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Medidas Estadísticas Bivariantes (Análisis de Regresión Múltiple (El…
Medidas Estadísticas Bivariantes
Regresión Lineal
f(X) Se dice es que lineal en
X
si la Variable
X
tiene potencia Unitaria
x2, x3, 1/x, √x, no se multiplica ni se divide por otra Variable
Termino
Estimación de los parámetros de la Regresión Lineal
Representa error
Coeficiente de Determinación Lineal
Dependencia de
Y
Sobre
X
Varianza debida a la Regresión Lineal y Varianza Residual
El primer término del lado derecho de la igualdad es la varianza debida a la regresión y el segundo la varianza residual
Correlación Lineal e Independencia Estadística
SXSY
Valor absoluto del Máximo Valor de la Covarianza entre dos variables
Regresión y Correlación No Lineal
Función de
Y= f(X)
no tiene carácter Lineal
Regresión Polinómica y Coeficiente de Determinación
Regresión Polinómica
La regulación de tipo II es
Coeficiente de Determinación Polinómico
Determinación General
Algunas Regresiones de Tipo II No Lineales susceptibles de Reducción a Lineales
Análisis de Regresión Múltiple
El análisis de Regresión Múltiple es la misma que en la Regresión Simple
Añade diversas Variables
Mejorar las percepciones de la variable de Criterio
Nomenclatura Modificada
Modelo de Regresión General con 3 Variables
Y = α + β1 X1 + β3X3 + ∊
Ecuación Modificada
Coeficiente de Regresión Parcial ( O neta)
Indica Cambio Promedio de la Variable de Criterio por cambio Unitario
Supuesto de Multicolinealidad
Multicolinealidad en un problema de regresión múltiple cuando las variables de predicción están correlacionadas.
Coeficiente de Regresión Parcial
se predice con 2 Variables de Predicción
X1
, y
X2
Coeficiente de Correlación Múltiple y de Determinación Múltiple
Es la medida de la magnitud dela relación entre la variables de criterio y de Predicción
Coeficiente de Determinación Múltiple
El análisis de Determinación Múltiple, es la Proposición en la Variable de Criterio
Ry123
Coeficiente de Correlación Parcial
Su valor es elevado al Cuadrado
Coeficiente de Determinación Parcial
Indica la proporción de Variación de la Variable de Criterio
Variables Binarias
Se asigna una o dos valores, 0 o 1 se usa para representar en formulas numéricas
Y = α + β1X1 + β2 X2 + β3X3+ ε
Transformaciones de Variables
Es el cambio e la escala , con que se expresa una Variable
Relación
se obtiene de:
Objetivo
Se denota con:
Elaborado por: Maira Torres
Tomado de:
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=b82c81e98fcc1361e1929abe203c8219
To
mado de:
Churchill, G.A. (2009). "Análisis de Regresión Múltiple." Investigación de mercados. México City: Cengage Learning.(pp 686 – 695).Recuperado de
http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4058900234&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=49575112db86a0eb46dae86bbaf74cb9
