MEDIDAS ESTADÍSTICAS

Est Michael Lopez

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MEDIDAS ESTADÍSTICAS por Mind Map: MEDIDAS ESTADÍSTICAS

1. Modelo de analisis de regresión

1.1. Determinismo

1.1.1. bajo condiciones ideales la variable puede ser una función matemática de las variables independientes.

1.2. Estadistico

1.2.1. Permite la incorporación de un componenete aleatorio en la relación.

1.3. Estandarizado

1.3.1. La pendiente nos indica si hay relación entre dos variables.

2. Regresión y correlación

2.1. consiste en emplear métodos que permitan determinar la mejor relación funcional entre dos o más variables relacionadas.

2.1.1. solo busca una función metemática que exprese de que manera se relacionan.

3. Regresión Lineal

3.1. Coeficiente de determinaciön lineal

3.1.1. se representa la relación de dependencia de Y sobre X donde sus estimados parámetros A y B se unen con el objeto de medir el grado de dependencia A y Y sobre X bajo la regresión lineal estimada:

3.1.1.1. Simple

3.1.1.1.1. es cuando la relación funcional entre las variables dependiente (y) e indepenediente (x) es una linea recta que se tiene una regresión lineal simple dada por la ecuación. Y = βo+ β1X + ε

3.1.1.2. Deterministico

3.1.1.2.1. bajo condiciones ideales, la variable puede ser una función matemática de las variabales independientes.

3.1.1.3. Covarianza de dos variables aleatorias

3.1.1.3.1. Nos indica si las dos variables son directas o inversas.

3.1.1.3.2. el signo de Covarianza nos indica si los punntos son crecientes o no.

4. Medidas estadísticas bivariantes

4.1. Regresión y correlación

4.2. Diagrama de dispersión

4.3. Regresión lineal simple

4.4. Regresión múltiple

5. Analisis de regresión

5.1. estudia entre dos o más variables cuantitativas.

5.2. técnica estadística para derivar ecuaciones que se relacionan con una o más variables.

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

6. Regresión multiple

6.1. Puede ser lineal o curvilínea

6.1.1. Puede ser positivo, negativo o nulo.

6.1.2. Indica el numero de unidades en que modifica la variable dependiente (y) del cambio de la variable (x) independiente

6.2. Coeficiente de determinación R2

6.2.1. Determina el grado de correlación entre las variable, el coeficiente determinado también llamado R2.

6.2.2. Refleja el ajuste de un modelo a la variable.