tratan de explicar el comportamiento de una variable, denominada (dependiente o
endógena) (independientes o exógenas) se puede establecer una primera clasificación
en funcion del numero de variables explicativas.
las
Anotações:
se pone en manifiesto el interés de estudiar simultáneamente dos o mas caracteres, X e Y, sobre la misma población, con el propósito de detectar si existe dependencia estadística entre ellos o si, por el contrario, son independientes.
Medidas estadísticas bivariantes de regresión y correlación
Anotações:
referencia a la correlación según respectivamente ambos están íntimamente ligados, de manera que siempre se ara referencia a la correlación según una determinada estructura de dependencia entre las variables.
como
Regresión y Correlación
Regresión
trata de "explicar" el comportamiento de una variable denominada
explicada (dependiente o endógena) en función de otra u otras,
denominaciones explicativas (independientes o exógenas)
Anotações:
se puede establecer una primera función del numero de variables explicativas
- la regresion
- la regresión (correlación) será simple si únicamente hay una variable explicativa.
- la regresión será múltiple si el numero de variables explicativas son varias
En
cualquiera de las dos situaciones (regresión simple o múltiple) la
cuestión se plantea es que el valor variable explicada corresponde
a cada uno de los valores de la variable o variables explicativas.
Regresión tipo 1
se asigna a cada valor de la
variable explicativa
(conjunto de valores de las
variables explicativas, en el
caso múltiple
solo
provera estimaciones de Y para
los valores de X contenidos en
la distribución de frecuencias
Regresión tipo 2
se supone
la función Y=f(x)0 Y=f(X1, X2...,Xp)
liga la variable explicada con la
explicativa
Anotações:
tiene forma parametrica, es decir, y se relaciona con X atravez de coeficientes o parametros.
en consecuencia proporciona estimaciones de Y para cualquier valor de X.
la
clasificación de la regresión
de tipo 2 atendiendo al tipo
de función que relaciona las
variables explicativas con la
variable explicada.
la mas común
la recta, la pendiente de la recta es el
coeficiente entre la covarianza de la variable.
Anotações:
si bien existen otras como la parabola, la funcion exponencial, la potencial.
Razón de Correlación
trata
de medir la ganancia derivada del
hecho de conocer los valores de X que
se dan conjuntamente con los de Y
por
su propia construcción, la razón de
correlación esta comprendida entre 0 y 1,
Anotações:
- cuanto mayor sea la razon de correlacion mayor sera la potencia de X a la hora de explicar el valor que toma Y.
Varianza debida a la
regresión y varianza residual.
se
puede apreciar que la
varianza total de la variable y
se puede descomponer en la
suma de 2 componentes
por
la regresión de tipo 1 es un
porcentaje de su varianza
total que viene determinado
por la razón de correlación
Anotações:
los valores de Y no son siempre los mismos.
Coeficiente de determinacion
una vez elegido el modelo de funcion
de regresión 2 y estimados los valores de
sus parametros que hacen minima SCE.
Anotações:
se plantea, es como medir el grado de dependencia de Y respecto de X bajo la suposición de que se estima y mediante dicha funcion concreta de X.
es
la "eficiencia relativa" de la
regresión de Y sobre X, es decir, el
porcentaje de la dependencia
estadistica de Y respecto de X (vy/x)
que recoge la funcion de regresión
de tipo 2
Regresión lineal
es
una función y=f(x) se dice que es lineal
en X si la variable X aparece con
potencia unitaria y no estan multiplicada
ni dividida por otra variable
Anotações:
se dice que una funcion es lineal en los parametros, si estos aparecen con frecuencia unitaria y no estan multiplicados ni divididos por cualquier otro parametro.
la
linealidad en los parametros es la mas
relevante en el contexto de la teoria de
la regresión y de la correlación