Medidas estadísticas bivariantes de regresión
Topic principal
La regresión
Es una técnica estadística que nos permite el cambio en una de las variables llamadas respuestas y que corresponde a otra conocida como variable.
Regresión lineal
Regresión lineal simple
La función lineal es aquella que satisface las propiedades: propiedad activa si existe Y, la cual es una función polinómica cuya representación es el plano cartesiano en un aliena recta.
coeficiente de determinación lineal
Una vez elegida la función rectilínea, para presentar la relación de dependencia dé Y sobre X , y estimado sus parámetros a y b, se procede al computo del coeficiente de determinación lineal, con el objeto de medir grado de dependencia y sobre X bajo la función de regresión lineal estimada.
Modelo de análisis de regresión
Determinista: supone que bajo condiciones ideales, el comportamiento de la variable dependiente puede ser totalmente descrito por una función matemática de las variables dependientes. Es decir, en condiciones ideales el modelo permite predecir si error el valor de la variable dependiente.
Estadístico. permite la incorporación de un componente aleatorio en la relación. En consecuencia, las predicciones obtenidas a través de modelos estadísticos tendrán asociado un error de predicción.
Estandarizada: la pendiente B1 nos indica si hay relación entre las dos variables, su signo nos indica si la relación es positiva o negativa. La razón es que su valor numérico depende de las unidades de medida de las dos variables. Un cambio de unidades en una de ellas pude producir un cambio drástico en el valor de la dependiente.
Análisis de regresión
Técnica estadística usada para derivar una ecuación que relaciona una variable de criterio con una o mas variables de predicción.
Análisis de regresión simple
Cuando se usa una sola variable de predicción
Análisis de regresión múltiple
Cuando se usan dos o mas variables
coeficiente de regresión ´parcial
Cantidad que resulta de un análisis de regresión múltiple, indica el cambio unitario en una variable predictiva, en igualdad de circunstancias en todas como variables de fricción.
Coefiente de determinación R2
Análisis de regresión para denotar la producción relativa de la variación total en la varíale de criterio
puede explicarse mediante la ecuación de regresión ajustada
Regresión múltiple
Permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón . del al misma manera, es posible analizar la reacción entre dos o mas variables a través de acuerdo.
La regresión puede ser lineal y múltiple
lineal
se utiliza una la variable de regresión y el caso mas sencillo es el modelo de linea recta.
Múltiple
Relación entre una variable dependiente y dos o mas variables independientes mediante una función lineal que será un plano o un hiperplano.
Regresión logística
Utilizado para predecir el resultado de una variable categórica( una variable que puede adoptar un numero limitado de categorías ) en función de las variables independientes o predictoras.
Correlación
Indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varias sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables ( A y B) existe correlación entre ellas al disminuir los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.
cómo se interpreta
medir el signo y magnitud de la tendencia
positivo
indica una relación directa o positiva
negativo
indica relación indirecta, inversa o negativa
nulo
indica que no existe una tendencia entre ambas variables (puede ocurrir que no exista relación o que la relación sea más compleja que una tendencia, por ejemplo, una relación en forma de U