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).

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
ANÁLISIS ESTADÍSTICO COMPUTARIZADO
Advertisements

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Regresión mínimo cuadrada (I)
REGRESION LINEAL SIMPLE
ESTUDIO DE MERCADO. MÉTODOS DE PROYECCIÓN
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
“Construcción de Software para Regresión: El Caso de Selección de Modelos y Pruebas de Homocedasticidad” Previa a la obtención del Título de: INGENIERO.
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
MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
ESTIMACION DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA.
REGRESIÓN POR MÍNIMOS CUADRADOS
Introducción a la Estadística. Modelos de regresión
Regresión Lineal y Regresión Polinomial
ESTRATEGIAS Y DISEÑOS AVANZADOS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
Medidas de dispersión y variabilidad
Modelo básico de regresión Lineal
CASO 1: REGRESION LINEAL SIMPLE
Regresión y correlación
TEMA 8: ANÁLISIS DE LA REGRESIÓN Y CORRELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal
Tema 1- Regresión lineal simple.
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal Ricardo Ñanculef Alegría Universidad Técnica Federico Santa María.
Regresión Lineal Simple
1º BACHILLERATO | Matemáticas © Oxford University Press España, S.A Hacer clic en la pantalla para avanzar VARIABLE ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL Población:
Tema 2: Métodos de ajuste
Análisis de Correlación y de Regresión lineal simple
Distribuciones bidimensionales. Tablas de contingencia
Análisis de supervivencia Tema 5 Itziar Aretxaga.
PROYECCIONES DE LA DEMANDA
BIOMETRIA II TEMA 2 El Modelo de Regresión.
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
Modelo de regresión simple: Y =  1 +  2 X + u 1 Hemos visto que los coeficientes de regresión b 1 y b 2 son variables aleatorias. Estos, respectivamente,
Regresión Lineal Simple Lic. César Octavio Contreras.
Departamento de Informática Universidad Técnica Federico Santa María
Titular: Agustín Salvia
Introducción a la Inferencia Estadística
ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL
Estadística Descriptiva
1 TEMA II Prof. Samaria Muñoz Análisis de Regresión simple: ESTIMACION.
MUESTREO DOBLE MUESTREO DOBLE Juan Manuel Cellini.
RELACIÓN ENTRE VARIABLES
Regresión lineal simple
Regresión lineal múltiple
Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas
Estadísticos Asunto de Estado: Estadísticos. Estadísticos Los parámetros estadísticos nos permiten tener una idea global de la población, compararla con.
Modelos lineales: trabajaremos con los siguientes datos Nota: Los datos bájelos del taller 2 de la Web del curso.
Definición del Modelo de Regresión Simple Estimaciones por MCO Método de MCO Valores Esperados y Varianzas por MCO.
1 Y MODELO DE REGRESIÓN SIMPLE Suponemos que una variable Y es una función lineal de otra variable X, con parámetros desconocidos  1 y  2 que queremos.
PARA LA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Regresión Lineal Simple
Coeficiente de determinación y análisis de varianza de la regresión
Definiciones y conceptos básicos
Licenciatura en Administración Pública Jorge Alan Garcidueñas Villa Estadística 4° Cuatrimestre Actividad 15.1.
Construcción de modelos con regresión y correlación
MODELOS DE PRONOSTICOS Primer semestre 2010 Modelo de Regresión con dos variables.
Unidad 4 Análisis de los Datos.
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Modelos de regresión lineal
TEMA : ANALISIS DE REGRESION
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. Temas Introducción Análisis de regresión (Ejemplo aplicado) La ecuación de una recta Modelo estadístico y suposiciones Estimación.
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE TEMA INTRODUCCIÓN Determinar la ecuación de regresión sirve para: – Describir de manera concisa la relación entre variables.
Experimentos con un solo factor: anÁlIsis de varianza
ESTIMACION DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA. La primera pregunta que un estadístico debe contestar al planear una investigación de muestreo es, casi siempre, el.
Free and Quick translation of Prof. Anderson's slides1 Analisis de Regresion Multiple y =  0 +  1 x 1 +  2 x  k x k + u 1. Estimacion.
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.
ANALISIS DE VARIANZA.
ANOVA DE UN FACTOR. Diferencias de Medias Independientes Dependientes Diferencias de Varianzas.
Transcripción de la presentación:

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). Sin embargo, surge la pregunta ¿Qué tan buena es esta recta para explicar la variable dependen diente (Y) en términos de la variable independiente (X)? Hay por lo menos dos medidas para responder a este planteamiento (Webster et al (2005,p. 341): Error estándar de la estimación Coeficiente de determinación

Error estándar de la estimación

Error estándar de la estimación

Error estándar de la estimación La varianza de los errores de la regresión se denota por σ2 ; es un parámetro (probablemente desconocido, por lo cual de requerirse se deberá estimar su valor).

Recordando lo presentado en secciones anteriores, bajo la nomenclatura) del texto de referencia Webster (2005,p.330 Webster (2005,p.342) Suma de los cuadrados del error (SCE) Error estándar de la estimación (Se) (Se) es el estimador de La varianza de los errores de la regresión (σ2 ) Cuadrado medio del error (CME) Error estándar (Se)

Recordando lo presentado en secciones anteriores, bajo la nomenclatura del texto de referencia Webster (2005,p.330)

Se destaca:

Coeficiente de determinación