REGRESIÓN SIMPLE

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Regresión Simple y Múltiple Parte II

Regresión Simple y Múltiple Parte II

• Realice una prueba global de hipótesis para determinar si alguno de los coeficientes de regresión es distinto de cero. • Entonces, no todos los coeficientes de regresión son cero.[r]

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Regresión Simple y Múltiple Parte II

Regresión Simple y Múltiple Parte II

• Realice una prueba global de hipótesis para determinar si alguno de los coeficientes de regresión es distinto de cero. • Entonces, no todos los coeficientes de regresión son cero.[r]

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Comportamiento de la industria del cemento y su incidencia en el crecimiento económico colombiano

Comportamiento de la industria del cemento y su incidencia en el crecimiento económico colombiano

El otro modelo a estimar es un modelo de regresión simple donde se analizará la incidencia que tiene la producción de la industria de cemento en el crecimiento económico colombiano, en d[r]

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El PIB de México y los factores que influyen en él

El PIB de México y los factores que influyen en él

Estudio de relación entre causa y efecto (Regresión lineal múltiple) Como ya se mencionó, es difícil establecer una única causa que afecte directamente al PIB, quizá la mejor variable para un modelo de regresión simple pueda ser la de exportaciones, pero el PIB es un parámetro complejo que depende de más factores, es por eso que decidimos utilizar un Modelo de Regresión Múltiple para analiza su comportamiento con distintas variables

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Factores que influyen en el pH del agua mediante la aplicación de modelos de regresión lineal

Factores que influyen en el pH del agua mediante la aplicación de modelos de regresión lineal

aplicación de los modelos de regresión simple y múltiple, a fin de determinar los factores más influyentes en el pH. Se exponen y contrastan resultados para los distintos modelos estadísticos obtenidos bajo un software libre “R” y se discute la información de estos para el estudio de la calidad del agua en base a su pH. Finalmente, se establece que las variables que más influyen al pH son la alcalinidad, sulfato y cloruro presentes en el agua y se muestran algunas predicciones del pH del agua en base al mejor modelo obtenido.

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Rendimiento de cuatro variedades de trigo harinero (Triticum aestivum L). Canaán 2750 msnm, Ayacucho

Rendimiento de cuatro variedades de trigo harinero (Triticum aestivum L). Canaán 2750 msnm, Ayacucho

Figura 3.7 Regresión simple del peso de grano/ espiga (Yi) en función del número de granos por espiga (X1) en la variedad Andino.. En la Figura 3.7 muestra la regresión lineal [r]

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EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE LA EDUCACIÓN CON EQUIDAD

EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE LA EDUCACIÓN CON EQUIDAD

Si bien la forma más evidente y simple de calcular el valor agregado es utilizando el método de Regresión Simple por Mínimos Cuadrados, hay autores como Goldstein (1987, 1995) que han d[r]

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tema8disenos pdf

tema8disenos pdf

Como se explica en el libro de Fundamentos de Investigación, “los diseños ex post facto se caracterizan porque el investigador no puede manipular intencionalmente la variable independiente, ni asignar aleatoriamente a los participantes a los diferentes niveles de la misma … en estos diseños, el investigador selecciona a los sujetos en función de que posean o no determinadas características”. Uno de los procedimientos de análisis más empleados para este tipo de diseños es el que se conoce como Análisis de Regresión/Correlación. Este procedimiento analítico puede ser usado siempre que una variable cuantitativa, en este caso la Variable Dependiente (VD), sea estudiada como una función de una variable, o de una combinación de varias Variables Independientes 1 (VI). Cuando se estudia la VD en función de una sola VI este análisis se conoce como Análisis de Regresión Simple (ARS). Cuando hay más de una VI se conoce como Análisis de Regresión Múltiple (ARM).
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Caracteres del sorgo [Sorghum bicolor (L ) Moench] asociados a la resistencia a ergot (Claviceps africana)

Caracteres del sorgo [Sorghum bicolor (L ) Moench] asociados a la resistencia a ergot (Claviceps africana)

Cuadros 27 28, 29 y 30 y en las Figuras 1 y 2.. Cuadro 27 ANOVA de regresión simple del progenitor 10251 y su progenie.. Gráfica de la pendiente de regresión del progenitor 10251 y su pr[r]

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Efecto del crecimiento económico del sector logístico sobre el Producto Interno Bruto en Ecuador

Efecto del crecimiento económico del sector logístico sobre el Producto Interno Bruto en Ecuador

La investigación realizada ha permitido determinar que el crecimiento económico del sector logístico sobre el PIB real (constante) en Ecuador durante el periodo 2009-2015, tiene un efecto innegable como parte esencial del desarrollo económico. Sin embargo, se debe mencionar que la investigación tiene limitaciones en cuanto a su tendencia en el tiempo donde no se ha tomado en cuenta el año 2016, en el cual se produjo un terremoto en Ecuador, alterando la tendencia del crecimiento económico. Es por ello que se considera importante, cuando se publiquen otros estudios se pueda comparar con más observaciones, los resultados de la presente investigación, que determinó una regresión lineal junto con las demás pruebas realizadas.
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La contaminación del aire y los fallecimientos por enfermedades respiratorias en el área metropolitana de Monterrey, Nuevo León

