36602513
Description
Mind Map by Anxy Carolina Peralta Rodriguez, updated more than 1 year ago
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Medidas estadísticas
Bivariantes de regresión y
correlación
- Análisis de correlación
- Técnica estadística usada para medir la
cercanía de la relación lineal entre dos o
más variables en una escala de intervalo.
- El análisis de correlación
consiste en un
procedimiento estadístico
para determinar si dos
variables están relacionadas
o no. El resultado del análisis
es un coeficiente de
correlación que puede
tomar valores entre -1 y +1.
El signo indica el tipo de
correlación entre las dos
variables
- Técnica estadística usada para medir la
cercanía de la relación lineal entre dos o
más variables en una escala de intervalo.
- Análisis de regresión
- Técnica estadística usada para derivar
una ecuación que relacciona una
variable de criterio con una o más
variables de predicción
- Análisis de
regresión simple
- La regresión lineal simple
examina la relación lineal
entre dos variables
continuas: una respuesta (Y)
y un predictor (X). Cuando
las dos variables están
relacionadas, es posible
predecir un valor de
respuesta a partir de un
valor predictor con una
exactitud mayor que la
asociada únicamente a las
probabilidades.
- La regresión lineal simple
examina la relación lineal
entre dos variables
continuas: una respuesta (Y)
y un predictor (X). Cuando
las dos variables están
relacionadas, es posible
predecir un valor de
respuesta a partir de un
valor predictor con una
exactitud mayor que la
asociada únicamente a las
probabilidades.
- Análisis de
regresión múltiple
- La regresión lineal
múltiple examina las
relaciones lineales entre
una respuesta continua y
dos o más predictores. Si
el número de predictores
es grande, antes de
ajustar un modelo de
regresión con todos los
predictores, se deberían
utilizar las técnicas de
selección de modelo paso
a paso o de los mejores
subconjuntos para
excluir los predictores
que no estén asociados
con las respuestas.
- La regresión lineal
múltiple examina las
relaciones lineales entre
una respuesta continua y
dos o más predictores. Si
el número de predictores
es grande, antes de
ajustar un modelo de
regresión con todos los
predictores, se deberían
utilizar las técnicas de
selección de modelo paso
a paso o de los mejores
subconjuntos para
excluir los predictores
que no estén asociados
con las respuestas.
- Análisis de
regresión simple
- El análisis de regresión es una
herramienta de frecuente uso en
estadística. La cual permite investigar las
relaciones entre diferentes variables
cuantitativas. Esto, mediante la
formulación de ecuaciones matemáticas.
- Técnica estadística usada para derivar
una ecuación que relacciona una
variable de criterio con una o más
variables de predicción
- Coeficiente de
correlación
- Es la medida específica que cuantifica la
intensidad de la relación lineal entre dos variables
en un análisis de correlación. En los informes de
correlación, este coeficiente se simboliza con la r.
- El coeficiente de correlación de la muestra puede representarse con
una fórmula:
- El coeficiente de correlación de la muestra puede representarse con
una fórmula:
- Es la medida específica que cuantifica la
intensidad de la relación lineal entre dos variables
en un análisis de correlación. En los informes de
correlación, este coeficiente se simboliza con la r.
- Coeficiente de
determinación
- Análisis de regresión para
denotar la proporción relativa
de la variación total en la
variable de criterio
- Puede explicarse mediante la
ecuación de regresión ajustada
- es la proporción de la
varianza total de la
variable explicada por la
regresión
- Puede explicarse mediante la
ecuación de regresión ajustada
- Análisis de regresión para
denotar la proporción relativa
de la variación total en la
variable de criterio
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