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Description
Mind Map by Amelia Pincay Albán, updated more than 1 year ago
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Created by Amelia Pincay Albán
almost 8 years ago
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Regresión múltiple
- Se define como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar
si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables.
- Se presenta cuando dos o más variables independientes
influyen sobre una variable dependiente
- y=f(x;w;z)
- Conociendo los valores de las variables independientes se trata de estimar los
valores de las variable dependiente
- y=b0+b1x1+b2x2+--- +bnxn
- bo=número de la ordenada al origen en el plano de regresión, es decir, el intersecto con el eje
y
- Esta ecuación describe un hiperplano en el
espacio de n dimensiones de las variables, puede
influir en la respuesta descartando las que no
aportan información
- b1= indica el cambio esperado de la respuesta y por
cambio unitario en x1 cuando x2 se muestra constante
- b2= mide el cambio esperado de "y" por unidad de cambio de
x2 cuando x1 es constante
- bo=número de la ordenada al origen en el plano de regresión, es decir, el intersecto con el eje
y
- y=b0+b1x1+b2x2+--- +bnxn
- Conociendo los valores de las variables independientes se trata de estimar los
valores de las variable dependiente
- y=f(x;w;z)
- Se presenta cuando dos o más variables independientes
influyen sobre una variable dependiente
- Método de regresión múltiple
- Es un método para analizar el efecto de dos o más variables independientes sobre
una dependiente. Es una extensión de la
- Es una extensión de la regresión lineal, solo que con
un número mayor de variables independientes , es
decir, sirve para predecir el valor y la influencia de
las variables independiente incluidas en el análisis.
- Es un método para analizar el efecto de dos o más variables independientes sobre
una dependiente. Es una extensión de la
- Aplicación
- 1. Identificación de variables explicativas (crea un modelo donde la selección de
las variables puede influir en la respuesta, desarrollando las que no aportan
información).
- 2. Determinación de iteraciones (ocurres entre las variables independientes que
afectan las variables respuesta).
- 3. Identificación de variables confusas (cuando no hay control sobre las variables
independientes).
- 1. Identificación de variables explicativas (crea un modelo donde la selección de
las variables puede influir en la respuesta, desarrollando las que no aportan
información).
- Error
estándar
- Medida de dispersión donde la estimación se hace
más precisa conforme el grado de dispersión
alrededor del plano de regresión se hace más
pequeño.
- n : Número de datos
m : Número de
variables
independientes-
- n : Número de datos
m : Número de
variables
independientes-
- Medida de dispersión donde la estimación se hace
más precisa conforme el grado de dispersión
alrededor del plano de regresión se hace más
pequeño.
- Gráfico ejemplo
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