medidas estadísticas Bivariantes de regresión

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

1. REGRESION LINEAL SIMPLE

1.1. se presenta cuando una variable independiente ejerce influencia sobre otra varia que en este caso es una variable dependiente como pr ejemplo: Y=F(X)

2. TIPOS DE MODELOS DE REGRESION LINEAL

2.1. REGRESION LINEAL SIMPLE: Solo se maneha una variable independiente por lo que solo cuenta co dos parametros

2.2. REGRESION LINAL MULTIPLE: Permite trabajar con una variable pir medo de intervalo o razon

2.3. RECTAS DE REGRESION: son las rectas que mejor se ajustan al diagrama de dispersion generada or una distribucion binomia

3. APLICACIONES DE LA REGRESION LINEAL:

3.1. LINEAS DE TENDENCIA: representa una serie de datps obtenidos a traves de un largo periodo

4. la funcion mas simpLe para la relacion entre dos variables es la funcion lineal que se representa Y= a + b X

5. LA REGRESION LINEAL: Es un modelo matematico es usado para aproximar la relacion de depemdencia entre las variables dependendientes y las variales independientes.

5.1. VARIABLE DEPENDIENTE: (Y) es aleatoria Ejm. Y Evaluacion que obtiene el estuadiante en la materia

5.2. VARIABLE INDEPENDIENTE: (X) no es aleatoria Ejm.X tiempo que dedica un estuadiante a una materia -

6. SUPOSICIONES DE LA REGRESION LINEAL:

6.1. 1. valores de la variable independiente X son fijos, medidos sin error 2. la variablr Y es aleatoria 3. Para cada valor de X, existe una distribucion normal de valores de Y 4.las varianzas de las subpoblaciones Y son todas iguales