Estadisticas Bivariantes de Regresion y correlación

Estadisticas Bivariantes de Regresion y correlación

1. Estadisticas bivariantes

   • Las tecnicas estadisticas bivariantes permiten el analis de un conjunto de caracteristicas de los individuos de una población con el proposito de detectar posibles relaciones entre ellas.
     • Ambas variables cuantitativas
       • tabla de condigos condensados
       • tabla de datos
       • cuestionario
       • Tabla de frecuencia o tabla de contingencia
       • Representacion grafica
     • Ambas variables cuantitativas
       • Diagrama de dispersion
       • Coeficiente de correlacion lineal de pearson
         • El porcentaje de variabilidad de Y explicado por la varible en X lo mide en el coeficiente de determinación que corresponde a r2.
           • X, es un puntaje en un sistema de aprendizaje y costo asociado al logro del puntaje.
       • Inferencial
         • Ha, las variables no son independientes (variables relacionadas)
           • Ho,La variables son independientes (variables no relacionadas)

2. CORRELACION

   • Tecnica estadistica utilizada para medir la cercania de la relacion lineal entre dos o mas variables en una escala de intervalo
   • TIPOS
     • CORRELACION DIRECTA
       • SE DA CUANDO AL AUMENTAR UNA DE LAS VARIABLES LA OTRA AUMENTA. LA RECTA CORRESPONDIENTE A LA NUBE DE PUNTOS DE L DISTRIBUCION ES UNA RECTA CROECIENTE.
     • CORRELACION INVERSA
       • SE DA CUANDO AL AUMENTAR UNA DE LAS VARIABLES LA OTRA DISMINUYE, LA RECTA CORRESPONDIENTE A LA NUBE DE PUENTOS DE LA DISTRIBUCION ES UNA RECTA DECRECIENTE.
     • CORRELACION NULA
       • SE DA CUANDO NO HAY DEPENDENCIA DE NINGUN TIPO ENTRE LAS VARIABLES, EN ESTE CASO SE DICE QU ELAS VARIABLES SON INCORRELADAS Y LA NUBE DE PUNTOS TIENE UNA FORMA REDONDEADA.

3. REGRACIÓN

   • TECNICA ESTADISTICA USADA PARA DERIVAR UNA ECUACION QUE RELACIONA UNA VARIABLE DE CRITERIO CON UNA O MAS VARIABLES DE PREDICCION, CUANDO SE USA SOLO LA VARIABLE DE PREDICCION ES EL ANALISIS DE REGRESION SIEMPLE Y SI SE UTILIZZAN DOS O MAS ES EL ANALIS DE REGRESION MULTIPLE.
   • TIPOS
     • REGRESION NO LINEAL
       • ENTRA EN JUEGO Y PERMITE QUE TENGAMOS UNA APROXIMACION DE LOS VALORES DE LA VARIABLE DEPENDIENTE EN UN ENTORNO NO LINEAL
         • 3 FORMULAS DE REGRESION NO LINEAL
           • REGRESION EXPONENCIAL
           • REGRESION POTENCIAL
           • REGRESIOSN PAARABOLICA
     • REGRESION LINEAL MULTIPLE
       • ESTE MODELO CUENTA CON UNA VARIABLE INDEPENDIENTE EN EL CUAL SE APLICA CUANDO HAY RAZONES PARA CREER QUE HAY MAS DE UN FACTOR QUE AFECTA A LA VARIABLE DE ESTUDIO.
         • FORMULA
           • Y=0+B1*X1+B2*X2+...+Bn*Xn+E, NUEVAMENTE Y REPRESENTA LA VARIBALE DEPENDIENTE QUE SE ESTA ESTUDIANDO Y B1, B2, Bn SON TODAS LAS VARIABLES INDEPENDIENTES QUE PUEDEN AFECTAR EL VALOR DE LAS VARIABLES DEPENDIENTES
     • REGRESION LINEAL SIMLE
       • ES EL MAS UTILIZADO Y EL MAS SENCILLO DE TODOS, SE TRATA DE ESTUDIAR EL EFECTO DE UNA VARIABLE INDEPENDIENTE SOBR EUN UNICA VATRIABLE DEPENDIENTE DE LA PRIMERA.
         • FORMULA
           • Y=BO+B1X+E, DONDE BO ES EL VAOLOR DE LA VARIABLE INDEPENDIENTE B1 ES LA VARIABLE DEPENDIENTE Y E REPRESENTA EL RECIDUO O ERROR

Imágenes y archivos del mapa