Análisis de la regresión

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Nicaragua y la exportación de café.  Un análisis de regresión

Nicaragua y la exportación de café. Un análisis de regresión

De acuerdo a ello, se seleccionó en base a la importancia económica que para Nicaragua tiene, el rubro café. Aplicando un modelo de regresión lineal multiple para el análisis estadístico de los datos observados, el cual mostró la relación existente entre los volumenes exportados de café oro, en función de dos variables independientes, como son: el área cultivada y los precios promedios internacionales obtenidos por los productores de café, y se logró concluir que la relación existente entre ellas, es significativa, con un coeficiente de determinación del 68%, y con los distintos indicadores de significacia dentro de los rangos establecidos.
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Introducción al análisis de regresión no lineal

Introducción al análisis de regresión no lineal

En este trabajo se desarrolla de manera introductoria la metodología de regresión no lineal; en el que abordan los temas de especificación del modelo, el problema de estimación del modelo, la validación y usos del modelo. También se analiza el proceso de modelación en algunos modelos de crecimiento. Se exponen algunas consideraciones prácticas para el análisis de regresión. Por último, se da un pequeño resumen de cálculo y álgebra lineal que sirva de apoyo o referencia para el lector.

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Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

El Análisis de Regresión y correlación es una metodología estadística que se utiliza para predecir hechos o eventos y también para pronosticarlos. Con respecto al análisis de regresión lo que se hace es evaluar la contribución de una o más variables con respecto de otra, es decir éste análisis permite evaluar que tan bien una o más variables (independientes) ayudan a explicar a otra (dependiente). El análisis de correlación mide la asociación o intensidad de la relación entre las variables sin tomar en cuenta cual es la variable dependiente y cual(es) es (son) las variable(s) independiente(s). Para realizar un análisis de regresión y correlación es recomendable seguir los siguientes pasos:
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Medidas de bondad de ajuste para análisis de regresión borrosa

Medidas de bondad de ajuste para análisis de regresión borrosa

i El que suscribe, Luis Miguel Bermúdez Pérez-Borroto, hago constar que el trabajo titulado ―Medidas de bondad y ajuste para análisis de regresión borrosa‖ fue realizado en la Universidad Central ―Marta Abreu‖ de Las Villas como parte de la culminación de los estudios de la especialidad de Ciencia de la Computación, autorizando a que el mismo sea utilizado por la institución, para los fines que estime conveniente, tanto de forma parcial como total y que además no podrá ser presentado en eventos ni publicado sin la autorización de la Universidad.
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Regresión Lineal por Medio del Análisis Bayesiano

Regresión Lineal por Medio del Análisis Bayesiano

El enfoque bayesiano justifica el uso del conocimiento subjetivo del investigador. Así, esta metodología aprovecha todas las fuentes de información: inicial o a priori (investigaciones anteriores, conocimiento subjetivo, empírico y muestral). Cuando no se cuenta con información a priori, la metodología bayesiana y clásica proponen resultados casi similares. En este caso, la diferencia substancial entre ambos métodos está en el análisis y el enfoque del problema. Cuando se usa una distribución a priori, los resultados bayesianos diferirán de los obtenidos por la metodología clásica. Por lo cual se debe ser muy cuidadoso en la seleción de estos. Al contar con más información (a priori, muestral) los estimadores obtenidos con la metodología bayesiana serán más precisos. El peso de la información a priori y muestral en la distribución posterior es directa- mente proporcional a la cantidad de información con que se cuente en este caso. Así, si se cuenta con información muestral suficiente, la función de verosimilitud dominará a la distribución a priori. El teorema de Bayes es válido en todas las aplicaciones de la teoría de la probabilidad. Sin em- bargo, hay una controversia sobre el tipo de probabilidades que emplea. En esencia, los seguidores de la estadística tradicional sólo admiten probabilidades basadas en experimentos repetibles y que tengan una confirmación empírica mientras que los llamados estadísticos bayesianos permiten probabilidades subjetivas. El teorema de Bayes puede servir entonces para indicar cómo debemos modificar nuestras probabilidades subjetivas cuando recibimos información adicional de un expe- rimento. La estadística bayesiana está demostrando su utilidad en ciertas estimaciones basadas en el conocimiento subjetivo a priori y permite revisar esas estimaciones en función de la evidencia. Se aplico la metodología a un conjunto de datos reales. En el que consistía de 9 variables con una variable dependiente, en donde el parámetro DBO depende de los otros parámetros restantes que son: amonío, colíformes fecales, DQO, oxígeno disuelto, sólidos suspendidos, sólidos disueltos, pH, conductividad específica y temperatura. Para saber cuál parámetro depende más, se hizó una tabla de correlaciones entre los parámetros y se observó, que la mayoría depende del DBO. Debido a que este trabajo se hizó solamente pensando en estadística bayesiana, no escribimos la matriz de autocorrelación entre los parámetros, pero los resultados se hicieron usando minitab [22]. Se decidió usar un modelo de regresión lineal clásico, obteniendo con ello, un coeficiente de determinación de R 2 = 70.3 %, con variables que se medían anualmente.
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Representación y reconstrucción de superficies usando análisis de regresión

