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medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación

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medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación
regresión: se usa para derivar una ecuación que relaciona la variable de criterio con una o más variables de predicción.
- Regresión Lineal: Se denomina regresión lineal cuando la función es lineal, es decir, requiere la determinación de dos parámetros: la pendiente y la ordenada en el origen de la recta de regresión, y=ax+b.
- En aquellos casos en que el coeficiente de regresión lineal sea “cercano” a +1 o a –1, tiene sentido considerar la ecuación de la recta que “mejor se ajuste” a la nube de puntos (recta de mínimos cuadrados). Uno de los principales usos de dicha recta será el de predecir o estimar los valores de Y que obtendríamos para distintos valores de X. Estos conceptos quedarán representados en lo que llamamos diagrama de dispersión :
- recta de mínimos cuadrados
- recta de mínimos cuadrados
- En aquellos casos en que el coeficiente de regresión lineal sea “cercano” a +1 o a –1, tiene sentido considerar la ecuación de la recta que “mejor se ajuste” a la nube de puntos (recta de mínimos cuadrados). Uno de los principales usos de dicha recta será el de predecir o estimar los valores de Y que obtendríamos para distintos valores de X. Estos conceptos quedarán representados en lo que llamamos diagrama de dispersión :
- Regresión Lineal: Se denomina regresión lineal cuando la función es lineal, es decir, requiere la determinación de dos parámetros: la pendiente y la ordenada en el origen de la recta de regresión, y=ax+b.
correlación: mide la cercanía de la relación entre dos o más variables.
- Correlacion Lineal: Método estadístico utilizado para determinar el grado de asociación entre dos variables.
- Ejemplo
- Ejemplo
- Correlacion Lineal: Método estadístico utilizado para determinar el grado de asociación entre dos variables.
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- Mindmap am medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación, erstellt von Rdoce De La Vega am 21/04/2019.
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- Rdoce De La Vega
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