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Mind Map by Marcela Zamora, updated more than 1 year ago
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MEDIDAS ESTADÍSTICAS
BIVARIANTES DE REGRESIÓN
- REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
- Una funcion es
lineal cuando la
variable X aparece
con potencia
unitaria
- Pasos
- Se elige la funcion rectilinea para representar la
relacion dependencia de y sobre x y se estima
los parametros a y b
- Se realiza el cómputo del
coeficiente de determinación
lineal
- Tiene como objetivo medir el
grado de dependencia de Y
sobre X bajo la función de
regresión lineal estimada.
- Tiene como objetivo medir el
grado de dependencia de Y
sobre X bajo la función de
regresión lineal estimada.
- Se elige la funcion rectilinea para representar la
relacion dependencia de y sobre x y se estima
los parametros a y b
- Una funcion es
lineal cuando la
variable X aparece
con potencia
unitaria
- REGRESIÓN MÚLTIPLE
- Determina la relación entre las
variables independientes y
dependiente, o variables de
predicción y de criterio.
- Permite añadir diversas variables, de
modo que la ecuación refleje los
valores de un cierto número de
variables de predicción, no una sola.
El objetivo de esto es mejorar las
predicciones de la variable de criterio.
- su ecuación es (en su versión
simplificada): Y = α + β1 X1 +
β3X3 + ∊
- su ecuación es (en su versión
simplificada): Y = α + β1 X1 +
β3X3 + ∊
- SUPUESTO DE
MULTICOLINEALIDAD
- Condición existente en un análisis de regresión
múltiple, que consiste en que las variables de
predicción no son independientes unas de otras,
como se requiere, sino que están correlacionadas..
- Condición existente en un análisis de regresión
múltiple, que consiste en que las variables de
predicción no son independientes unas de otras,
como se requiere, sino que están correlacionadas..
- COEFICIENTES
DE REGRESION
PARCIAL
- Mide el grado de relación
entre la variable dependiente y
una variable independiente
después de eliminar
completamente el efecto de las
otras variables
independientes en el modelo.
- Mide el grado de relación
entre la variable dependiente y
una variable independiente
después de eliminar
completamente el efecto de las
otras variables
independientes en el modelo.
- COEFICIENTE DE
DETERMINACION MULTIPLE
- Es la proporción de variación en la variable de
criterio que se explica con la covariación de las
variables predictivas.
- Es la proporción de variación en la variable de
criterio que se explica con la covariación de las
variables predictivas.
- COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN
MÚLTIPLE
- Es la raíz cuadrada
del coeficiente de
determinación
múltiple.
- Se denota formalmente con
Ry.1232 e informalmente con R2
- Se denota formalmente con
Ry.1232 e informalmente con R2
- Es la raíz cuadrada
del coeficiente de
determinación
múltiple.
- COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN PARCIAL
- Cantidad que resulta del análisis de
regresión múltiple e indica la
proporción de variación de la variable de
criterio que no se explica con una o
más variables previas y sí con la
inclusión de una nueva variable a la
ecuación de regresión.
- Cantidad que resulta del análisis de
regresión múltiple e indica la
proporción de variación de la variable de
criterio que no se explica con una o
más variables previas y sí con la
inclusión de una nueva variable a la
ecuación de regresión.
- COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN
PARCIAL
- La raíz cuadrada del coeficiente de
determinación parcial.
- La raíz cuadrada del coeficiente de
determinación parcial.
- VARIABLES BINARIAS
- Una a la que se asigna uno de dos valores, 0 o 1, y se usa para
representar en forma numérica los atributos o características que
no son esencialmente cuantitativos.
- Una a la que se asigna uno de dos valores, 0 o 1, y se usa para
representar en forma numérica los atributos o características que
no son esencialmente cuantitativos.
- TRASFORMACIÓN DE VARIABLE
- Cambio en la escala con que se
expresa una variable.
- Cambio en la escala con que se
expresa una variable.
- Determina la relación entre las
variables independientes y
dependiente, o variables de
predicción y de criterio.
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