类别 全部 - correlación - estadística - variables - predicción

作者:Thiany Bonilla rojas 3 年以前

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mental las medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación.

Las rectas de regresión representan la mejor línea de ajuste para una nube de puntos generada por una distribución binomial. Estas líneas permiten trabajar con variables a nivel de intervalo o razón, facilitando el análisis de la relación entre dos o más variables mediante ecuaciones.

mental las medidas estadísticas Bivariantes de
regresión y correlación.

Permite trabajar con una variables a nivel de intervalo o razon. De la misma manera, es posible analizar la relacion entre dos o mas variables a traves de ecuaciones.

rectas de regresion son las rectas que mejor se ajustan a la nube de puntos( o tambien llamdo diagrma de dispersion ) generada por una distribucion binomial.

mental las medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación.

analiza la relacion de dos o mas variables continuas

correlacion indica la fuerza y la direccion de una relacion lineal y proporcionalidad entre dos variables estadisticas. se considera que dos variables cuantitativas estan correlacionadas cuando los valores de una de ellas varian sistematicamente con respecto a los valores homonimos de la otra: si tenemos dos variables( Ay B) existen correlacion entre ellas si al disminuir los valores deA lo que hacen tambien los de B y viceversa.
cuando analisza las dos variables a esta se el conoce como variable bivariantes
la regrsion

es una tecnica estadisticas que nos permite el cambio en una de las variables llamadas respuesta y que corresponde otra conocida como variables explicativa

regresion logistica

utilizando para predecir el resultado de un variable categorica( una variable que puede adoptar un numero limitado de categorias) en funcion de las variables independientes o predictorias.

Regresion multiples

regresion lineal simple

tartamos de explicar la relacion que existe entre la variable respuesta Y y una unica variable explicativa X. expresion: Y= a+ B X+2.