Primerasdefiniciones y conceptos de la regresión El análisis de la regresión es una técnica estadística que se utiliza para estudiar la relación entre.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Rectas en el plano cartesiano
Advertisements

Si la estadística no miente...: ¡Cuánto influyes sobre mi!
Tema 6: Regresión lineal.
CAPÍTULO 2 Elaboración y utilización de gráficas
REGRESION Y CORRELACION
TEMA 2. MOVIMIENTOS EN UNA DIMENSIÓN
REGRESION LINEAL SIMPLE
GRAFICOS ESTADISTICOS
Error Estándar de la Media
ESTADISTICA INFERENCIAL
ESTRATEGIAS Y DISEÑOS AVANZADOS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
MÉTODOS DE MEDICIÓN DE COSTOS.
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
Equipo 3 Integrado por; Líder del grupo: Jorge Alberto López Cano
Estudio de Fuerzas Leyes de Newton
Estadística: -Correlación y regresión
Ingeniería Industrial II CicloEducativo 2011
CAPÍTULO 2 Elaboración y utilización de gráficas
Introducción a la Estadística. Modelos de regresión
ESTRATEGIAS Y DISEÑOS AVANZADOS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
Regresión y correlación
Estadística Administrativa II
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal
Regresión Simple..
بسم الله الرحمن الرحيم.
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
1º BACHILLERATO | Matemáticas © Oxford University Press España, S.A Hacer clic en la pantalla para avanzar VARIABLE ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL Población:
Regresión y Correlación
COMPORTAMIENTO DE LAS DISTRIBUCIONES DE
ESTUDIOS CORRELACIONALES
Análisis Descriptivo de datos Bivariados
Análisis de Correlación y de Regresión lineal simple
Facultad: Turismo Y Hotelería
UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL PERÚ
Distribuciones bidimensionales. Tablas de contingencia
MEDIDA Y MÉTODO CIENTÍFICO
GRÁFICAS Elaboración e interpretación
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
Regresión Lineal Simple Lic. César Octavio Contreras.
Modelo de regresión con dos variables: Estimación
GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
Introducción a la Inferencia Estadística
Estadística bidimensional
LA RECTA DE REGRESIÓN CONTENIDOS:
RELACIÓN ENTRE VARIABLES
Estadística I. Finanzas y Contabilidad
SEMINARIO DE INVESTIGACION Titular: Agustín Salvia
Estadística II Regresión Lineal.
Análisis de los Datos Cuantitativos
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN EMPLEANDO EXCEL
Correlación Decimos que dos variables, X e Y, están correlacionadas cuando hay una relación cuantitativa entre ellas. X suele ser la variable independiente.
Ejercicios Dado un conjunto de datos, aplicar el Criterio de Fourier para desechar los posibles valores atípicos.
Regresión lineal simple Nazira Calleja
Unidad 4 Análisis de los Datos.
TEMA 3: Estadística Bidimensional.
ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN La relación entre variables.
TEMA : ANALISIS DE REGRESION
UNIDAD IV Regresión y correlación lineal
Germán Fromm R. 1. Objetivo Entender los diseños metodológicos predictivos 2.
Estadística Administrativa II
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.
Un criterio para detectar outliers. Otro criterio para detectar errores groseros (outliers)
METODO DEL PUNTO ALTO Y DEL PUNTO BAJO
GRÁFICAS Y FUNCIONES MATEMÁTICAS Bernardo Nieto Castellanos.
ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL
Transcripción de la presentación:

Primerasdefiniciones y conceptos de la regresión El análisis de la regresión es una técnica estadística que se utiliza para estudiar la relación entre variables o factores cuantitativos referidos a un mismo grupo de unidades observadas. Se trata de comprobar estadísticamente si tal relación es posible, y de serlo, expresarlo matemáticamente mediante una ecuación. Su uso más frecuente es el de la predicción de resultados de una de ellas para valores fijos de las otras.

Primerasdefiniciones y conceptos de la regresión Cuando se cree que algunas de las variables pueden causar ( o al menos explicar) los cambios observados en otra, a éstas se les llama variables explicativas (X’s) La que mide el resultado del estudio se le llama variable respuesta (Y) Se intentará establecer una ecuación de la forma Y=g(x)

1. Representación de los datos La manera de mostrar gráficamente los datos observados en un gráfico es a través de un diagrama de dispersión. Y, la respuesta se marca en el eje vertical; la X, variable explicativa, en el eje horizontal. Cada observación, es un punto del gráfico

2. Identificación del aspecto del diagrama de dispersión El aspecto general del gráfico viene dado por la dirección, forma y fuerza del mismo: Dirección: positiva o negativa Forma: disposición de los puntos (rectilínea o curvilínea) Fuerza: cuanta más amorfa sea la disposición de los puntos en el gráfico, menor su relación

4. Descripción matemática de la forma del gráfico Si la correlación entre las dos variables indica una relación fuerte, sería muy interesante poder “resumir” el gráfico en forma de una ecuación matemática. En el caso de una forma lineal, a la recta que ajusta la nube de puntos se le llama recta de regresión. Esta recta se calcula teniendo en cuenta dos cosas: Puesto que describe un cambio en la respuesta a medida que cambia la otra variable, se necesita tener presente esta distinción a la hora de calcularla. Puesto que ninguna recta puede pasar exactamente por todos los puntos, se necesita una manera de construirla que asegure su paso tan cerca de todos los puntos como sea posible.