Datos para regresión lineal

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IMT2200 INTRODUCCIÓN A CIENCIA DE DATOS REGRESIÓN LINEAL CLASE 18

IMT2200 INTRODUCCIÓN A CIENCIA DE DATOS REGRESIÓN LINEAL CLASE 18

• Inferencia è la regresión lineal permite entender mejor las relaciones entre variables, y qué variable predictora es capaz de predecir una proporción importante de los cambios en la [r]

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Regresión Lineal. Minería de datos con python. Miguel Cárdenas Montes

Regresión Lineal. Minería de datos con python. Miguel Cárdenas Montes

Documentos de: regresi´on lineal, tratamiento de regresi´ on lineal con datos con incertidumbre, qu´e es el sobreajuste, c´omo evitarlo (regularizaci´on), aplicaci´on de an´alisis de com[r]

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Regresión lineal

Regresión lineal

"elevación dinámica" de un individuo. Veinticinco individuos se sometieron a pruebas de resistencia y después se les pidió que llevaran a cabo una prueba de levantamiento de pesas en la cual debían levantar el peso en forma dinámica por encima de la cabeza. Los datos fueron los siguientes: Individuo Resistencia del brazo, x

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Regresión lineal

Regresión lineal

La regresión lineal es una técnica que comprende una forma de estimación y análisis de los datos muestrales para saber sí y cómo se relacionan entre sí 2 o más variables en una población[r]

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Capítulo 18 Análisis de regresión lineal El procedimiento Regresión lineal

Capítulo 18 Análisis de regresión lineal El procedimiento Regresión lineal

Junto con los coeficientes de correlación parcial y semiparcial, aparecen las correlaciones de orden cero, es decir, los coeficientes de correlación calculados sin tener en cuenta la presencia de terceras variables (se trata de los mismos coeficientes que aparecen en la tabla 18.10). Comparando entre sí estos coeficientes (de orden cero, parcial y semiparcial) pue- den encontrarse pautas de relación interesantes. En los datos de la tabla 18.11 ocurre, por ejemplo, que la relación entre la variable dependiente salario actual y la variable indepen- diente nivel educativo vale 0,661. Sin embargo, al eliminar de salario actual y de nivel educativo el efecto atribuible al resto de variables independientes (salario inicial y expe- riencia previa), la relación baja hasta 0,197 (parcial); y cuando el efecto atribuible a sa- lario inicial y experiencia previa se elimina sólo de salario actual, la relación baja hasta 0,090 (semiparcial). Lo cual está indicando que la relación entre estas dos últimas variables podría ser espúrea, pues puede explicarse casi por completo recurriendo a las otras dos variables independientes.
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Técnicas de regresión: Regresión Lineal Simple

Técnicas de regresión: Regresión Lineal Simple

que b=0 mediante el cociente y comparando éste con la distribución t de Student con n-2 grados de libertad. De modo análogo se llevaría a cabo un contraste para la hipótesis a=0. El hecho de que el test no resulte significativo indicará la ausencia de una relación clara de tipo lineal entre las variables, aunque pueda existir una asociación que no sea captada a través de una recta. Para los datos del ejemplo, el resultado de ajustar un modelo de regresión lineal se muestra en la Tabla 2 .

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Regresión lineal múltiple

Regresión lineal múltiple

cuadrático para evaluar 1a Se jlustrará, el uso y ap'licación del modelo aolicación del nitrógeno aI arroz' a toneiaciaspor hectárea Los datos que se dan a continuacióncorresponden... di[r]

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Análisis de Regresión Lineal

Análisis de Regresión Lineal

En un ensayo sobre trigo se desea cuantificar la relación que hay entre la disponibilidad de nitrógeno en el suelo y la cantidad de nitrógeno en la planta Se obtuvieron datos para 12[r]

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Regresión Lineal Simple

Regresión Lineal Simple

* peso adulto <=> altura / peso adulto ≈ k*altura * relación de la circunferencia al radio c = 2. 𝜋.r * la presión de una masa de gas en relación a su temperatura y volumen V 1 .P 1 .T 0 = V 0 .P 0 .T 1 2.- El problema estadístico se convierte en que dado un conjunto de datos hipotéticamente relacionados entre sí ¿cómo evidenciar esa relación?

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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 Lineal. A. Barajas

Regresión Lineal. A. Barajas

Más aún, teóricamente la relación teórica entre la posición y el tiempo para un objeto que se mueve a velocidad constante, 𝒙 = 𝑣. 𝒕 + 𝑥 0 , es justamente la ecuación de una línea recta. ¿Cómo determinar la velocidad del carro? Es común que en este tipo de experimentos, se intente hallar la velocidad (o la cantidad que se busca) para cada pareja de datos, y luego promediar todos los resultados, de la siguiente manera

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Regresión lineal simple

Regresión lineal simple

Diagnosis del modelo Residuos, datos atípicos e in‡uyentes Las observaciones candidatas a ser observaciones in‡uyentes a posteriori, son las que tienen un valor x i muy alejado del resto (i.e. de ¯x), estas se denominan in‡uyentes a priori. Deben chequearse por si son in‡uyentes a posteriori.

