Licenciatura en Administración Pública Jorge Alan Garcidueñas Villa Estadística 4° Cuatrimestre Actividad 15.1.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
ANÁLISIS ESTADÍSTICO COMPUTARIZADO
Advertisements

Clase No. 1.
Tema 18: Contraste paramétrico de hipótesis III: Pruebas para contrastar correlaciones y diferencias de correlaciones. Contraste de los coeficientes.
Regresión lineal simple
Regresión mínimo cuadrada (I)
MÉTODOS DE MEDICIÓN DE COSTOS.
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL CARIBE
REGRESION Y CORRELACION LINEALES. REGRESION LINEAL SIMPLE Finalidad Estimar los valores de y (variable dependiente) a partir de los valores de x (variable.
Covarianza muestral Sean x1, x2, ..., xn e y1, y2, ..., yn dos muestras aleatorias independientes de observaciones de X e Y respectivamente. La covarianza.
Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez
3. CARACTERIZACIÓN DE LAS DISRIBUCIONES DE PROBABILIDAD: Sus parámetros (VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS Y CONTINUAS) Universidad Católica de Santiago de.
Introducción a la Estadística. Modelos de regresión
ESTRATEGIAS Y DISEÑOS AVANZADOS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
Regresión y correlación
Análisis de datos Proyectos de Tesis Prof. Mg. Pedro Peña Huapaya.
TEMA 8: ANÁLISIS DE LA REGRESIÓN Y CORRELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES
Metodología de la evaluación y estadística aplicada
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal
Tema 1- Regresión lineal simple.
Regresión lineal Es un modelo matemático para predecir el efecto de una variable sobre otra, ambas cuantitativas. Una variable es la dependiente y otra.
Regresión Lineal Simple
1º BACHILLERATO | Matemáticas © Oxford University Press España, S.A Hacer clic en la pantalla para avanzar VARIABLE ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL Población:
Análisis Descriptivo de datos Bivariados
Análisis de Correlación y de Regresión lineal simple
SISTEMAS DE SOPORTE PARA LA TOMA DE DECISIONES
Facultad: Turismo Y Hotelería
Datos Procesado t (s)  t (s) 0,820,06 1,000,07 1,160,08 1,320,07 1,470,09 1,620,08 Representando y frente a t 2 debemos tener una línea recta de pendiente.
Distribuciones bidimensionales. Tablas de contingencia
Laura López, Marta de Juan, Laura Mallo. Grupo 72. LADE.
REGRESION Y CORRELACION
DISEÑOS DE EXPERIMENTOS FACTORIALES
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
Programación Numérica
Métodos de calibración: regresión y correlación
Titular: Agustín Salvia
Introducción a la Inferencia Estadística
Valores extremos. Los valores extremos son aquellos datos extremos, que parecen anómalos, y que unas veces son debidos a errores de registro al introducir.
Estimación por intervalo en la regresión: Bandas de Confianza
Estadística Descriptiva
1 TEMA II Prof. Samaria Muñoz Análisis de Regresión simple: ESTIMACION.
Modelos Lineales Tema 4.
Límites y Continuidad.
Estadística I. Finanzas y Contabilidad
Regresión lineal simple
Regresión lineal múltiple
Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas
ALUMNA: I. CLAUDIA AVILA LEON MATRICULA TUTORA: NATALIA PEREZ RUL MATERIA: FORMULACION Y EVALUACION DE PROYECTOS ACTIVIDAD: METODO DE MINIMOS.
Estadísticos Asunto de Estado: Estadísticos. Estadísticos Los parámetros estadísticos nos permiten tener una idea global de la población, compararla con.
Reporte Ejecutivo Jorge Alan Garcidueñas Villa
Definición del Modelo de Regresión Simple Estimaciones por MCO Método de MCO Valores Esperados y Varianzas por MCO.
Análisis de los Datos Cuantitativos
Titular: Agustín Salvia
Regresión Lineal Simple
Coeficiente de determinación y análisis de varianza de la regresión
Construcción de modelos con regresión y correlación
Regresión lineal simple Nazira Calleja
Unidad 4 Análisis de los Datos.
La recta de regresión, se denomina «Recta de ajuste Optimo» (bajo el criterio de los mínimos cuadrados (no hay otra mejor que ella bajo este criterio).
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
DISEÑOS DE EXPERIMENTOS FACTORIALES
FORMULARIO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA contar, medir, pesar, evaluar, observar es el punto de partida.
Análisis de Varianza ANOVA Capitulo 10. Multiples grupos Ha: Por lo menos uno de los grupos no es igual a lo demás.
EPE MA 148 ESTADÍSTICA INFERENCIAL TEMA:
10. Estimación puntual e intervalos de confianza Módulo II: Análisis descriptivo univariado Análisis de Datos Aplicado a la Investigación Científica
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Departamento de Informática Universidad Técnica Federico Santa María EconometríaEconometría Capitulo II.
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. Temas Introducción Análisis de regresión (Ejemplo aplicado) La ecuación de una recta Modelo estadístico y suposiciones Estimación.
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.
Transcripción de la presentación:

Licenciatura en Administración Pública Jorge Alan Garcidueñas Villa Estadística 4° Cuatrimestre Actividad 15.1

Recta de mínimos Cuadrados Intervalos de Confianza Intervalo de Confianza

Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple Coeficiente de determinación R^ R^2 ajustado Error típico Observaciones10 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertadSuma de cuadrados Promedio de los cuadradosF Valor crítico de F Regresión E-06 Residuos Total Coeficiente sError típicoEstadístico tProbabilidadInferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0% Intercepción E Variable X E

Recta de mínimos Cuadrados Intervalos de Confianza Intervalo de Confianza

Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple Coeficiente de determinación R^ R^2 ajustado Error típico Observaciones10 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadradosF Valor crítico de F Regresión Residuos Total CoeficientesError típicoEstadístico tProbabilidadInferior 95% Superior 95% Inferior 95.0% Superior 95.0% Intercepción E Variable X