medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación

medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación

1. ·

   • cualitativa vs cualitativa
     • buscando un grado de relacion
       • las varibles se designa como A y B
         • frecuencia absoluta
           • nji= número de individuos que presentan el par de modalidades
         • frecuencia relativa
           • Fij=nij/N proporción de individuos que presentan el par de modalidades.
         • Tabla de doble entrada
           • Distribucion margina A
           • Distribucion marginal de B
           • Dsitribución conjunta
             • en terminos relativo
             • en terminos absolutos
             • Distribucion condicionada
           • Coeficiente
             • Mide el grado de dependencia
               • En la medida en que se acerque a cero, la dependencia o asociación será débil, en la medida en que se aleje, la dependencia o asociación será más fuerte.
             • A partir de este se calculan
               • C. Phi
               • Coeficiente de Cramer
               • C de Contingencia
   • cualitativa vs cuantitativa
     • comparacion de medias, medianas, varianzas, ...
       • Tablas de contingencia
       • Representacions graficas
         • Diagrama de barras
         • Diagrama de cajas
       • Resumenes estadisticos
   • Cualitativa vs Cualitativa
     • Analisis de regresion
       • btener la función matemática que mejor explica una variable cuantitativa Y (variable dependiente o a explicar) a partir de otra variable cuantitativa X (variable independiente o explicativa)
         • permitirá predecir valores de la variable dependiente para distintos valores de la independiente.
       • Modelos
         • Regresion lineal Simple
           • Busca generar una funcion lineal de X
             • se tiene una variable X (independiente, explicativa), Y (dependiente)
             • b0 (ordenada en el origen)
             • b1 (pendiente de la recta)
         • Coeficiente lineal de pearson
           • Indican una tendencia de los puntos a alinearse linealmente
         • Regresion lineal simple
           • ´redice una medida en funcion de otra
             • Y variable dependiente, predicha, medida, es una variable aleatoria
             • X Variable independiente predictora, controlada, no es aleatoria
       • Modelo de analisis
         • permite la incorpracion de un componente alatorioen la relacion
           • Las predicciones obtinidas tendran asociado un erro de prediccion
     • Analisis de correlacion
       • Consiste en obtener una serie de estadísticos que miden el grado de correlación lineal entre las variables
         • Coeficientes de correlacion
           • coeficiente de correlacion Pearson
             • El coeficiente está comprendido entre –1 y 1
               • Valores próximos a 1 revelan relaciones más o menos lineales y crecientes; valores próximos a –1, relaciones más o menos lineales y decrecientes; por último, valores próximos a 0, ausencia de relación lineal (r = 0, X e Y están incorrelacionadas)
           • Coeficiente de correlación de rangos de Spearman
             • a medida está comprendida entre –1 y 1: si está próximo a 1 las dos clasificaciones son más o menos concordantes; si está próximo a –1, son más o menos discordantes; por último, si está próximo a 0, las dos clasificaciones no guardan relación.
           • Coeficiente de concordancia de Kendall
             • La medida se interpreta en el mismo sentido que el coeficiente de Pearson, pero en este caso en términos de rangos
         • El coeficiente de correlación lineal es el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas de ambas variables
           • El coeficiente de correlación lineal se expresa mediante la letra r
       • Tipos de correlacion
         • correlacion directa
           • La correlación directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta.
         • Correlacion Inversa
           • La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye.
         • Correlacion Nula
           • La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables.
       • Grado de Correlacion
         • fuerte
           • cuanto más cerca estén los puntos de la recta
         • debil
           • cuanto más separados estén los puntos de la recta
         • Nula
           • NO existe algun tipo de patron o relacion entre ella
     • tabla de contingencia
       • representacion grafica
         • Histograma de frecuencias tridimencional
         • Diagrama de dispersion