Medidas Estadísticas Bivariantes de regresión lineal.

1. Tiene un mismo signo que Sxy.

2. Medidas de estadística Bivariantes.

2.1. Regresión y correlación

2.2. Modelo de regresión lineal simple

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

2.2.2. Encontramos una función de X muy simple - lineal , que permita aproximar mediante -ŷ=b0+ b1X.

2.3. Diagrama de dispersión

2.4. Regresión lineal simple

2.5. Correlación

2.6. Regresión Múltiple

3. Modelo de análisis de regresión

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

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

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

4. Regresión lineal

4.1. Coeficiente de correlación lineal de Pearson.

4.1.1. Si los puntos tiene una tendencia a disponerse alineadamente.

4.1.2. Es útil para determinar si hay relación lineal entre dos variables. pero no servirá para( cuadrática, logarítmica.

5. Covaríanza de dos variables aleatorias X e Y

5.1. Entre dos variables, Sxy, nos indica si la relación entre dos variables es directa o inversa.

5.2. 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 variables.

6. BibliografiaMontero, J.M. (2007). Regresión y Correlación Simple. Madrid: Paraninfo. Paginas. 151 – 158 Churchill, G.A. (2009). "Análisis de Regresión Múltiple." Investigación de mercados. México City: Cengage Learning. Páginas 686 – 695

7. Estudia la relación entre dos variables Cuantitativas.

8. Problemas con la regresión

8.1. Varianza no homogénea.

8.2. Relación no lineal

8.3. Errores correlacionados.

9. Análisis de regresión

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

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

10. Claudia Lora _Grupo_25