Katherine V. Carrasquillo BIOL 3116 005 29 de Abril de 2011.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Rectas en el plano cartesiano
Advertisements

Si la estadística no miente...: ¡Cuánto influyes sobre mi!
Tema 6: Regresión lineal.
¿Qué nos dice el pasado sobre el futuro? ¿Qué variables limitan o mantienen la continuación de una tendencia?
Regresión mínimo cuadrada (I)
REGRESION LINEAL SIMPLE
Error Estándar de la Media
NOMBRE DE LA UNIDAD: ECUACION DE LA RECTA
DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES
Estadística: -Correlación y regresión
Ingeniería Industrial II CicloEducativo 2011
Regresión y correlación
Correlación 1.
Resortes y análisis mediante regresión lineal de datos
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal Ricardo Ñanculef Alegría Universidad Técnica Federico Santa María.
Regresión lineal Es un modelo matemático para predecir el efecto de una variable sobre otra, ambas cuantitativas. Una variable es la dependiente y otra.
Curso de Estadística Básica
9 Regresión Lineal Simple
Estadística bidimensional
Distribuciones bidimensionales
Análisis de Correlación y de Regresión lineal simple
UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL PERÚ
ECUACIÓN LINEAL Cálculo de la pendiente de una recta
TIPOS DE MODELOS DE REGRESIÓN Y SUPUESTOS PARA EL MODELO A
BIOMETRIA II TEMA 2 El Modelo de Regresión.
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
SERIES TEMPORALES.
FUNCION LINEAL Matemáticas Básicas.
Matemática Básica (CC.)
APROXIMACIÓN INTERPOLACIÓN Y REGRESIÓN. INTERPOLACIÓNREGRESIÓN.
Guías Modulares de Estudio Cálculo diferencial – Parte B
Métodos de calibración: regresión y correlación
Matemáticas Acceso a CFGS
Introducción a la Inferencia Estadística
REGRESION LINEAL SIMPLE
Estadística bidimensional
Previsión de Ventas. Métodos no paramétricos Previsión de Ventas. Tema 2. 1 Antonio Montañés Bernal Curso
ANALISIS DE SERIES TEMPORALES
la ecuacion de una recta
Primerasdefiniciones y conceptos de la regresión El análisis de la regresión es una técnica estadística que se utiliza para estudiar la relación entre.
CV Métodos numéricos en ingeniería civil
Variables estadísticas bidimensionales
Regresión lineal múltiple
Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas
SEMINARIO DE INVESTIGACION Titular: Agustín Salvia
Estadística II Regresión Lineal.
Ecuación de la recta.
Gissela Alcívar Sofía Ramos 10° A Números reales Factores Ecuación de la recta temas.
Variables estadísticas bidimensionales
Construcción de modelos con regresión y correlación
Variables estadísticas bidimensionales
FUNCIONES POLINÓMICAS Y RACIONALES. INTERPOLACIÓN.
Regresión lineal simple Nazira Calleja
Unidad 4 Análisis de los Datos.
INSTITUCIÓN EDUCATIVA LA INMACULADA TIERRALTA – CORDOBA ASIGNATURA: Alegra TEMA: pendiente de una recta conocido dos puntos OBJETIVO: Comprender el concepto.
@ Angel Prieto BenitoMatemáticas Aplicadas CS I1 U.D. 12 * 1º BCS ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL.
Germán Fromm R. 1. Objetivo Entender los diseños metodológicos predictivos 2.
Un Método Cuantitativo podría definirse como aquellos modelos matemáticos puesto al servicio de los procesos de resolución de problemas de un modo racional.
Tema 2: Estadística bidimensional
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. Temas Introducción Análisis de regresión (Ejemplo aplicado) La ecuación de una recta Modelo estadístico y suposiciones Estimación.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA BIVARIADA MEDIDAS DE RELACIÓN ENTRE VARIABLES CUANTITATIVAS.
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE TEMA INTRODUCCIÓN Determinar la ecuación de regresión sirve para: – Describir de manera concisa la relación entre variables.
1 REGRESIÓN CON VARIABLES DICOTÓMICAS TEMA 1 (CONTINUACIÓN)
TEMA 7 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS TEMA 7 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS.
M.E. ADA PAULINA MORA GONZALEZ. Esta parte describe las técnicas para ajustar curvas en base a datos para estimaciones intermedias. Una manera de hacerlo.
Viviana Acosta Estadística II. Que es Es una distribución de probabilidad que surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida.
ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL
Análisis descriptivo y presentación de datos bivariables
Transcripción de la presentación:

Katherine V. Carrasquillo BIOL de Abril de 2011

Objetivo: Al concluir la discusión del tema, el estudiantado podrá: Definir el término regresión y comprender su utilización en el manejo de datos obtenidos en el viaje de campo de Ecología Conocer y aplicar las fórmulas para determinar la variables: pendeinte (m) e intercepto (b) de la ecuación de regresión, y = mx + b Utilizar el programa Excel para construir la gráfica de regresión y determinar los valores m y b.

Regreción estadística La regresión estadística es la tendencia de una medición extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. La regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el conocimiento de otra.

Tipos de Regresión Regresión Lineal simple-Dadas dos variables X y Y se trata de encontrar una función simple (lineal) de X que nos permita aproximar Y mediante: Y = mX+b. Donde m=pendiente y b es el intercepto. Regresión No Lineal

Pendiente (m) Postiva, negativo o cero

Tarea: Calcular m y b

Resultados calculados en EXCEL

Gráfica

Calcula el dbh Años (X)Dbh (Y) Sabiendo que m=1.23 y b=0.24 aplicamos la ecuación Y= mX+b Ejemplo: Y=1.23* Y=8.85

Conclusión: Como podemos ver la regresión lineal es bien útil ya que nos permite hacer predicciones una vez hemos encontrado la pendiente m y el intercepto b. Este parámetro resulta muy útil a la hora de analizar nuestro datos ya que con el podemos encontrar patrones de secuencia.