Medidas Estadísticas Bivariantes de regresión lineal

1. Modelo de regresion lineal simple

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

1.2. Encontramos una funcion de X muy simple lineal, que permite aproximar mediante -y=b0+b1X

2. Problemas con la regresion

2.1. Varianza no homogénea

2.2. Relación no lineal

2.3. Errores correlacionados

3. Medidas de estadística Bivariantes

3.1. Regresion y correlacion

3.2. Diagrama de dispersion

3.3. Regresion lineal simple

3.4. Correlacion

4. Rregresion lineal

4.1. Si los puntos tiene una tendencia a disponerse alineadamente

4.2. r es util para determinar si hay relación lineal entre dos variables

4.3. Tiene un mismo signo que Sxy

5. Analisis de regresion

5.1. Tecnica estadistica usada para derivar una ecuacion que relaciona una variable de criterios con una o mas variables de prediccion.

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

6. Modelo de analisis de regresion

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

6.2. Estandarizada: La pendiente B1 nos indica si hay relación entre dos variables.

6.3. Determinístico: Que bajo condiciones ideales, las variables independientes puede ser por una función matemática de las variables independientes.