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MEDIDAS ESTADISTICAS BIVARIANTES - Coggle Diagram
MEDIDAS ESTADISTICAS BIVARIANTES
Se refiere al estudio de la distribución conjunta de los datos obtenidos al medir dos variables sobre un conjunto de unidades de observación
REGRESION
Técnica estadística usada para derivar una ecuación que relaciona una variable de criterio con una o más variables de predicción; cuando se usa sólo una variable de predicción, es el análisis de regresión simple, y si se utilizan dos o más, es el análisis de regresión múltiple.
MULTIPLE
pueden emplearse para predecir el valor de la variable dependiente o para evaluar la influencia que tienen los predictores sobre ella
Yi=(β0+β1X1i+β2X2i+⋯+βnXni)+ei
coeficiente de determminacion
determina el grado de correlacion entre las variables, tambien llamado R cuadrado que refleja la bondad del ajuste de un modelo a la variable
LINEAL
Trata de explicar la relación que existe entre la
variable respuesta Y y una única variable explicativa X
Y X =+ + αβ ε
coeficiente de regresión
El coeficiente de regresión nos da información sobre el comportamiento de la variable Y frente
a la variable X, de manera que:
Si b y/x=0 , para cualquier valor de X la variable Y es constante (es decir, no cambia).
Si b y/x> 0, esto nos indica que al aumentar el valor de X, también aumenta el valor de Y
Si by/x <0 , esto nos indica que al aumentar el valor de X, el valor de Y disminuye
coeficiente de correlación lineal
trata de medir la dependencia lineal que existe entre las dos variables, Su cuadrado se
denomina coeficiente de determinación,r2
CORRELACION
Mide la cercanía de la relación entre dos o más variables, considerando la variación conjunta de las dos mediciones, ninguna de las cuales está sujeta a restricción por el experimentador
Obtener dos indicadores
coeficiente de correlación
coeficiente de determinación
tipos de correlación
directa
aumentan proporcionalmente, recta creciente
inversa
si una variable aumenta la otra disminuye, nube de puntos redondeada
nula
no hay dependencia ninguna entre las variables
grado de correlación
fuerte
cuanto mas cerca esten los puntos de la recta
débil
cuanto mas separados estén los puntos de la recta
nula
no hay correlación
alta correlación positiva
correlación positiva
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
Visualizar la relación entre las dos variables
