Medidas Estadísticas Bivariantes de regresión
作者:Tatiana Mejia
1. Analisis de regresion
1.1. El objeto de analisis de regresion es determinar, es determinar la relacion que existe, entre una variable dependiente y una o mas variables independientes.
2. Coeficiente de correlación lineal
2.1. Nos indica si los puntos tienen una tendencia a disponerse alineadamente. Tiene el mismo signo que Sxy, por tanto de su signo obtenemos el que es posible determinar si hay relación sea directa o inversa.
3. Covarianza de dos variables aleatorias
3.1. La covarianza entre dos variables Sxy, nos indica si la posible relación entre dos variables, es directa o inversa.
4. El contraste de regresión
4.1. En el contraste de regresión contrastamos la hipótesis nula de que la pendiente de la recta es cero, es decir, que no existe relación o dependencia lineal entre las dos variables.
5. El coeficiente de regresión
5.1. El coeficiente de regresión nos da información sobre el comportamiento de la variable Y frente a la variable X.
6. Razón de correlación
6.1. En el apartado anterior se ha minimizado SCE pero esto no significa que ésta sea muy pequeña. Pudiera ser grande y resultar que con otras estimaciones de Y distintas de las medias.
7. Referencia Bibliográfica:
7.1. Montero, J.M. (2007). Regresión y Correlación Simple. Madrid: Paraninfo. (pp 151 – 158). Recuperado de http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4052100011&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=b8
8. Regresión lineal simple
8.1. La recta de regresión es la que mejor se ajusta a la nube de puntos, esta pasa por el punto (x,y). llamado centro de gravedad
8.1.1. Recta de regresión de Y sobre X
8.1.2. Recta de regresión de X sobre Y
8.1.3. Correlación lineal consiente entre la covarianza y el producto.