18403329
Description
Mind Map by paola sarmiento, updated more than 1 year ago
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Created by paola sarmiento
almost 5 years ago
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Medidas Estadísticas Bivariantes
- Regresión lineal
- coeficiente de
correlación lineal de
pearson
- Tiene una tendencia a
disponerse alinearse
- Es útil para determinar
si hay relación lineal
entre dos variables
- Es útil para determinar
si hay relación lineal
entre dos variables
- Tiene una tendencia a
disponerse alinearse
- coeficiente de
correlación lineal de
pearson
- Diagramas de
dispersion
- Es un tipo de diagrama matemático
que utiliza las coordenadas
cartesianas para mostrar los
valores de dos variables para un
conjunto de datos
- Simple: si el diagrama sólo recoge el
comportamiento simultáneo de dos
variables, una definida en el eje X
(abscisas) y la otra en el eje Y
(ordenadas)
- Marcas por puede indicarse alguna
variable de control cuyas categorías o
valores se representan con un símbolo o
color distintivo.
- Marcas por puede indicarse alguna
variable de control cuyas categorías o
valores se representan con un símbolo o
color distintivo.
- Simple: si el diagrama sólo recoge el
comportamiento simultáneo de dos
variables, una definida en el eje X
(abscisas) y la otra en el eje Y
(ordenadas)
- Es un tipo de diagrama matemático
que utiliza las coordenadas
cartesianas para mostrar los
valores de dos variables para un
conjunto de datos
- Regresión simple
- Regresión lineal simple
tratamos de explicar la
relación que existe entre la
variable respuesta Y y una
única variable explicativa X.
- Regresión lineal simple
tratamos de explicar la
relación que existe entre la
variable respuesta Y y una
única variable explicativa X.
- Análisis de regresión
- Estudia la relación entre dos
variables cuantitativas, técnica
estadística usada para derivar
una ecuación que relaciona una
variable de criterio con una o mas
variables de prediccion
- Estudia la relación entre dos
variables cuantitativas, técnica
estadística usada para derivar
una ecuación que relaciona una
variable de criterio con una o mas
variables de prediccion
- Análisis de correlación múltiple.
- Relación entre varias variables, X, y
una variable, Y. ... Aunque otra
aplicación del análisis de
correlación canónica es como un
método para determinar la
asociación entre dos grupos de
variables.
- La correlación parcial no involucra la
noción de variables independientes y
dependientes sino que es una medida
de interdependencia.
- La correlación parcial no involucra la
noción de variables independientes y
dependientes sino que es una medida
de interdependencia.
- Relación entre varias variables, X, y
una variable, Y. ... Aunque otra
aplicación del análisis de
correlación canónica es como un
método para determinar la
asociación entre dos grupos de
variables.
- Coeficiente de determinación.
- importante estadístico en la
Regresión.
- Medida del grado de relación existente entre la
variable dependiente y las variables independientes
(si es una regresión simple, entonces “la variable
independiente”). Mide cuánto está determinada la
variable dependiente respecto a la variable o
variables independientes.
- Medida del grado de relación existente entre la
variable dependiente y las variables independientes
(si es una regresión simple, entonces “la variable
independiente”). Mide cuánto está determinada la
variable dependiente respecto a la variable o
variables independientes.
- importante estadístico en la
Regresión.
- coeficiente de correlación
- El coeficiente de correlación lineal es
el cociente entre la covarianza y el
producto de las desviaciones típicas
de ambas variables.
- No varía al hacerlo la escala de medición. Es decir, si
expresamos la altura en metros o en centímetros el
coeficiente de correlación no varía.
- Covarianza.
- Si la covarianza es positiva, la correlación es
directa. Si la covarianza es negativa, la
correlación es inversa. Si la covarianza es
nula, no existe correlación.
- Si la covarianza es positiva, la correlación es
directa. Si la covarianza es negativa, la
correlación es inversa. Si la covarianza es
nula, no existe correlación.
- Covarianza.
- No varía al hacerlo la escala de medición. Es decir, si
expresamos la altura en metros o en centímetros el
coeficiente de correlación no varía.
- El coeficiente de correlación lineal es
el cociente entre la covarianza y el
producto de las desviaciones típicas
de ambas variables.
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