6817562
Description
Mind Map by Carina Quiroz Balderas, updated more than 1 year ago
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Created by Carina Quiroz Balderas
over 7 years ago
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Regresión lineal
- Estudia la naturaleza de
la relación entre dos
variables dependientes
- LINEAL
- Investigar la relación funcional
entre dos o más variables,
ajustando algún modelo
matemático.
- utiliza una sola variable de
regresión y el caso más sencillo es
el modelo de línea recta.
- Se considera que la variable X es la
variable independiente o regresiva y
se mide sin error,
- Gráfica : Regresión lineal
- Gráfica : Regresión lineal
- Y es la variable respuesta para cada
valor específico xi de X; y además Y es
una variable aleatoria con alguna
función de densidad para cada nivel de
X.
- Se considera que la variable X es la
variable independiente o regresiva y
se mide sin error,
- utiliza una sola variable de
regresión y el caso más sencillo es
el modelo de línea recta.
- Investigar la relación funcional
entre dos o más variables,
ajustando algún modelo
matemático.
- MÚLTIPLE
- Cuando estudiamos la posible relación
entre varias variables independientes
(predictoras o explicativas) y otra
variable dependiente (criterio, explicarla,
respuesta)
- Se utiliza para la
predicción de respuestas
a partir de variables
explicativas.
- Requisitos
- n > k+1. El modelo
depende de (k+2)
parámetros. Para que la
regresión tenga significado
debe haber un número
suficiente de datos.
- Ninguna de las
variables explicativas
X es combinación
lineal de las otras
(Colinealidad).
- n > k+1. El modelo
depende de (k+2)
parámetros. Para que la
regresión tenga significado
debe haber un número
suficiente de datos.
- Requisitos
- Se utiliza para la
predicción de respuestas
a partir de variables
explicativas.
- Cuando estudiamos la posible relación
entre varias variables independientes
(predictoras o explicativas) y otra
variable dependiente (criterio, explicarla,
respuesta)
- Hipótesis comunes para
regresiones lineales y
múltiple son:
- A)Normalidad
B)Linealidad
C)Homocedasticidad
D)Independencia
- A)Normalidad
B)Linealidad
C)Homocedasticidad
D)Independencia
- LINEAL
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