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17 Cartas en este set
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Diferencia regresion y correlación
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Ambos se enfocan en la identificación de patrones de relaciones entre variables pero la correlación estudis la intensidad y la regresión establece predicciones a partir de relaciones lineales observadas
Es decir sabiendo la puntuación de un sujeto en x predice su puntuación en y |
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regresión simple
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Pronóstico de 2 variables a partir de una ecuación de una recta
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Ecuación regresión simple
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Y = a + bx
Y= VD x= VI a= ordenada en el origen (el valor de la VD (y) cuando la VI(x) =0) b= inclinación de la recta |
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De donde se sacan la spuntuaciones de la recta
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Pueden ser puntuaciones directas o diferenciales
Si es directa es Y = a +bx Si ed diferencial es = y' = a +bx |
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Para determinar cual de las rectas representa mejor una tendencia a la linealidad
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Método de minimos cuadrados, a no ser que haya una relacion lineal perfecta no se puede ver esta linealidad en una grafica, y este metodo sirve para saber esta tendencia
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Para que sirve el método de minimos cuadrados
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Te dice el modelo lineal que de hsber sido utilizado como predictor de los valores de Y hubiese cometido menos errores
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Promedio de errores elevados al cuadrado
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Método de minimos cuadrados
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Si los índices de minimos cuadrados son muy elevados
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Se seleccionará el modelo menos malo por lo que hay que utilizar el coeficiente de determinación
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Para valorar un modelo
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Coeficiente de determinación
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Para decir que modelo es adecuado
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Minimos cuadrados
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Como se calcula el coeficiente de determinación
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Elevando al cuadrado el coeficiente de correlación de pearson
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Como se calcula los mínimos cuadrados
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Elevando el promedio de errores
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Que indica el coeficiente de determinación
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La proporcion de varianza comun entre una Vd y una o varias VIs
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Para realizar pronósticos de una variable Y a partir de mas de una variable X
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Regresión multiple
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Como se representa la regresión multiple
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Sobre un plano 3d
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Como se valora la regresión multiple
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Con el coeficiente de determinación multiple
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Que pasa en la regresión multiple si utilizamos varias variables predictiva
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La capacidad predictiva del modelo y su bondad de ajuste se incrementan
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