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Medidas Estadísticas Bivariantes de Regresión y Correlación Simple

4. Modelos de Regresión Múltiple

Aplicación de la teoría

El problema de la multicolinealidad

Regla de decisión del contraste de hipótesis

Pruebas de significación

Supuestos del modelo

El coeficiente de determinación es múltiple

Los coeficientes estimados se identifican en la salida de los programas informáticos

Se emplea el método de mínimo cuadrado

Desarrollo del modelo

Permite averiguar el efecto simultaneo de varias variables independientes en una variable dependiente utilizando el principio de los mínimos de cuadrados

5. Términos referentes al análisis de Regresión

Coeficiente de determinación

Denota la proporción relativa de la variación total en la variable de criterio que puede explicarse mediante la ecuación de regresión ajustada

Error estándar de la estimación

Se refiere al valor absoluto de la variación en la variable de criterios que no cuenta en la ecuación de regresión ajustada

Análisis de regresión

Se usa para derivar una ecuación que relaciona la variable de criterio con una o mas variables de predicción

3. Modelos de Regresión Simple

Transformaciones de modelos de regresión no lineales

Modelos exponenciales

Modelos de regresión simple no lineales

Modelo cubico

Modelo cuadrático

Modelos de regresión lineal simple

2. Diagrama de dispersión

Análisis de correlación múltiple

Muestra el grado de asociación entre dos o mas variables independientes y la variable dependiente

Análisis de correlación simple

Determina la cantidad de variación conjunta que presenta dos variables aleatorias de una distribución bidimensional

Mide la relación entre solo una variable independiente (X) y la variable dependiente (Y)

Análisis de correlación

Mide la cercanía de la relación entre dos o mas variables

Mide el grado de relación entre las variables

Representación grafica de la existencia de relación entre las variables

1. Relación entre variables

Análisis de regresión múltiple: intervienen dos o mas variables independientes, donde una variable viene explicada por la acción simultanea de otras variables

Correlación: Mide la fuerza de la relación lineal

Regresión lineal simple: estima una ecuación lineal que describe la relación

Correlación: grado de relación entre dos variables sin suponer que una alteración de una cause cambio en la otra variable

Regresión: indican como están asociadas las variables entre si y permite construir un modelo para explicar la relación entre ellas

Relación estadística: existe una relación aproximada entre las dos variables

Relación funcional: relación matemática exacta entre dos variables