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Description
Mind Map by Veronica Ttito Alvarez, updated more than 1 year ago
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Created by Veronica Ttito Alvarez
over 4 years ago
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Correlación lineal y Análisis de regresión
- Regresión Lineal
- Uno de los principales usos de dicha recta será el de predecir o
estimar los valores de Y que obtendríamos para distintos valores
de X. Esto va a quedar representado en el grafico de dispersión.
- la regresión trata de dar a conocer la
dependencia de una variable a otra variable
independiente
- Para cuantificar la relación entre ambas variables y tener un aproximación
de la magnitudes se usa el metodo de estigmación (minimos cuadrados)
- la recta de la grafica se utilizara para predecir
o estimar los valores de Y que obtendremos
para distintos valores de X.
- RESIDUO
- representa la diferencias entre el valor
estimado por el modelo y el verdadero valor de Y
- Los residuos se distribuyen según una Normal de media
- Los residuos tienen varianza σ 2 constante.
- Los residuos tienen varianza σ 2 constante.
- Los residuos se distribuyen según una Normal de media
- FORMULA DE ESTIMACIÓN
- GRÁFICO
- GRÁFICO
- representa la diferencias entre el valor
estimado por el modelo y el verdadero valor de Y
- RESIDUO
- la recta de la grafica se utilizara para predecir
o estimar los valores de Y que obtendremos
para distintos valores de X.
- Para cuantificar la relación entre ambas variables y tener un aproximación
de la magnitudes se usa el metodo de estigmación (minimos cuadrados)
- la regresión trata de dar a conocer la
dependencia de una variable a otra variable
independiente
- Uno de los principales usos de dicha recta será el de predecir o
estimar los valores de Y que obtendríamos para distintos valores
de X. Esto va a quedar representado en el grafico de dispersión.
- Correlación Lineal
- estudia si existe o no algún tipo de relación entre dos variables
aleatorias.
- Se interesa en cuantificar la intensidad de la relación lineal entre dos variables. El
parámetro que nos da tal cuantificación es el coeficiente de correlación lineal de Pearson r
- su valor oscila entre -1 y +1
- FORMULA
- INTERPRETACIÓN
- . Si r = 0, no existe correlación entre las variables o el
gráfico no es lineal.
- • Si r = 1, existe una correlación lineal positiva.
- • Si r = -1, existe una correlación lineal negativa
- GRAFICO
- GRAFICO
- • Si r = -1, existe una correlación lineal negativa
- • Si r = 1, existe una correlación lineal positiva.
- . Si r = 0, no existe correlación entre las variables o el
gráfico no es lineal.
- FORMULA
- su valor oscila entre -1 y +1
- Se interesa en cuantificar la intensidad de la relación lineal entre dos variables. El
parámetro que nos da tal cuantificación es el coeficiente de correlación lineal de Pearson r
- estudia si existe o no algún tipo de relación entre dos variables
aleatorias.
- Coeficiente de Determinación
- nos indica el porcentaje del ajuste que se ha conseguido
con el modelo lineal, Es decir en que porcentaje la
variable independiente explica el comportamiento de la
variable dependiente
- Es una medida de la proximidad o de ajuste de la recta
de regresión a la nube de puntos
- FORMULA
- FORMULA
- Es una medida de la proximidad o de ajuste de la recta
de regresión a la nube de puntos
- nos indica el porcentaje del ajuste que se ha conseguido
con el modelo lineal, Es decir en que porcentaje la
variable independiente explica el comportamiento de la
variable dependiente
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