Medidas estadísticas Bivariantes de regresión

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Medidas estadísticas Bivariantes de regresión por Mind Map: Medidas estadísticas Bivariantes de regresión

1. la teoría de la regresión trata de el comportamiento de una variable, denominada explicada (dependiente o endógena), en función de otra u otras, denominadas explicativas (independientes o exógenas).

2. regresion multiple

2.1. Los modelo de regresión múltiple estudian la relación entre I una variable de interés Y (variable respuesta o dependiente) y I un conjunto de variables explicativas o regresoras X1, X2, . . . , Xp I En el modelo de regresi´on lineal m´ultiple se supone que la funci´on de regresi´on que relaciona la variable dependiente con las variables independientes es lineal, es decir: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + · · · + βpXp + ε

3. regresion lineal simple

3.1. 1.- Determinar la relación de dependencia que tiene una variable respecto a otra. 2.- Ajustar la distribución de frecuencias de una línea, es decir, determinar la forma de la línea de regresión. 3.- Predecir un dato desconocido de una variable partiendo de los datos conocidos de otra variable.

4. regresion lineal

4.1. En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xᵢ y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como: donde: : variable dependiente, explicada o regresando.