Análisis de Regresión y Correlación

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Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

Cap. VI Análisis de regresión y correlación Métodos estadísticos para la investigación - Mg. Rosa Padilla Castro 119 En el diagrama de dispersión de la figura VI.1 observamos un indicio del tipo de relación que existe entre las variables. Estando claro a partir de la observación de los puntos que existe una tendencia general que a mayor cantidad de % de inmunización se obtendrá una menor tasa de mortalidad. A este tipo de relación se le conoce como inversa o negativa. Si se observase un proceso contrario, la correlación sería directa o positiva. Así también se observa una tendencia lineal y con buen ajuste
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Análisis De Regresión Y Correlación Lineal Y No Lineal Autores

Análisis De Regresión Y Correlación Lineal Y No Lineal Autores

El presente trabajo de investigación texto universitario Análisis de Regresión y Correlación Lineal y no Lineal, tiene como finalidad poner al alcance de estudiantes de las diversas carreras profesionales de nuestra Universidad, un material bibliográfico, útil y práctico, que será utilizado en el transcurso de su formación profesional.

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Análisis de regresión y correlación

Análisis de regresión y correlación

Cap. VII Regresión y correlación 93 Figura I. 2: Diferentes diagramas de dispersión y sus respectivos modelos de regresión para ellas 7.3 Análisis de correlación El análisis de correlación o de la covariabilidad puede verse como una propiedad conjunta de dos o más variables, donde se intenta averiguar si las propiedades medidas se relacionan entre sí. Por ejemplo cuando nosotros intentamos averiguar si las personas más adultas sufren más o menos depresión que las personas más jóvenes, o cuando nosotros deseamos saber si las personas más inteligentes tienen mejor rendimiento académico. En su formulación clásica, y de forma general, el estudio de la covariación o correlación entre dos variables exige que ambas variables se expresen en el mismo tipo de escala de medida. Cumplido esto, los datos pueden describirse en forma de matriz rectangular; en el siguiente ejemplo:
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Análisis de Regresión y Correlación con MINITAB

Análisis de Regresión y Correlación con MINITAB

„ Si la correlación entre las dos variables indica una relación fuerte, sería muy interesante poder “resumir” el gráfico en forma de una ecuación matemática. „ En el caso de una forma l[r]

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Análisis de Regresión y Correlación en la Prueba SABER 11 en el período                                    2011 al 2017

Análisis de Regresión y Correlación en la Prueba SABER 11 en el período 2011 al 2017

Se realizó un estudio de investigación relacionado con los puntajes obtenidos por los estudiantes de grado once de la Institución Educativa General Santander del municipio Soacha-Cundinamarca de la jornada tarde, en la prueba SABER 11 entre los años 2011 y 2017 con el objetivo de comparar los resultados obtenidos. A partir del análisis estadístico de los datos aplicando la ANOVA, se observó que hay correlación entre tiempo y puntaje (R= ,780), tiempo-matemáticas (R= ,748), tiempo-inglés (R= ,933), tiempo-lectura crítica (R= ,945), el cual fue positivo es decir que existen una relaciones directamente proporcionales entre las variables.
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REGRESIÓN Y CORRELACIÓN pptx

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN pptx

Técnicas que se utilizan en el análisis de dos variables. El análisis de regresión se utiliza para fines de predicción. El objetivo es desarrollar un modelo estadístico que se pueda usar para predecir los valores de una variable dependiente ó de respuesta basada en los valores de por lo menos una variable explicatoria ó independiente .

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06- Correlación y Regresión

06- Correlación y Regresión

• No analizar correlaciones obvias. • No analizar correlación si no tendremos una explicación científica. REGESIÓN LINEAL SIMPLE Mediante el análisis de regresión lineal simple podremos establecer un modelo estadístico lineal que exprese la relación lineal de dependencia entre X e Y, es decir una representación matemática que nos aproxime a la realidad. Además podremos establecer si es estadísticamente significativa.

