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MEDIDAS ESTADISTICAS BIVARIANTES DE REGRESIÓN, Regresión lineal múltiple,…

- - - - las variables independientes no puede estar altamente correlacionadas entre sí
      - las relaciones entre las causas y el resultado deben ser lineales
      - todas variables deben seguir la distribución normal y deben tener varianzas iguales
  - - - Un caso de especial interés es asignar una medida de probabilidad a la siguiente
        afirmación o hipótesis:
      - La afirmación contraria sería:
  - - - Se dice que tenemos un problema de multicolinealidad
        
        ¿cómo detectar el problema?
        
        Solicitando el determinante de la matriz de varianzas-covarianzas, que estará
        cercano a cero.
        
        Calculando el cociente entre el primer y último autovalor de la matriz de
        varianzas-covarianzas que será mayor de 50.
        
        Calculando para cada variable el coeficiente de determinación ( 2 R ) de dicha
        variable con el resto.
        
        La solución
        
        Eliminar del modelo aquellas variables explicativas que dependen
        unas de otras. En general, los métodos de selección de variables solucionan
        automáticamente este problema.
- - - - Si hay relación lineal positiva, la covarianza será positiva y grande.
      - Si hay relación lineal negativa, la covarianza será negativa y grande
        en valor absoluto
      - Si hay no hay relación entre las variables o la relación es
        marcadamente no lineal, la covarianza será próxima a cero.
      - PERO la covarianza depende de las unidades de medida de las variables.
    - - Una medida de la dependencia lineal que no depende de las unidades de
        medida es el coeficiente de correlación lineal: