Modelos lineales: trabajaremos con los siguientes datos Nota: Los datos bájelos del taller 2 de la Web del curso.

Presentación del tema: "Modelos lineales: trabajaremos con los siguientes datos Nota: Los datos bájelos del taller 2 de la Web del curso."— Transcripción de la presentación:

1 Modelos lineales: trabajaremos con los siguientes datos Nota: Los datos bájelos del taller 2 de la Web del curso.

2 Realizaremos un gráfico de dispersión entre dos variables: estatura y pie

3 Para ajustar las escalas en los ejes haga doble click en los respectivos ejes en el gráfico y ubique adecuadamente los valores mínimos de ambas variables

4 Haga click sobre la nube de puntos y luego oprima botón derecho... Y acepte la opción “agregar línea de tendencia”

5 Acepte Tipo Lineal y luego haga click en la pestaña Opciones

6 Active la opción “Presentar ecuación en el gráfico”

7 La ecuación de la recta que aparece es la mejor recta que se ajusta a la nube de puntos.

8 En una nueva hoja copie las variables estatura y pie, y en la primera celda de una columna llamada “Estimados” escriba la fórmula de la recta encontrada en función de la casilla donde se encuentra el valor de “pie” y luego copie hasta el número total de datos

9 Observe si hay semejanza entre los valores observados de las estaturas y los valores estimados por la ecuación de la recta.

10 ¿Qué medida podemos considerara para determinar si este modelo es “bueno”?

11 El coeficiente de corelación lineal de Pearson y el coeficiente de determinación R 2, y el error de estimación estándar. Desviación estándar de Y Desviación estándar de X Varianza de los valores estimados Varianza de los valores de Y Este valor es el error de estimación en promedio que se comete al utilizar el modelo y comparar sus valores estimados con los observados.

12 Siemtre el coeficiente r está entre –1 y 1. Luego si r está muy próximo a uno de estos dos valores, se dice que los puntos se pueden ajustar por una recta. Este valor siempre es menor que 1, mientras más cerca este de 1 significa que el modelo explica de buena manera la varianza de los datos de Y. De otra forma el valor R 2 se interpreta como el porcentaje de la varianza de las observaciones que es explicada por el modelo. Nota: Ambos valores se pueden obtener rapidamente con el EXCEL