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arabera ESTEFANIA QUINTANA ROZO 4 years ago

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Medidas de bivariantes de regresión y correlación

El análisis de regresión y correlación es esencial en la estadística para entender y predecir el comportamiento de variables. La regresión se utiliza para explicar y predecir el valor de una variable dependiente en función de una o más variables independientes.

Medidas de bivariantes de regresión y correlación

Medidas de bivariantes de regresión y correlación

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La regresión múltiple

es una extensión de la regresión lineal y se puede ampliar para utilizar múltiples variables independientes, El modelo de regresión múltiple es la extensión a **k** variables explicativas del modelo de regresión simple, En el caso particular en que haya dos regresores, k = 2, el modelo tendría la forma

Valores ajustados al modelo

Determinístico: que, bajo condiciones ideales, la variable independiente puede ser por una función matemática de las variables independientes Modelo de regreso lineal se pueden utilizar para obtener valores Y ajustados al modelo mediante la siguiente formula
Estandarizada: la pendiente ¬ß 1 nos indica si hay relación entre dos variables
Estadístico: permite la incorporación de un componente aleatorio en la relación

Regresión lineal simple

se asumen a una relación de casualidad de la variable X (causa) hacia una variable Y (efectos), Estudia los cambios en una variable. esto quiere decir que cuando una variable independiente ejerce influencia sobre una variable dependiente, donde **X** es la variable Independiente, explicativa o exógena y **Y** la variable dependiente, respuesta o endógena.

coeficiente de Pearson

normaliza la covarianza con una medida de dispersión para X y Y ,si los puntos tienen una tendencia a disponerse alineadamente; r es útil para determinar si hay relación lineal entre dos variables, pero no servirá para (cuadrática, logarítmica)

Correlación

Do you fully understand what this position implies?

After you've made some research on the company, read the job description thoroughly, and try to fully understand what your responsibilities will be.

corresponde a la relación entre dos variables o grupos de técnicas para medir las asociaciones entre 2 variables que están relacionadas un cambio en una se ve reflejado en la otra

covarianza

mide cambios con respecto al nivel medio de cada variable, nos indica si la relación entre dos variables es directa o inversa, el signo de la covarianza nos indica que la nube de los puntos es creciente o no pero no dice nada del grado de la relación entre variables

Regresión

Explica el comportamiento de una variable y predice el valor de una variable en función de los valores dados de la otra, denominada explicativa dependiente o endógena en función de otras denominadas explicativas independientes o exógenas, se puede hacer una clasificación en función del número de las variables explicativas de regresión y correlación y es simple si ha y una variable explicativa y es múltiple si el número de variables explicativas son varias

MEDIDA ACOTADA

How ambitious are you?

Entre 1y -1 al probar se conoce como la desigualdad de cauchy- Schwartz para producto de punto, limitaciones del coeficiente de Pearson

Diagrama de dispersión:

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también conocido como grafico de puntos diagrama de XY, diagrama de dispersión o scattergram