Medidas estadísticas bivariables

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Mapa mental desarrollado por Edgar Mauricio Londoño Rodríguez, estudiante del programa de psicología de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD).
silvia juliana fernandez balaguera
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Edgar Mauricio Londoño Rodríguez
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silvia juliana fernandez balaguera
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Resource summary

Medidas estadísticas bivariables
  1. Regresión lineal simple
    1. Examina la relación entre dos variables.
      1. Una de las variables a analizar es dependiente de la otra
      2. Su uso común es
        1. Pronosticar o predecir el valor de una variable
          1. Esto lo cumple al analizar los valores de la otra variable
        2. Frecuencia lineal
          1. "Se dice que una función es lineal en los parámetros si estos aparecen con frecuencia unitaria y no están multiplicados ni divididos por cualquier otro parámetro" (Montero, 2007)
          2. Formula
              1. a y b son valores denominados Coeficientes de la regresión lineal; además, es necesario tener en cuenta que tanto a como b son estimaciones obtenidas a partir de un conjunto finito de observaciones
            1. Ejemplo
            2. Regresión múltiple
              1. Su objetivo es determinar la relación entre las variables independientes y dependientes, o variables de predicción y de criterio
                1. Permite añadir diversas variables
                  1. Esto permite que la ecuación revele los valores de varias variables y no solo de una
                  2. Permite mejorar las predicciones de la variable de criterio
                    1. Ecuación
                      1. Coeficiente de regresión parcial (o neta)
                        1. "Es la cantidad resultante del análisis de regresión múltiple e "indica el cambio promedio en la variable de criterio por cambio unitario en una variable predictiva, en igualdad de circunstancias en todas los como variable de crición" (Churchill, 2009)
                          1. "La interpretación se aplica sólo cuando las variables de predicción son independientes entre sí, como se requiere para la aplicación válida del modelo de regresión múltiple" (Churchill, 2009)
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