Representación y reconstrucción de superficies usando análisis de regresión

Gracias a la evolución de la computación y la informática ha provocado un sinnúmero de aplicaciones, principalmente en el área de la medicina, como es en exámenes tomográficos o la elaboración de prótesis de huesos. Otra área de aplicación de la reconstrucción de superficies viene dada en el campo de la arqueología, para la restauración, conservación de vestigios arqueológicos deteriorados como son esculturas, vasijas, monumentos, ciudades antiguas, etc. En el presente trabajo se tiene como objetivo general representar la cerámica en el computador con superficies B-spline y posterionnente estimar los pedazos de superficie faltantes mediante una metodología adecuada que usa técnicas de aproximación, todo ello a partir de una muestra de puntos datos, los cuales vienen a ser la discretización (digitalización) del objeto real en estudio, todo ello usando el computador junto con técnicas del diseño geométrico y el análisis de regresión múltiple.
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Paquete estadístico para análisis de regresión

Paquete estadístico para análisis de regresión

Tiene implementado varios métodos de regresión ya explicados con anterioridad: Introducir (incluye todas las variables de una vez en el modelo), paso a paso (stepwise), paso a paso interactivo (le permite al usuario la interacción en la decisión de qué variable entra o sale del modelo) y mejores subconjuntos (Bestsubset). Los métodos de regresión tienen incorporados funciones para realizar análisis automático de los supuestos sobre los cuales se sustenta la teoría de regresión lineal. Este es el aspecto que diferencia a este paquete con otros reportados en la literatura.
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El análisis de regresión

El análisis de regresión

La mejor herramienta para identificar a los outliers (observaciones anómalas, o no bien predichas por la recta de regresión) es mediante el análisis de los residuos. Si no están bien predichas esas observaciones por la recta de regresión, sus residuos deben ser grandes. Se trabaja normalmente con los residuos estudentizados, que es un procedimiento de estandarización bastante común, consistente en transformar todos los residuos de tal forma que tengan media 0 y desviación típica 1, sólo que la desviación típica necesaria para estandarizar se calcula omitiendo el caso para el que se está calculando el residuo en ese momento. El trabajar con residuos estudentizados tiene la ventaja de que puede fácilmente considerarse anómala cualquier observación cuyo residuo supere el valor de 1.96 para un nivel de signifi- cación de 0.05. La figura 6.6 muestra que cuatro observaciones (7, 11, 14 y 100) puede ser considerados como outliers y deberían ser eliminados del análisis.
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Análisis de componentes principales y análisis de regresión para datos categóricos  Aplicación en HTA

Análisis de componentes principales y análisis de regresión para datos categóricos Aplicación en HTA

La tecnología informática disponible hoy en día, casi inimaginable hace solo dos décadas, ha hecho posibles avances extraordinarios en el análisis de datos psicológicos [27], sociológicos y de otro tipo de datos referidos al comportamiento humano [2]. Además ha permitido enorme avances en el procesamiento de los datos en otras ramas de las ciencias como en la medicina [28]. Estos datos contienen una mixtura de diferentes tipos de variables, muchas de las cuales están medidas en categorías ordenadas y desordenadas. Variables como género, religión o profesión son medidas en categorías desordenadas. Otras como el nivel de escolaridad son medidas en categorías ordenadas. O simplemente se tienen conjuntos de variables como la edad o la longitud que son de tipo numérico. Estos diversos tipos de variables requieren distintos tipos de tratamientos que no siempre resultan tan evidentes a la hora del análisis de los datos. Además estos conjuntos de datos en ocasiones contienen variables que pueden o no estar relacionadas linealmente, lo cual debe tenerse en cuenta en el análisis. Por tanto estos conjuntos de datos presentes en varias ramas del saber no pueden siempre ser analizados de manera tan sencilla como muchos investigadores desearían [29]. En el presente capítulo se ofrece una solución a algunas de las cuestiones expuestas anteriormente haciendo uso de dos técnicas de análisis que son parte de lo que tradicionalmente se conoce como Análisis de Datos Multivariados Categóricos. Ellas son el Análisis de Componentes Principales y el Análisis de Regresión, ambas para datos categóricos. Se comenzará por la primera técnica.
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CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

