Medidas Estadísticas Bivariantes

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MEDIDAS QUE SE UTILIZAN PARA ESTADISTICA DESCRIPTIVA
lilibeth rodriguez leon
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lilibeth rodriguez leon
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1983
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Medidas Estadísticas Bivariantes
  1. regresión y correlasión
    1. correlación : medida cuantitativa del grado de asociacion entre dos variables X e Y, si estas dos variables estan correlacionadas un cambio en una se ve reflejado en la otra.
      1. covarianza: mide cambios con respecto al nivel medio de cada variable
        1. Coeficiente de correlación de Pearson: Normaliza la covarianza con una medida de dispersión para X y Y.
          1. medida acotada entre -1 y 1 al probar se conoce como la desigualdad de Cauchy-schwarz para productos de puntos.
            1. correlaciones de Pearson
              1. limitaciones del coeficiente de Pearson
            2. Regresión: Modelo de una variante y como funciona de otra x
              1. que función "f" utilizar?
                1. regresión lineal
              2. regresión lineal simple: se asume a una relacion de casualidad de la variable X( causa) hacia una variable Y (efecto)
                1. Valores ajustados al modelo: el modelo de regresión lineal se puede utilizar para obtener valores de Y ajustados al modelo mediante la siguiente formula
                  1. La regresion multiple es una extencion de la regrecion lineal; y se puede ampliar para utilizar multiples variables independientes
                  2. correlación
                    1. corresponde a la relación estre dos variables o grupo de tecnicas para medir la asociación entre 2 variables
                      1. variable independiente:Variable dependiente: Variable que se predice o estima se muesttra en el eje Y
                        1. Variable Independiente: proporciona la base para estimar o variable de pronostico y se muestra en el eje X
                      2. diagramas de dispersión:También conocido como gráfico de dispersión, gráfico de puntos, diagrama de XY, diagrama de dispersión o Scattergram.
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