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Regresión lineal y correlación

Regresión lineal y correlación

Advierta que en cada uno de los casos anteriores hay dos variables por cada muestra. En el último ejemplo se determinaron, por cada estudiante seleccionado en la muestra, las horas estudiadas y la calificación obtenida. Este capítulo inicia con el examen del significado y propósito del análisis de corre- lación. Continúa con el desarrollo de una ecuación matemática que permita estimar el valor de una variable con base en el valor de otra: un análisis de regresión. Así, (1) determinaremos la ecuación de la recta que se ajusta mejor a los datos, (2) utilizaremos la ecuación para estimar el valor de una variable con base en otra, (3) mediremos el error en el estimado y (4) estableceremos intervalos de confianza y pronóstico para el estimado.
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REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL

A continuación, representaremos la relación entre dos variables mediante una gráfica llamada diagrama de dispersión, luego, estableceremos un modelo matemático para estimar el valor de una variable basándonos en el valor de otra, en lo que llamaremos análisis de regresión y finalmente estudiaremos el grado de relación existente entre las variables en lo que llamaremos análisis de correlación. La relación existente entre dos variables puede ser lineal, cuadrática, exponencial, logarítmica, etc. En este documento vamos a centrarnos en la posible relación lineal entre dos variables.
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REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

Como se dijo con anterioridad el análisis de regresión lineal simple es útil para averiguar la forma probable de la relación entre dos variables, “X” y “Y”. La variable “X” se conoce (por lo general) como variable independiente, ya que frecuentemente se encuentra bajo el control del investigador, es decir, los valores de X pueden ser seleccionados por el investigador para obtener uno o más valores de Y, en correspondencia con los valores de X. En consecuencia, la otra variable, Y, se conoce como variable dependiente, y se habla de regresión de Y sobre X.
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Correlación y Regresión Simple (I)

Correlación y Regresión Simple (I)

4 Objetivo del Análisis de Regresión El análisis de correlación nos permite establecer si es pertinente llevar a cabo la siguiente fase en la especificación del modelo: el análisis de regresión. En esta segunda fase se especifica una función y = f(x) que sirve para describir la relación entre las variables, y cuya finalidad no es calcular sin error, sino predecir el valor que tomará una variable para un valor dado de otra variable. Esta función es la ecuación de una recta conocida como recta de regresión.
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6 - Correlación y Regresión Lineal

6 - Correlación y Regresión Lineal

Supuestos del Modelo: Linealidad Los diagramas de regresión parcial permiten examinar la relación exis- tente entre la variable dependiente y cada una de las variables independi- entes por separado, tras eliminar de ellas el efecto del resto de las vari- ables independientes incluidas en el análisis. Estos diagramas son sim- ilares a los de dispersión ya estu- diados, pero no están basados en las puntuaciones originales de las dos variables representadas, sino en los residuos obtenidos al efectuar un análisis de regresión con el resto de las variables independientes.
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D-Correlación y Análisis de Regresión

D-Correlación y Análisis de Regresión

1ebe tener muc"o cuidado con la interpretación. 'a correlación de &.H indica una asociación positiva fuerte entre las variables. 'a se2ora indica una asociación positiva fuerte entre las variables. 'a se2ora 4ancer acierta al motivar al personal de ventas para "acer llamadas 4ancer acierta al motivar al personal de ventas para "acer llamadas adicionales, debido a que el n#mero de llamadas se relaciona con el adicionales, debido a que el n#mero de llamadas se relaciona con el n#mero de copiadoras que vende. Sin embargo, Im!s llamadas de n#mero de copiadoras que vende. Sin embargo, Im!s llamadas de
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CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

CONCEPTOS FUNDAMENTALES___________________________________ Definición de Correlación Lineal En ocasiones nos puede interesar estudiar si existe o no algún tipo de relación entre dos variables aleatorias. Así, por ejemplo, podemos preguntarnos si hay alguna relación entre las notas de la asignatura Estadística I y las de Matemáticas I. Una primera aproximación al problema consistiría en dibujar en el plano R 2 un punto por cada alumno: la primera coordenada de cada punto sería su nota en estadística, mientras que la segunda sería su nota en matemáticas. Así, obtendríamos una nube de puntos la cual podría indicarnos visualmente la existencia o no de algún tipo de relación (lineal, parabólica, exponencial, etc.) entre ambas notas.
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CORRELACIÓN Y REGRESIÓN

