Medidas Estadística Bivariantes de Regresion Lineal

1. Modelo de Análisis de Regresión

1.1. Estadístico: Permite la incorporación de un Componente aleatorio en la relación.

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

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

2. Regresión Lineal

2.1. Coeficiente de correlación lineal de Person

2.1.1. si los puntos tiene una tendencia a disponerse alineadamente

2.1.2. Es útil para determinar si hay relación lineal entre dos variables, pero no servirá para cuadrática logaritmica

2.1.3. Tienen un mismo signo que Sxy

3. Covarianza de dos variables aleatorias X o Y

3.1. Entre dos variables, Sxy os 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 vaiabes.

4. Medidas de Estadística Bivarinates

4.1. Regresión y correlación

4.2. Diagrama de Dispersión

4.3. Regresión Lineal simple

4.4. Correlación

4.5. Regresión Multiple

5. Análisis De Regresión

5.1. Estudia la relación entre dos variables cuantitativa

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

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

6. Modelo de regresión simple lineal

6.1. rara vez que coincidan por mas bueno que sea el modelo de regresión ala cantidad e Y , y se denomina error residual