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Mind Map by PEDRO FERNANDO BRAVO VALLEJOS, updated more than 1 year ago
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MEDIDAS
ESTADÍSTICAS
BIVARIANTES DE
REGRESIÓN Y
CORRELACIÓN
- COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN (R)
- Mide la fuerza y la dirección de la relación lineal entre
dos variables continuas. Varía entre -1 y 1. Un valor
cercano a -1 indica una relación inversa, mientras que
un valor cercano a 1 indica una relación directa. Un
valor cercano a 0 indica una correlación débil o nula.
- Es importante considerar el contexto
y otros factores antes de sacar
conclusiones.
- La correlación no implica
probabilidad, solo muestra la
relación entre las variables.
- Es importante considerar el contexto
y otros factores antes de sacar
conclusiones.
- Mide la fuerza y la dirección de la relación lineal entre
dos variables continuas. Varía entre -1 y 1. Un valor
cercano a -1 indica una relación inversa, mientras que
un valor cercano a 1 indica una relación directa. Un
valor cercano a 0 indica una correlación débil o nula.
- COEFICIENTE DE
DETERMINACIÓN (R²)
- Proporciona una medida de la proporción de la
varianza de la variable dependiente que puede
explicarse por la variable independiente en un
modelo de regresión. Varía entre 0 y 1. Cuanto mayor
sea el valor de R², mayor será la capacidad del modelo
para explicar la variabilidad de los datos.
- R² se interpreta como el porcentaje de la
varianza explicada por el modelo.
- Un alto R² no garantiza que el modelo
sea válido o que la relación sea causal.
- R² se interpreta como el porcentaje de la
varianza explicada por el modelo.
- Proporciona una medida de la proporción de la
varianza de la variable dependiente que puede
explicarse por la variable independiente en un
modelo de regresión. Varía entre 0 y 1. Cuanto mayor
sea el valor de R², mayor será la capacidad del modelo
para explicar la variabilidad de los datos.
- COEFICIENTE DE
REGRESIÓN (B)
- Indica la pendiente de la línea de regresión en un
modelo de regresión simple. Muestra el cambio
esperado en la variable dependiente por cada
unidad de cambio en la variable independiente.
- La interpretación del coeficiente de
regresión depende de la escala de las
variables.
- La interpretación del coeficiente de
regresión depende de la escala de las
variables.
- Indica la pendiente de la línea de regresión en un
modelo de regresión simple. Muestra el cambio
esperado en la variable dependiente por cada
unidad de cambio en la variable independiente.
- ERROR ESTÁNDAR DE LA
ESTIMACIÓN
- Representa la desviación estándar de los residuos en un
modelo de regresión. Mide la diferencia entre los valores
observados y los valores predichos por el modelo. Un error
estándar de estimación más bajo indica un mejor ajuste del
modelo a los datos.
- Un error estándar de estimación bajo
indica que los valores predichos por
el modelo están más cerca de los
valores observados.
- Ayuda a evaluar la precisión del
modelo en la predicción de los valores
de la variable dependiente.
- Un error estándar de estimación bajo
indica que los valores predichos por
el modelo están más cerca de los
valores observados.
- Representa la desviación estándar de los residuos en un
modelo de regresión. Mide la diferencia entre los valores
observados y los valores predichos por el modelo. Un error
estándar de estimación más bajo indica un mejor ajuste del
modelo a los datos.
- VALOR P
- Indica la significancia estadística de la relación entre
las variables. Un valor p menor que un umbral
predefinido (como 0.05) sugiere una relación
estadísticamente significativa.
- .Es importante considerar el tamaño
del efecto junto con el valor p.
- Un valor p bajo indica que es poco probable
que la relación observada entre las variables
sea el resultado del azar.
- .Es importante considerar el tamaño
del efecto junto con el valor p.
- Indica la significancia estadística de la relación entre
las variables. Un valor p menor que un umbral
predefinido (como 0.05) sugiere una relación
estadísticamente significativa.
- INTERVALO DE
CONFIANZA
- Proporciona un rango dentro del cual se espera que se
encuentre el verdadero valor del coeficiente de correlación o
de regresión con cierto nivel de confianza. Ayuda a evaluar la
precisión de las estimaciones.
- El intervalo de confianza muestra la
incertidumbre asociada con las
estimaciones del coeficiente.
- Un intervalo de confianza más estrecho
indica una mayor precisión en la estimación
del verdadero valor del coeficiente de
correlación
- El intervalo de confianza muestra la
incertidumbre asociada con las
estimaciones del coeficiente.
- Proporciona un rango dentro del cual se espera que se
encuentre el verdadero valor del coeficiente de correlación o
de regresión con cierto nivel de confianza. Ayuda a evaluar la
precisión de las estimaciones.
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