Medidas Estadísticas Bivariantes de regresión lineal

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Medidas Estadísticas Bivariantes de regresión lineal por Mind Map: Medidas  Estadísticas Bivariantes de regresión lineal

1. .

2. REGRESION LINEAL

3. Covaríanza de dos variables aleatorias X e Y

3.1. Entre dos variables, Sxy, nos indica si la relación entre dos variables es directa o inversa

3.2. El signo de la covarianza nos indica que la nube de los puntos es creciente o no pero no dice nada del grado de la relación entre variables.

4. Medidas de estadistica Bivariantes

4.1. -Regresión y correlación

4.2. Diagrama de dispersión

4.3. Regresión lineal simple

4.3.1. la regresión lineal simple es un modelo de regresión lineal con una sola variable explicativa.

4.4. Correlación

4.5. Regresión Múltiple

5. Regresión lineal

5.1. Coeficiente de correlación lineal de Pearson

5.1.1. Si los puntos tiene una tendencia a disponerse alineadamente

5.1.2. r es útil para determinar si hay relación lineal entre dos variables. pero no servirá para( cuadrática, logaritmica.

5.1.3. Tiene un mismo signo que Sxy.

6. Análisis de regresión

6.1. Estudia la relación entre dos variables Cuantitativas

6.2. Técnica estadística usada para derivar una ecuación que relaciona una variable de criterio con una o más variables de predicción.

6.3. Estudia la fuerza de la asociación a través de una medida de asociación denominada coeficiente de correlación.

7. Modelo de análisis de regresión

7.1. Estadístico: Permite la incorporación de un componente aleatorio en la relación.

7.2. Estandarizada: la pendiente β1 nos indica si hay relación entre dos variables.

7.3. Deterministico: que bajo condiciones ideales, la variable independiente puede ser por una función matemática de las variables independientes.

8. Modelo de regresión lineal simple

8.1. Y el ŷ ya que es rara vez que coincidan por muy bueno que sea el modelo de regresión a la cantidad "-e Y-ŷ" se denomina error residual.

8.2. Encontramos una función de X muy simple - lineal , que permita aproximar mediante -ŷ=b0+ b1X

9. Problemas con la regresión

9.1. Varianza no homogénea.

9.2. Relación no lineal

9.3. Errores correlacionados.

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

10.1. Se puede establecer una primera clasificación

10.1.1. simple si únicamente hay una variable explicativa;

10.1.2. Múltiple si el número de variables explicativas son varias.

10.2. Tipos de regresión

10.2.1. TipoI

10.2.1.1. sólo proveerá estimaciones de Y para los valores de X contenidos en la distribución de frecuencias.

10.2.2. TipoII

10.2.2.1. Dicha función se elegirá de modo que se ajuste lo mejor posible a las observaciones, resultando de gran utilidad a estos efectos la representación gráfica de las misma.

11. Razon de Correlación

11.1. En Estadística, la razón de correlación es una medida de la relación entre la dispersión estadística entre categorías individuales y la dispersión entre la muestra o la población completa.

11.1.1. Correlación

11.1.1.1. La correlación trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.

11.1.1.1.1. Tipos de Correlación

11.1.1.1.2. Grado de Correlación

11.1.1.1.3. Coeficiente de Correlación Lineal