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Análisis de Regresión no lineal

Análisis de Regresión no lineal

Capítulo IX Análisis de Regresión no lineal En algunas situaciones es evidente que un modelo lineal en todas las variables independientes es inadecuado. Por ejemplo, un modelo de regresión que predice Y, la puntuación de las preferencias en una prueba de sabor de una bebida de lima, como función lineal de X1 (concentración de lima) y X2 (dulzura) es muy dudosa. En otros casos, los diagramas de dispersión de los datos revelan la ausencia de linealidad. Particularmente, en la regresión lineal, una gráfica ordinaria de Y contra X es adecuada.
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Regresión lineal múltiple

Regresión lineal múltiple

La falta de linealidad "invalida" las conclusiones obtenidas (cuidado con las extrapolaciones). La falta de normalidad tiene poca in‡uencia si el número de datos es su…cientemente grande (TCL). En caso contrario la estimación de la varianza, los intervalos de con…anza y los contrastes podrían verse afectados.

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Regresión lineal y correlación

Regresión lineal y correlación

Introducción De los capítulo 2 a 4 se aborda la estadística descriptiva. Los datos sin procesar se organizaron en una distribución de la frecuencia, y se calcula- ron varias medidas de ubicación y medidas de dispersión para describir las características importantes de los datos. En el capítulo 5 se inició el estudio de la inferencia estadística. El foco de atención principal fue infe- rir algo acerca de un parámetro poblacional, como la media poblacional, con base en una muestra. Se probó lo razonable de una media poblacio- nal o una proporción poblacional, la diferencia entre dos medias poblaciona- les, o si varias medias poblacionales eran iguales. Todas estas pruebas implicaron sólo una variable de intervalo o de nivel de razón, como el peso de una botella de plástico de una bebida de cola, el ingreso de los presidentes de un banco o el número de pacientes admitidos en un hospital.
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Comparación entre árboles de regresión CART y regresión Lineal

Comparación entre árboles de regresión CART y regresión Lineal

Hothorn, Hornik y Zeileis [15] en 2006 proponen un marco unificado para particionamiento recursivo el cual incorpora modelos de regresi´on de estructura de ´ arbol dentro de una teor´ıa bien definida de procedimientos de inferencia condicional. El criterio de parada basado en procedimientos de prueba m´ ultiple son implementados y muestran que el desempe˜ no predictivo de los ´ arboles resultantes es tan bueno como el desempe˜ no del procedimiento de b´ usqueda exhaustiva establecido. Tambi´en muestran que la precisi´ on de la predicci´ on de ´ arboles con parada anticipada es equivalente a la precisi´ on de la predicci´ on de ´ arboles podados con selecci´ on de variables insesgadas. Se analizan datos de estudios sobre clasificaci´on de glaucoma, supervivencia de c´ancer de seno y experiencias de mamograf´ıa.
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Modelos de regresión: lineal simple y regresión logística

Modelos de regresión: lineal simple y regresión logística

El método de los mínimos cuadrados, consiste en calcular la suma de las distancias al cuadrado entre los puntos reales y los puntos definidos por la recta estimada a partir de las variables introducidas en el modelo, de forma que la mejor estimación será la que minimice estas distancias. Para poder decidir qué modelo es el que mejor se adecua a los datos de los que disponemos en el modelo de regresión lineal se comparan la F parcial obtenida en cada uno de los modelos de regresión construidos. Si utilizamos cualquiera de las técnicas de selección de variables expuestas previamente, se calculará dicho coeficiente cada vez que se elimine o introduzca una variable, dado que al realizar este proceso, en realidad se están estimando nuevos modelos de regresión. En todos los casos el paquete estadístico realiza la operación automáticamente, exceptuando si uti- lizamos la técnica de obligar a entrar todas las variables, en cuyo caso seremos nosotros quienes vayamos estimando todos los modelos posibles manualmente, para realizar posteriormente la selección.
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REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

________________________________________________________________________ 2 “Eres hoy lo que decidiste ayer, serás mañana lo que decidas hoy”. Recuerda, ¡Tú decides! En la mayoría de los casos, los investigadores cuentan con los datos de una muestra. Tomando como base los resultados del análisis de los datos de la muestra, se pretende llegar a decisiones respecto a la población, de la cual se extrajo la muestra, proceso conocido como inferencia estadística. Por lo anterior, es importante que los investigadores comprendan la naturaleza de las poblaciones para que puedan elaborar un modelo matemático que la represente o, determinar si se ajusta razonablemente a algún modelo ya establecido. Por ejemplo, si un investigador va a analizar un conjunto de datos mediante los métodos de regresión lineal simple, debe estar seguro de que el modelo de regresión lineal simple proporciona una representación al menos aproximada de la población. 2
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Modelo de regresión lineal simple

Modelo de regresión lineal simple

Esta hipótesis indica que todas las perturbaciones aleatorias tienen la misma varianza. Es decir, la varianza de las perturbaciones aleatorias del modelo es constante y, por tanto, independiente del tiempo o de los valores de las variables predeterminadas. Dicha hipótesis es contrastable empíricamente mediante diversos contrastes estadísticos basados en los residuos mínimo- cuadráticos. Asimismo, hay que señalar que, en determinadas situaciones, esta hipótesis resulta poco plausible, sobre todo cuando se trabaja con datos de corte transversal, es decir, con observaciones sobre diferentes unidades muestrales referidas a un mismo momento del tiempo. Si no se cumple esta hipótesis, se dice que las perturbaciones son heteroscedásticas.
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Modelo de regresión lineal clásico

Modelo de regresión lineal clásico

La hipótesis alternativa es la que tienen valor probatorio en el sentido de que dice que los datos rechazan claramente la hipótesis nula. Indica cual es la línea de fallo de la hipótesis nula y por consiguiente la que le da capacidad de discriminación al test. Por ese motivo es importante elegir bien la hipótesis alternativa para tener más capacidad de rechazar cuando haya que hacerlo. Esto es lo que se denomina potencia del test .

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