Una vez que hemos calculado la recta de regresión y el ajuste que hemos conseguido con el modelo de regresión lineal, el siguiente paso consiste en analizar si la regresión en efecto es válida y la podemos utilizar para predecir. Para ello debemos contrastar si la correlación entre ambas variables es distinta de cero o si el modelo de regresión es válido en el sentido de contrastar si el análisis de nuestra variable endógena (Y). es válido a través de la influencia de la variable explicativa (X).

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Análisis de regresión con R

Análisis de regresión con R

Después de realizar el análisis de regresión sobre el programa RStudio, haber visto sus utilidades y haber trabajado con él, se ha comprobado que presenta gran cantidad de funcionalidades para elaborar análisis econométricos y gráficos. No obstante, conviene añadir que presenta algunas limitaciones con respecto a otros programas donde no es necesario el lenguaje de comandos ya que este viene implementado. En cambio, R presenta una gran ventaja frente a otros programas: la creación de nuevas librerías está a plena disposición del usuario, pudiéndolas compartir con el resto de los usuarios (conviene tener en cuenta que al distribuirse bajo licencia de código abierto muchos usuarios se decantarán por este software).
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Sistema para el análisis de técnicas descriptivas y regresión borrosa  Aplicaciones

Sistema para el análisis de técnicas descriptivas y regresión borrosa Aplicaciones

Muchas investigaciones se centran en el análisis estadístico borroso y sus aplicaciones en los campos de las ciencias sociales, en (Wu y Hwang, 1995) se propone una prueba estadística borrosa para analizar la estacionariedad de la función de demanda del dinero a corto plazo en Taiwán; en (Wu y Chen, 1999), se considera la construcción de modelos a través de simulación cualitativa; (Casalino et al., 2004), (Esogbue y Song, 2003), (Wu, 1995), y (Wu y Sun, 2001) demostraron los conceptos de estadística borrosa y lo aplicaron a la encuesta social, en (Wu y Tseng, 2002) usaron un método de regresión borrosa para la estimación del coeficiente para analizar el índice en Taiwán de vigilancia de los derechos económicos. En (Camprubi et al.) usaron la media borrosa como método de agregación de variables lingüísticas.
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Análisis de regresión y correlación

Análisis de regresión y correlación

El Análisis de Regresión y correlación es una metodología estadística que se utiliza para predecir hechos o eventos y también para pronosticarlos. Con respecto al análisis de regresión lo que se hace es evaluar la contribución de una o más variables con respecto de otra, es decir éste análisis permite evaluar que tan bien una o más variables (independientes) ayudan a explicar a otra (dependiente). El análisis de correlación mide la asociación lineal que presentan las variables sin tomar en cuenta cual es la variable dependiente y cual(es) es (son) las variable(s) independiente(s). Para realizar un análisis de regresión y correlación es recomendable seguir los siguientes pasos: 1. Recopilar los datos a través de fuentes como cuestionarios, formatos, formularios o bases de datos, textos,
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Análisis de probabilidades borrosas y de regresión borrosa  Aplicaciones

