Medidas estadísticas bivariantes de regresión

Medidas estadísticas bivariantes de regresión

1. la regresión lineal simple examina la relación lineal entre dos variables continuas: una respuesta (Y) y un predictor (x). Cuando las dos variables están relacionadas

2. La regresión lineal simple examina la relación lineal entre dos variables continuas: una respuesta (Y) y un predictor (x) cuando las dos variables están relacionadas, es posible predecir su valor de respuesta a partir de un valor predictor con una exactitud mayor que la asociada únicamente a las probabilidades.

3. REGRESIÓN LINEAL

   • Se entiende por lineal ya que hay dos posibles interpretaciones: linealidad en las variables y linealidad en los parámetros
     • Se utiliza la regresión lineal simple para:
       • Determinar la relación de dependencia que tiene una variable respecto a otra
         • Ajustar la distribución de frecuencias de una línea
           • Predecir un dato desconocido de una variable partiendo de los datos conocidos de otra variable.
   • una función Y= f (x) se dice que es lineal en x si la variable x aparece con potencia unitaria y no esta multiplicada ni dividida por otra variable
     • Es dice que una función es lineal en los parámetros si estos aparecen con frecuencia unitaria y no están multiplicados ni divididos por cualquier otro parámetro
       • COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN LINEAL
         • Una vez elegida la función rectilínea para representar la relación de dependencia de Y sobre X y estimados sus parámetros a y b, a continuación se procede al computo del coeficiente de determinación lineal con objeto de medir el grado de dependencia de Y sobre X bajo la función de regresión lineal estimada

4. REGRESIÓN MÚLTIPLE

   • Se emplea mas de una variable independiente para evaluar una variable dependiente.
   • se utiliza para la predicción de respuestas a partir de variables explicativas
   • El coeficiente de determinación múltiple Mide la tasa porcentual de los cambios de Y que pueden ser explicados por X1, X2 y X3 , y simultáneamente.
   • El Error Estándar de Regresión Múltiple
     • Mediante esta medida de dispersión se hace más preciso el grado de dispersión alrededor del plano de regresión, se hace más pequeño.
     • (S x,y)

5. REGRESIÓN: Se define como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables

6. Transformación de variables

   • Es un cambio en la escala con que se expresa una variable

7. coeficiente de correlación parcial

   • cuantía resultante del análisis de regresión múltiple e indica la proporción de variación de la variable

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