CORRELACIÓN Y REGRESIÓN

La demostración de estas propiedades es mas bien larga y tediosa, por lo que será omitida acá. d. La interpretación del coeficiente de correlación lineal como medida de la interrelación lineal entre dos variables es en esencia una interpretación puramente matemática, y está desprovista de toda connotación causa – efecto. Así por ejemplo, la cantidad de llamadas telefónicas que se inician en Bs. As. entre las 11 y 12 de la mañana y la cantidad de huevos que ponen las gallinas en el campo en dicho período, tienen una fuerte correlación lineal positiva a pesar de que uno de estos hechos no tiene ninguna influencia sobre el otro.
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Regresión Lineal y Correlación

Regresión Lineal y Correlación

Ejemplo 3.3 Supongamos ahora, en relación a los datos del a tabla 2, que deseamos predecir la ventas al detalle por hogar durante un año en el que la renta disponible por hogar es de 40.000 dólares. En principio, podríamos seguir los procedimientos vistos en esta sección de manera rutinaria y obtener predicciones puntuales por intervalos. No obstante, hacer esto sería extremadamente imprudente, ya que los datos disponibles sugieren, dentro del intervalo observado, la existencia de una relación lineal entre las ventas esperadas y la renta. Sin embargo, no tenemos ninguna experiencia sobre lo que pasa cuando la renta es tan alta como 40.000 dólares. Podemos suponer, claro está que la relación entre estas dos variable son niveles de rentas tan altos continúa siendo lineal, pero esto no se puede comprobar a partir de los datos. Si por el contrario, la relación no es lineal, las predicciones basadas en el supuesto de que si lo es pueden ser totalmente erróneas. La conclusión es que resulta poco aconsejable extrapolar una regresión lineal estimada lejos del rango en el que se dispone de observaciones de la variable independiente.
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Regresión y correlación lineal.

Regresión y correlación lineal.

El diagrama de dispersión , solo nos sirve para tener una idea del tipo de asociación lineal (directa o inversa) , pero es difícil cuantificar el grado de dicha asociación Para este propósito se utiliza el coeficiente de correlación , el que se basa en un estadístico denominado covarianza y que esta dado por :

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ANÁLISIS DEL LENGUAJE SOBRE LA CORRELACIÓN Y REGRESIÓN EN LIBROS DE TEXTO DE BACHILLERATO

ANÁLISIS DEL LENGUAJE SOBRE LA CORRELACIÓN Y REGRESIÓN EN LIBROS DE TEXTO DE BACHILLERATO

2. Uso inadecuado de representaciones gráficas. Por ejemplo, en [T1] y [T5] se representan los datos de una tabla de doble entrada de una variable discreta mediante un histograma en vez de utilizar un diagrama de barras. 3. Generalización indebida de términos. Por ejemplo, algunos textos usan la palabra correlación, que sólo es aplicable a variables numéricas, como sinónimo de relación estadística (dependencia). Ello podría implicar un obstáculo didáctico (en el sentido de Brousseau, 1983) para el estudio posterior de la asociación estadística con variables cualitativas. Asimismo [T5], (p. 247) realiza un uso demasiado amplio del término dependencia funcional indicando que “la nube de puntos se puede ajustar también a una función que no sea una recta. A este tipo de dependencia se le denomina dependencia funcional” y añade, como ejemplo un diagrama de dispersión en que la dependencia es claramente aleatoria, pero su forma se ajusta a una parábola.
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Correlación y regresión lineal simple

Correlación y regresión lineal simple

La ecuaciónde regresiónes: f' = 5.6/ -0.46X El amento en el cobre es pronosticable, puesto que por cada parte por millón dp aunEntoen el nolibdeno corresponde -0.46 de aumnto en partes p[r]

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UINIDAD 2. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

UINIDAD 2. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

𝑦i es el promedio aritmético de todos los datos de la variable 𝑦. 𝑥̅ es el promedio aritmético de todos los datos de la variable 𝑥. 𝑏 es la pendiente de la recta. Una vez que obtenemos l[r]

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