MEDIDAS ESTADÍSTICAS BIVARIANTES DE REGRESIÓN

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MEDIDAS ESTADÍSTICAS BIVARIANTES DE REGRESIÓN por Mind Map: MEDIDAS ESTADÍSTICAS BIVARIANTES DE REGRESIÓN

1. Regresión Lineal Simple

1.1. Regresión Lineal Simple: Este tipo se presenta cuando una variable independiente ejerce influencia sobre otra variable dependiente. Ejemplo: Y = f(x) 5.3. Ejemplo de Regresión Lineal Simple

1.2. Tipos de modelos de regresión lineal.

1.2.1. Regresión lineal simple

1.2.1.1. Sólo se maneja una variable independiente, por lo que sólo cuenta con dos parámetros.

1.2.2. Regresión lineal múltiple

1.2.2.1. La regresión lineal permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón

1.2.3. Rectas de regresión

1.2.3.1. Las rectas de regresión son las rectas que mejor se ajustan a la nube de puntos (o también llamado diagrama de dispersión) generada por una distribución binomio.

1.3. Hipótesis del modelo de regresión lineal clásico

1.3.1. Esperanza matemática nula.

1.3.2. Homocedasticidad.

1.3.3. In correlación o independencia.

1.3.4. Regresores estocásticos.

1.3.5. Independencia lineal.

1.3.6. Normalidad de las perturbaciones.

2. Regresión Múltiple

2.1. Regresión Múltiple: Este tipo se presenta cuando dos o más variables independientes influyen sobre una variable dependiente. Ejemplo: Y = f(x, w, z). REGRESION LINEAL MULTIPLE

2.2. Dispone de una ecuación con dos variables independientes adicionales

2.3. Se puede ampliar para cualquier número "m" de variables independientes

3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Ruth Esperanza Tapias Medina- Grupo: 204040-4