MODELOS ESTADISTICOS

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MODELOS ESTADISTICOS

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MODELOS ESTADISTICOS
  1. Representación simplificada de la realidad
    1. ELECCIÓN ADECUADA
      1. Respuestas que pretenda contestar tras el planteamiento del mismo
        1. No debe ignorar ninguna de las variables
          1. Debe ser facíl de interpretar
            1. Y= g(x)
          2. Todos los modelos son erróneos, pero algunos son útiles
            1. ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA)
              1. El análisis de la varianza permite contrastar la hipótesis nula de que las medias de K poblaciones (K >2) son iguales, frente a la hipótesis alternativa de que por lo menos una de las poblaciones difiere de las demás en cuanto a su valor esperado.
                1. Este contraste es fundamental en el análisis de resultados experimentales, en los que interesa comparar los resultados de K 'tratamientos' o 'factores' con respecto a la variable dependiente o de interés.
              2. "T DE STUDENT"
                1. Es un método de análisis estadístico, que compara las medias de dos grupos diferentes. Es una prueba paramétrica, o sea que solo sirve para comparar variables numéricas de distribución normal.
                  1. En definitiva la prueba de t Student contrasta la H0 de que la media de la variable numérica “y”, no tiene diferencias para cada grupo de la variable categórica “x”.
                2. REGRESIÓN MÚLTIPLE
                  1. Se aplica cuando el conjunto de variables en juego son cuantitativas
                    1. Y= a1 X1 + a2 X2 +......+ ap Xp + e donde Y designa la variable "a explicar" X1, X2,... Xp designan las variables "explicativas" a1, a2,... ap son los coeficientes e es el residuo de la regresión.
                      1. La aplicación del modelo permite, con la ayuda de la estadística inferencial, evaluar el grado de significación y los roles respectivos de X1, X2,... Xp, para "explicar" la variabilidad del fenómeno descrito por Y.
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