Medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación

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Medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación
  1. Analisis de regresion
    1. estudia la relación entre dos variables cuantitativas
      1. tecnica estadistica utilizada para derivar una ecuación que relaciona una variante de criterio con una o mas variables de predicción
        1. estudia la fuerza de la asociación atarvés de una medida de asociación denominada coeficiente de correlación
        2. Problemas con la regresión
          1. varianza no homogénea
            1. relación no lineal
              1. errores correlacionados
              2. Medida de estadistica bivariantes
                1. relación y correlación
                  1. diagrama de dispersión
                    1. regreción lineal simple
                      1. correlación
                        1. regreción múltiple
                        2. modelo análisis de regresión
                          1. estadistico: permite la incorporación de un componente aleatorio a la relación
                            1. estandarizada: la pendiante B1 nos indica si hay relación entre dos variables
                              1. Deterministico: que bajo condiciones ideales la variable independiante puede ser por una función matemática de las varaiables independientes
                              2. Modelo y regresión lineal simple
                                1. El Y ya que es rara vez que coincidan por muy bueno que sea el modelo de relación a la cantidad se denomina errror residual
                                  1. Encontramos una función de x muy simple -lineal que permite aproximar mediante -y=b0+b1x
                                  2. Regresión lineal
                                    1. Coeficiente de correlación lineal de pearson
                                      1. si los puntos tiene una tendencia a disponerse alineadamente
                                        1. r es útil para determinar si hay relación lineal entre dos variables pero no servirá para (cuadrática logaritmica)
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