variación en la variable de
criterio que se explica con la covariación de
las variables predictivas.
- Es la proporción de variación en la variable de
criterio que se explica con la covariación de
las variables predictivas.
- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
MÚLTIPLE
- Es la raíz cuadrada del coeficiente
de determinación múltiple.
- Se denota formalmente con
Ry.1232 e informalmente con
R2
- Se denota formalmente con
Ry.1232 e informalmente con
R2
- Es la raíz cuadrada del coeficiente
de determinación múltiple.
- COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN
PARCIAL
- Cantidad que resulta del análisis de regresión múltiple
e indica la proporción de variación de la variable de
criterio que no se explica con una o más variables
previas y sí con la inclusión de una nueva variable a la
ecuación de regresión.
- Cantidad que resulta del análisis de regresión múltiple
e indica la proporción de variación de la variable de
criterio que no se explica con una o más variables
previas y sí con la inclusión de una nueva variable a la
ecuación de regresión.
- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
PARCIAL
- La raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.
- La raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.
- VARIABLES
BINARIAS
- Una a la que se asigna uno de dos valores, 0 o 1, y se usa
para representar en forma numérica los atributos o
características que no son esencialmente cuantitativos.
- Una a la que se asigna uno de dos valores, 0 o 1, y se usa
para representar en forma numérica los atributos o
características que no son esencialmente cuantitativos.
- TRASFORMACIÓN DE VARIABLE
- Cambio en la escala con que se expresa una
variable.
- Cambio en la escala con que se expresa una
variable.
- Determina la relación entre
las variables independientes
y dependiente, o variables de
predicción y de criterio.
Want to create your own Mind Maps for free with GoConqr? Learn more.