Análisis de probabilidades borrosas y de regresión borrosa Aplicaciones

A continuación estudiaremos las fluctuaciones de la tasa de cambio del euro de acuerdo a las variaciones de los precios de diferentes productos exportables e importables como metales básicos, metales preciosos, alimentos, azúcar, energía y las tasas de interés de euro en el primer mes. Para ello los datos que se utilizan fueron adquiridos del Banco Central de Cuba a través del sitio Web www.interbancario.co.cu durante el período mayo – junio del 2009. La información recogida presenta como variable dependiente la tasa de cambio del Euro frente al CUC y como variables independientes los diferentes productos exportables e importables mencionados (ver anexo 4). Para poder obtener las variaciones en la variable dependiente se mide las observaciones cada cinco días y en cuanto a las variables independientes se calcula la media de los valores en esos 5 días. Debido a que el número de variables a analizar es grande (39) se decide utilizar, como criterio de selección de variables, una regresión tradicional utilizando el método paso a paso. Las variables más importante fueron: (precio del estaño (metal básico) precio del oro y del paladio (metales preciosos), harina de trigo y leche en polvo entera (Alimentos), jet-fuel del mediterraneo (energía), precio del petróleo crudo ligero en la bolsa de Nueva York).
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Análisis FINGRAMS de modelos de regresión basados en reglas difusas

Análisis FINGRAMS de modelos de regresión basados en reglas difusas

La evaluación de la interpretabilidad tiene que hacer frente a dos problemas: la legibilidad del sistema y la comprensibilidad de la explicación del sistema (Mencar & Fanelli, 2008). En este estudio se presentará una metodología para analizar la capa de inferencia difusa de un Sistema Difuso Basado en Reglas (SDBR) desde el punto de vista de la comprensibilidad. Esta metodología fue planteada por primera vez en (Alonso, Cordon, Quirin, & Magdalena, 2011). Considerando el uso de las técnicas existentes para visualizar información científica basada en el análisis de redes sociales (Social Network Analysis, SNA) (Scott, 2000) (Wasserman & Faust, 1994) (Vargas-Quesada & Moya-Anegon, 2007) y al análisis visual de la inferencia de los Sistemas Difusos, el resultado es una nueva metodología de análisis de la aprehensibilidad denominada Gráfica de Inferencia Difusa o FINGRAMS (Fuzzy Inference-Grams). Con esta metodología se busca representar visualmente el proceso de inferencia SDBR, y así permitir averiguar cómo las reglas cubren ejemplos y cómo las reglas están relacionadas entre sí.
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Análisis de los períodos de regresión y transición en el primer año de vida

Análisis de los períodos de regresión y transición en el primer año de vida

coinciden, perturbando la interacción madre e hijo. Tal como hemos expuesto en el segundo capítulo, los periodos de regresión implican una pérdida de la homeostasis del organismo que a nivel conductual se manifiesta en la alteración de distintos comportamientos. Sin embargo, para que un intervalo de tiempo lo consideremos periodo de regresión, como mínimo ha de coincidir un conjunto de comportamientos perturbadores determinados del niño que han adquirido un significado funcional en la matriz dialógica con la madre. Dicha función consiste, como hemos expuesto en el capítulo tercero, en una forma de engarce a través del cual el niño recibe de la madre una cantidad de estimulación que es fundamental para la emergencia de nuevas habilidades. Así, pues, este planteamiento funcional ha sido el que nos ha dirigido para construir la categoría empírica de periodo de regresión que la distingue de la simple coincidencia, una misma semana, de más de un comportamiento disruptivo. Antes de exponer los criterios que ha de cumplir un periodo para considerarlo de regresión, debemos de aclarar que no se han clasificado como tales aquellos casos en los que realmente se ha manifestado una dolencia o enfermedad en el niño. Hemos tomado como criterio de enfermedad que el infante tuviera fiebre, no fibrícula, en cuyo caso hemos considerado que podría ser una manifestación propia del periodo de regresión.
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Análisis de regresión mediante la parábola de los mínimos cuadrados.

Análisis de regresión mediante la parábola de los mínimos cuadrados.

Los primeros y más importantes estudios al respecto se deben a los científicos Francis Galton (1822-1911) y Karl Pearson (1857-1936). Fue Galton quien utilizó por primera vez el término regresión para indicar que, aunque influida por la estatura de sus padres, la estatura de los hijos “regresaba” a la media general. La regresión examina la relación entre dos variables, pero restringiendo una de ellas con el objeto de estudiar las variaciones de una variable cuando la otra permanece constante. En otras palabras, la regresión es un método que se emplea para predecir el valor de una variable en función de valores dados a la otra variable. En estadística la palabra predecir no se utiliza en el sentido empleado por los astrólogos, futurólogos y mentalistas, sino mas bien en un sentido lógico como es el de utilizar el conocimiento del comportamiento de una variable para obtener información sobre otra variable. Por ejemplo, puede predecirse el resultado que obtendrá un estudiante en su examen final, basados en el conocimiento de las calificaciones promedio de sus exámenes parciales, o predecir la preferencia de los estudiantes por profesiones científicas, conociendo los promedios de sus calificaciones en los estudios escolares.
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Análisis bayesiano del modelo de regresión lineal

