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REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN, 1. Es el valor de Yˆ cuando X = 0. 2. a…
REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
:check:
Mide la fuerza de la asociación lineal entre dos variables.
Un valor de 1.00 indica una correlación positiva, y uno de –1.00 indica una correlación negativa.
Un signo positivo muestra que hay una relación directa entre las variables y un signo negativo, que hay una relación inversa.
Si la correlación entre dos variables es de 0 no tendra asociación entre ellas
El coeficiente de correlacion varia desde -1.00 hasta 1.00
Con la siguiente ecuación se determina si la correlación en la población es distinta de 0.
Las dos variables deben estar en una escala de medición del intervalo
Se designa con la letra r, y se determina mediante la siguiente ecuación:
EL COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN
:check:
Es la fracción de la variación en una variable que se explica
por la variación en la otra variable.
A:
Varía de 0 a 1.0.
B:
Es el cuadrado del coeficiente de correlación.
QUE ES EL ANÁLISIS DE CORRELACIÓN
:check:
Grupo de técnicas para medir la asociación entre dos variables
VARIABLE DEPENDIENTE:
Variable que se predice o estima. Se muestra en el eje Y.
VARIABLE INDEPENDIENTE:
Variable que proporciona la base para la estimación. Es la variable de pronóstico. Se muestra en el eje X
EL ERROR ESTÁNDAR DE ESTIMACIÓN MIDE LA VARIACIÓN RESPECTO DE LA RECTA DE REGRESIÓN
:check:
B:
Se basa en desviaciones cuadradas de la recta de regresión.
C:
Valores pequeños indican que los puntos se agrupan cerca de la recta de regresión.
A:
Está en las mismas unidades que la variable dependiente.
D:
Se calcula con la siguiente fórmula.
LA RECTA DE REGRESIÓN DE MÍNIMOS CUADRADOS
:check:
FORMULA: Yˆ = a + bX
B:
a es la constante o intersección.
A:
Yˆ es el valor estimado de Y para un valor seleccionado de X.
D.
X es el valor de la variable independiente
C:
b es la pendiente de la recta ajustada
1.
Muestra la cantidad de cambio en Yˆ para un cambio de una unidad en X
2.
Un valor positivo para b indica una relación directa entre las dos variables, y un valor negativo, una relación inversa.
3.
El signo de b y el signo de r, el coeficiente de correlación, siempre son iguales.
4.
b se calcula con la siguiente ecuación
EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN SE ESTIMA UNA VARIABLE CON BASE EN OTRA VARIABLE
:check:
B:
La variable con la cual se hace el estimado es la variable independiente.
A:
La variable que se estima es la variable dependiente
LA INFERENCIA RESPECTO DE LA REGRESIÓN LINEAL SE BASA EN LAS SIGUIENTES SUPOSICIONES
:check:
B:
La desviación estándar de cada una de las distribuciones normales es la misma para todos
los valores de X, y se estima mediante el error estándar de estimación.
C:
Las desviaciones de la recta de regresión son independientes, sin un patrón para el tamaño o la dirección
A:
Para un valor dado de X, los valores de Y están normalmente distribuidos respecto de la
recta de regresión.
HAY DOS TIPOS DE ESTIMADOS DE INTERVALO
:check:
A:
En un intervalo de confianza, el valor medio de Y se estima para un valor dado de X
El ancho del intervalo se afecta por el nivel de confianza, el tamaño del error estándar
de estimación y el tamaño de la muestra, así como del valor de la variable independiente.
FORMULA:
B:
En un intervalo de predicción, el valor individual de Y se estima para un valor dado de X
FORMULA:
2.
La diferencia entre las fórmulas (13.7) y (13.8) es el 1 debajo del radical
a)
El intervalo de predicción será más amplio que el nivel de confianza
b)
El intervalo de predicción también se basa en el nivel de confianza, el tamaño del
error estándar de estimación, el tamaño de la muestra y el valor de la variable independiente.
1.
Es el valor de Yˆ cuando X = 0.
2.
a se calcula con la siguiente ecuación.
a =Y-bX
1
La relación entre las variables debe ser lineal.
2
Las dos variables, independiente y dependiente, deben estar a escala de intervalo o de razón.
3
Con el criterio de mínimos cuadrados se determina la ecuación de regresión.
Nombre: Calva Bryan Semestre: 4to "Contabilidad y Auditoria"
