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по Andres Alberto Mompotes Hernandez 2 лет назад

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Medidas Estadísticas Bivariantes de Regresión y Correlación Simple

El análisis estadístico bivariante se enfoca en la relación entre dos variables a través de modelos de regresión y correlación simple. La regresión simple puede ser lineal o no lineal, usando modelos como el exponencial, cúbico o cuadrático.

Medidas Estadísticas Bivariantes de Regresión y Correlación Simple

Medidas Estadísticas Bivariantes de Regresión y Correlación Simple

4. Modelos de Regresión Múltiple

Aplicación de la teoría
El problema de la multicolinealidad
Regla de decisión del contraste de hipótesis
Pruebas de significación
Supuestos del modelo
El coeficiente de determinación es múltiple
Los coeficientes estimados se identifican en la salida de los programas informáticos
Se emplea el método de mínimo cuadrado
Desarrollo del modelo
Permite averiguar el efecto simultaneo de varias variables independientes en una variable dependiente utilizando el principio de los mínimos de cuadrados

5. Términos referentes al análisis de Regresión

Coeficiente de determinación
Denota la proporción relativa de la variación total en la variable de criterio que puede explicarse mediante la ecuación de regresión ajustada
Error estándar de la estimación
Se refiere al valor absoluto de la variación en la variable de criterios que no cuenta en la ecuación de regresión ajustada
Análisis de regresión
Se usa para derivar una ecuación que relaciona la variable de criterio con una o mas variables de predicción

3. Modelos de Regresión Simple

Transformaciones de modelos de regresión no lineales
Modelos exponenciales
Modelos de regresión simple no lineales
Modelo cubico
Modelo cuadrático
Modelos de regresión lineal simple

2. Diagrama de dispersión

Análisis de correlación múltiple
Muestra el grado de asociación entre dos o mas variables independientes y la variable dependiente
Análisis de correlación simple
Determina la cantidad de variación conjunta que presenta dos variables aleatorias de una distribución bidimensional
Mide la relación entre solo una variable independiente (X) y la variable dependiente (Y)
Análisis de correlación
Mide la cercanía de la relación entre dos o mas variables
Mide el grado de relación entre las variables
Representación grafica de la existencia de relación entre las variables

1. Relación entre variables

Análisis de regresión múltiple: intervienen dos o mas variables independientes, donde una variable viene explicada por la acción simultanea de otras variables
Correlación: Mide la fuerza de la relación lineal
Regresión lineal simple: estima una ecuación lineal que describe la relación
Correlación: grado de relación entre dos variables sin suponer que una alteración de una cause cambio en la otra variable
Regresión: indican como están asociadas las variables entre si y permite construir un modelo para explicar la relación entre ellas
Relación estadística: existe una relación aproximada entre las dos variables
Relación funcional: relación matemática exacta entre dos variables