Medidas estadísticas Bivariantes

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Medidas estadísticas Bivariantes por Mind Map: Medidas estadísticas Bivariantes

1. Regresión y correlación

1.1. El análisis de regresión consiste en emplear métodos que permitan determinar la mejor relación funcional entre dos o más variables concomitantes (o relacionadas).

2. Diagrama de dispersion

2.1. Una distribución bidimensional o bivariante puede representarse gráficamente en un plano cartesiano, ubicando en el eje horizontal o abscisa los valores de la primera variable denominada

2.1.1. X y en el eje vertical u ordenada, los valores de la segunda variable, Y De manera pues que se grafican tantas parejas ordenadas como observaciones hayan de las variables.

3. Regresión lineal simple

3.1. La regresión examina la relación entre dos variables restringiendo una de ellas respecto a la otra, con el objeto de estudiar las variaciones de la primera cuando la otra permanece constante.

3.2. La regresión es un método que se emplea para pronosticar o predecir el valor de una variable en función de los valores dados de la otra (o de las otras, cuando se trabaja más de dos variables).

4. Correlación

4.1. El concepto de correlación está estrechamente vinculado al concepto de regresión, pues, para que una ecuación de regresión sea razonable los puntos muestrales deben estar ceñidos a la ecuación de regresión; además el coeficiente de correlación debe ser:

4.1.1. Grande cuando el grado de asociación es alto (cerca de +1 o -1, y pequeño cuando es bajo, cerca de cero.

4.1.2. Independiente de las unidades en que se miden las variables

5. Numeros indice

5.1. Indices simples

5.2. Indices compuestos