34519770
Description
Mind Map by Andrea Escobar, updated more than 1 year ago
|
Created by Andrea Escobar
over 2 years ago
|
|
Medidas Estadísticas Bivariantes
- Regresión
- El análisis de regresión tiene
por objetivo, en principio,
obtener la función matemática
que mejor explica una variable
- Es usada para derivación que
relaciona la variable de un criterio
con una o mas variables de predicción
- Regresíon Lineal
Simple (Tipo I)
- Maneja una sola variable
independiente, cuenta
solo con dos parametros
- Maneja una sola variable
independiente, cuenta
solo con dos parametros
- Regresíon Lineal
Simple (Tipo II)
- Trabaja con una variable de
intervalo o razón, es posible
analizar relación entre dos
o mas variables mediante
ecuaciones
- Trabaja con una variable de
intervalo o razón, es posible
analizar relación entre dos
o mas variables mediante
ecuaciones
- Regresíon Lineal
Simple (Tipo I)
- Es usada para derivación que
relaciona la variable de un criterio
con una o mas variables de predicción
- El análisis de regresión tiene
por objetivo, en principio,
obtener la función matemática
que mejor explica una variable
- Correlación
- Consiste en obtener una serie de
estadísticos que miden el grado de
correlación lineal entre las variables.
- Mide la cercanía entre dos o mas variables
- Coeficiente de correlación lineal de
Pearson (Parametrico)
- Infiere sus resultados a la población real
- Infiere sus resultados a la población real
- Coeficiente de Correlación de Spearman
(No Parametrico)
- No se ajusta a una distribución
conocida por lo tanto sus
estimados muestrales nos son
representativos de los
parámetros poblacionales
- No se ajusta a una distribución
conocida por lo tanto sus
estimados muestrales nos son
representativos de los
parámetros poblacionales
- Coeficiente de correlación lineal de
Pearson (Parametrico)
- Mide la cercanía entre dos o mas variables
- Consiste en obtener una serie de
estadísticos que miden el grado de
correlación lineal entre las variables.
Want to create your own Mind Maps for free with GoConqr? Learn more.