Análisis bayesiano del modelo de regresión lineal

Dentro del análisis estadístico, la metodología Bayesiana, comienza resumien- do cuantitativamente la información previa existente de origen diverso . Por ejemplo, datos de laboratorio a través de experimentos, estudios publicados e incluso opinión de expertos. A partir de esto, se amplía a otro contexto que hace referencia a la denición subjetiva de probabilidad, es decir, a la convic- ción personal del investigador para emitir juicios acerca de una hipótesis. Sin embargo , el método frecuentista no está exento de subjetividad, puesto que el nivel de signicancia, así como las explicaciones de las causalidad que se concede a determinados resultados apuntan inevitablemente hacia la apreciación propia de cada investigador.
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Esquemas desadaptivos tempranos en estudiantes universitarios con dependencia emocionalEarly maladaptive schemas in university students with emotional dependencyEsquemas desadaptativos temporãos em estudantes universitários com dependência emocional

Esquemas desadaptivos tempranos en estudiantes universitarios con dependencia emocionalEarly maladaptive schemas in university students with emotional dependencyEsquemas desadaptativos temporãos em estudantes universitários com dependência emocional

La base de datos se digitó en Excel 97-2003 y se im- portó a SPSS 15 para su análisis estadístico. Basado en la puntuación obtenida en el CDE se dividió la población en dos grupos, tomando como punto de referencia el percentil 75. La prevalencia se llevó a cabo mediante análisis univa- riados. Para realizar un análisis de diferencia de medianas y medias entre los esquemas desadaptativos tempranos en las personas con y sin dependencia emocional se utilizó estadística paramétrica (t de Student) y no paramétrica (Chi Cuadrado), acorde con resultados de normalidad, cal- culados mediante Kolmogorov – Smirnov. Posterior a este análisis, se llevó a cabo el análisis de regresión logística con los esquemas desadaptativos tempranos que mostra- ron diferencias significativas en el análisis bivariado, bus- cando establecer los esquemas desadaptativos tempranos que mejor lograban explicar la presencia de dependencia emocional en estudiantes universitarios.
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Asociación de la personalidad, los eventos vitales estresantes y el uso y abuso de drogas en adolescentes

Asociación de la personalidad, los eventos vitales estresantes y el uso y abuso de drogas en adolescentes

introducción: Características de personalidad de extraversión, baja amabilidad y baja responsabilidad se han asociado con el consumo de drogas en la adolescencia, mien- tras que los eventos vitales estresantes (EVE) se han asociado de forma poco consis- tente. No obstante, existirían dos tipos de EVE, los independientes y los dependientes (dependen de características de personalidad), es posible que únicamente sean los EVE dependientes los que se asocien con el uso de sustancias. Por ello, el objetivo del presente estudio es explorar en qué medida la personalidad y los EVE dependien- tes se asocian en el consumo de sustancias y en los problemas derivados del consu- mo. método: En 2016, 196 adolescentes (edad media = 15’46 DT= 1’15, 48,5% chi- cas) del IES Caminàs de Castellón completaron el cuestionario de personalidad JSNEO, el inventario de eventos vitales para adolescentes ISVA, el cuestionario CODIS sobre el consumo de drogas y los cuestionarios de problemas relacionados con el consumo AUDIT, CPQ-SF y Test de Fagerström. Para alcanzar el objetivo, se realizaron análisis de regresión por pasos. resultados: La extraversión y los EVE dependientes predijeron tanto la frecuencia y cantidad de consumo como los proble- mas derivados del consumo de alcohol, cannabis y tabaco. El efecto de los EVE de- pendientes sobre el consumo y los problemas se mantuvo significativo cuando se controló el efecto de la personalidad. discusión: Los resultados del estudio indican que el efecto de los EVE dependientes en el consumo y problemas asociados con el consumo de alcohol, tabaco y cannabis no se produce únicamente por la influencia de la personalidad, sino que estos tendrían un impacto directo en el desarrollo del consu- mo patológico.
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