Regresión simple y Correlación

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Regresión simple y Correlación por Mind Map: Regresión simple y Correlación

1. suma de errores al cuadrado se minimiza

2. Supuesto 3: Los términos de error son independientes uno del otro. El termino de error encontrado para un valor de Y. no se relaciona con el termino para cualquier otro valor Y

3. Determinación del modelo de regresión lineal simple

4. Ecuación de la recta

5. Supuesto 4: El supuesto de linealidad. Como se expreso en el supuesto 1, si X se deja igual que un valor muchas veces, ocurrirá una distribución de los valores Y

6. Un modelo lineal

7. Un modelo lineal con base en datos maestrales Y=b˳+b₁X+ₑ

8. El modelo de regresión estimada Ŷ=b˳+b₁ X

9. Mínimos cuadrados ordinarios: La recta de mejor ajuste El propósito del análisis de la tabla de regresión es determinar una recta que se ajuste a los datos maestrales mejor que cualquier otra recta

10. Suma de los cuadrados de X SCx=∑=(Xᵢ-Xᵢ)² ∑X²-(∑X) /n

11. La dependiente de la recta de regresión b₁=

12. Suma de cuadrados del error SCE=SCy -

13. Suma de los cuadrados de Y

14. Supuestos del modelo de regresión lineal Supuesto 1: El término de error y es una variable aleatoria distribuida normalmente. La distribución normal de los valores y el rededor de la recta de regresión poblaciónal desconocida

15. Error estándar de estimación: Una medida de bondad de ajuste. El error estándar de estimación Se, es una medida del grado de dispersión de los valores Y, al rededor de la recta de regresión.

16. SUPUESTO 2: Varianza iguales a los valores de Y El modelo MCO asume que la varianza en los valores Y es la misma para todos los valores de X