Medidas Estadísticas Bivariantes.

Medidas Estadísticas Bivariantes

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Medidas Estadísticas Bivariantes. por Mind Map: Medidas Estadísticas Bivariantes.

1. Regresión

1.1. Se trata de una técnica estadística que permite en la variable respuesta, que corresponde a la otra variable explicativa

1.1.1. Rectas de regresión

1.1.1.1. Son las Gráficas rectas que se ajustan a la nube de puntos o diagrama de dispersión, generada por la distribución binomial.

1.2. Regresión lineal

1.2.1. La regresión lineal explica el comportamiento de las variables dependiente o endógena de funciones de otras variables dependiente o exógena

1.2.1.1. Coeficiente determinación lineal y Coeficiente regresión lineal

1.2.1.2. Modelo del análisis de regresión y Análisis de regresión

1.2.1.2.1. Determinista

1.2.1.2.2. Estadístico

1.2.1.2.3. Estandarizado

1.2.1.2.4. Técnica

1.3. Regresión lineal simple

1.3.1. Es la que explica la relación que hay entre la variable respuesta Y y una única variable explicativa X. Formula: Y= α + βX + ε

1.4. Regresión logística

1.4.1. Es la que está utilizado para predecir el resultado de las variables categórica (la cual variable se adopta a un número de categorías) de funciones en las variables independientes o predictoras.

1.5. Regresión múltiple

1.5.1. Es la que trabaja con la variable a niveles de intervalos. Tambien es posible analizar la relación entre dos o más variables a través de las ecuaciones.

1.5.1.1. La regresión puede ser lineal y curvilínea o no lineal

1.5.1.1.1. Coeficiente de regresión

1.5.1.2. Coeficiente de determinación R2

2. Son las medidas encargadas de analizar la relacion de dos o mas variables Continuas.

2.1. Cuando esta se ha encargado de analizar las dos variables se le llama como Variables Bivariantes.

3. Correlación

3.1. Es la que indica la fuerza y la dirección de una relacion lineal y proporcionalidad de las variables de estadística.

3.2. Correlación lineal

3.2.1. Es la que trata de establecer la relación y/o dependencia que hay entre las dos variables que intervienen de la distribución bidimensional, si hay los cambios en una de las variables esto influye en los cambios de las otras variables, en caso de que esto suceda las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.

3.3. Tipos de Correlación

3.3.1. Correlación Directa

3.3.1.1. Recta creciente

3.3.2. Correlación Indirecta

3.3.2.1. Recta decreciente

3.3.3. Correlación nula

3.3.3.1. Recta de forma redondeada

3.4. Grado de Correlación

3.4.1. Correlación Fuerte

3.4.1.1. Mas cerca los puntos

3.4.2. Correlación Débil

3.4.2.1. Mas separados los puntos

3.4.3. Correlación nula

3.4.3.1. No hay correlación

3.4.3.2. Correlación Positiva

3.4.3.3. Alta correlación Positiva