Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Medidas Bivariantes de regresión y correlación - Coggle Diagram
Medidas Bivariantes de regresión y correlación
medidas estadísticas Bivariantes
coeficiente de determinación R2.
Correlación lineal simple.
correlación positiva y correlación negativa
Diagramas de dispersión
Regresión
Regresión simple
Análisis de regresión
Estudia la relación entre dos
variables cuantitativas
técnica estadística usada para
derivar una ecuación que
relaciona una variable de
criterio con una o mas
variables de predicción
estudia la fuerza de la asociación
a través de una medida de
asociación denominada
coeficiente de la correlación
Técnica estadística para derivar una ecuación, que relaciona una variable de criterio con una o mas variables de predicción. cuando se usa una variable de predicción el análisis de regresión es simple,si se utiliza dos o más variables el análisis de regresión es múltiple.
Algunas formulas: Regresión lineal y=a+bx Logarítmica y=a+bl n(x) Exponencial y= ac(bx) Cuadratica y=a+bx+cx 2
Problemas de regresión
Varianza no homogénea.
Relación no lineal
Errores de correlacionados
Regresión lineal
La regresión trata de explicar el comportamiento de una variable, denominada explicada dependiente o endógena, en función de otra variable denominadas explicativas dependientes o exógenas.
Coeficiente de Determinación Lineal
una vez elegida la función rectilínea, para representar la relación de dependencia de Y sobre X, y estimados sus parámetros a y b, se procede al computo del coeficiente de determinación lineal, con el objeto de medir grado de dependencia a y sobre x bajo la función de regresión lineal estimada.
Coeficiente de Regresión Parcial
Cantidad que resulta de un análisis de regresión múltiple, indica el cambio promedio en una variable de criterio por cambio unitario en una variable predictiva, en igualdad de circunstancias en todas como variables de fricción.
Regresión Múltiple
La regresión puede ser lineal y curvilínea o no lineal. pueden ser
Coeficiente de Regresión
El coeficiente de regresión puede ser:
Positivo, Negativo y Nulo.
Indica el número de unidades en que se modifica la variable dependiente Y por efecto del cambio de la variable independiente X o viceversa en una unidad de medida.
Coeficiente de Determinación R2
determina el grado de correlación entre las variables El coeficiente de determinación, también llamado R cuadrado, refleja la bondad del ajuste de un modelo a la variable.
Correlación
Análisis de dos variables
cuantitativas.
Se pueden representar mediante
un diagrama de dispersión
Las coordenadas sobre los ejes
cartesianos son los valores que
toman las dos valores para la
observación.
teniendo en cuenta las variables
dependientes e independientes
Relación mutua, mide e indica el
grado y los valores de una
variable al relacionarse con otra
variable.
Correlación: mide cercanía
r=0: sin correlación, r=1: correlación positiva
perfecta, 0<r1, correlación positiva, r=-1, correlación
negativa perfecta, -1<r<o: correlación negativa.
El coeficiente de determinación
lineal simple se denomina así,
por ser una particularización de
la razón de correlación,
exactamente del coeficiente de
determinación.
La correlación no distingue entre,
variables respuesta.
Correlación lineal positiva:
tiene un valor mediano, por que no todos los puntos están incluidos en la recta, nula: no
todos están asociados, lineal positiva, fuerte: todos los valores están sobre la recta, lineal
negativa fuerte: el gráfico no hace del vértice, no lineal parabólica fuerte: cumple el sentido
de la linea de la parábola.
