Medidas estadísticas Bivariantes de regresión lineal

1. medidas de estadisticas bivariantes

1.1. regresion y correlacion

1.2. diagrama de dispresion

1.3. regresion lineal simple

1.4. correlacion

1.5. regresion multiple

2. modelo de análisis de regresión

2.1. estadistico: permite la incorporacion de un componente aleotorio en la relacion

2.2. estandarizada la pendiente B1njos inidica si hay relacion entre dos variable

2.3. deterministico: que bajo condiciones ideales, la variable independiente puede ser por una funcion matematica de las variables independientes

3. regresion lineal

3.1. coeficiente de correlacion lineal de pearson

3.1.1. si los puntos tiene una tendencia a disponerse alineadamente

3.1.2. r es util para determinar si hay relacion lineal entre dos variables. pero no servira para (cuadratica, logaritmica

3.1.3. tiene un mismo signo que Sxy

4. problemas con la regresion

4.1. varianza no homogenea

4.2. relacion no lineal

4.3. errores correlacionados

5. modelo de regresion lineal simple

5.1. y el y ya que es rara vez que coincidan por muy bueno que sea el modelo de regresion a la cantidad "-eY-y" se denomina error residual

5.2. encontramos una funcion de X muy simple _lineal, que permite aproximar mediante - y=b0+b1X

6. analisis de regresion

6.1. estudia la relacion entre dos variables cuantitativas

6.2. tecnicas estadisticas usada para derivar una cuacion que relaciona una variable de criterio con una o mas variable de prediccion

6.3. estudia la fuerza de lña asociacion a traves de una medida de asociacion de denominado coeficiencia de correlacion