La contaminación del aire y los fallecimientos por enfermedades respiratorias en el área metropolitana de Monterrey, Nuevo León

Función de autocorrelación simple y parcial de los residuales del modelo de regresión de Poisson en los fallecimientos en hombres causados por neumonías e influenzas en el [r]

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Regresión Lineal Simple

Regresión Lineal Simple

9. Error estándar de la estimación. Al igual que las observaciones no están ubicadas exactamente sobre su media aritmética, tampoco lo estarán sobre la recta de regresión tal cual como observamos en la tabla en la columna Y-Y est . Por tanto las estimaciones obtenidas son aproximaciones, y por ello es necesario desarrollar un estadístico que mida la variabilidad en los valores reales de Y a partir de las estimaciones Y est . Esta medida se llama error estándar de la estimación se le denota por S xy

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Cmo y cundo realizar un anlisis de regresin lineal simple? Aplicacin e interpretacin

Cmo y cundo realizar un anlisis de regresin lineal simple? Aplicacin e interpretacin

estadístico por realizar. En algunas ocasiones puede ser que lo único que nos interese sea conocer la asociación que existe entre dos variables, y con una correlación estadís- tica –como la de Pearson o la de Spearman, dependiendo de si las variables se calculan en una escala de medición continua u ordinal– puede ser suficiente para conocer dicha asociación. Ahora que si el objetivo es conocer una diferen- cia de promedio entre grupos y si la variable de respuesta se calcula en una escala de medición continua, pueden utilizarse otras pruebas que no son el objetivo del presente artículo, como la prueba de la t de Student, el análisis de variancia de una vía y el análisis de covariancia, e incluso, también podría utilizarse el análisis de regresión lineal. Esto podría causar sorpresa a algunos investigadores, ya que clásicamente se piensa en correlación de dos variables de tipo continuo; sin embargo, con una regresión puede obtenerse la misma información que con las pruebas de contraste clásicas, ya que los modelos de regresión lineal son una generalización de estas técnicas. En cualquiera de estos casos existe un supuesto de normalidad subyacente, el cual se abordará en forma detallada más adelante.
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Proyección de demanda utilizando series de tiempo

Proyección de demanda utilizando series de tiempo

Con hacer doble click en el gráfico, se desplega una ventana con las propiedades del gráfico. Por ejemplo, en el caso que nos concierne, estaríamos interesados en un gráfico de dispersión X-Y (Scatter Diagram). Una vez seleccionado el gráfico de dispersión, podríamos activar la opción Regression Line para que, además, pintase la línea de regresión. A continuación, presentamos los gráficos X-Y del volumen de ventas con los gastos en publicidad y la ventas y el precio del producto. En el primer caso, se aprecia una relación claramente positiva, mientras que en el segundo resulta ser negativa.
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El sector turístico y su impacto en el crecimiento económico del Ecuador, periodo 2007 2016

El sector turístico y su impacto en el crecimiento económico del Ecuador, periodo 2007 2016

Con los resultados obtenidos en el modelo y a la vez tomando en consideración las variables significativas en modelo de regresión lineal simple son: El Ingreso por el Turismo siendo la v[r]

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Evaluación del dispositivo portátil SPAD 502 como indicador de la concentración de nitrógeno en plantas de café "coffea arabica"

Evaluación del dispositivo portátil SPAD 502 como indicador de la concentración de nitrógeno en plantas de café "coffea arabica"

With all the information above, it was obtained an explanatory model of the relationship between SPAD units and foliar nitrogen; in this sense, simple linear regression between SPAD reading and concentration of NF for both locations was performed. In Naranjal, the model presented a quadratic trend where the minimum estimated value of NF (%) was found in the prediction interval of 1.41:2.07 for a SPAD reading of 61.9, while the estimated maximum value of NF (%) was found in the range of 2.25 to 2.8 for a SPAD reading of 74.6 units. In Paraguaicito, the model presented a linear trend, with a coefficient of determination R2 very low (0.08), for that reason it was interpreted that the model can be useful to know the trend of foliar N response with respect to the SPAD reading, but inappropriate to make statistical predictions in this location specifically. Overall it was concluded that for the conditions of the study, the SPAD has potential to detect severe deficiencies of N in the absence or with application of low doses of the same (200 ˂ kg.ha. -1 year -1 ); but impede predict the luxury consumption of the plant and if the nitrogen
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Relacin y diferencias entre las dimensiones de satisfaccin laboral

Relacin y diferencias entre las dimensiones de satisfaccin laboral

Job satisfaction plays a relevant role in understanding the behavior of individuals within an organization. There are many elements that determine satisfaction, where it is possi- ble to emphasize the benefits, physical environment and su- pervision; however, it is not yet clear how these dimensions are associated. For this reason, the present research aims to relate and differentiate job satisfaction dimensions. For this, a quantitative, descriptive-comparative research with a corre- lational scope and a non-experimental design, through a sample of 50 employees of a cleaning company in Obregon City, Sonora. To analyze the data, we used Pearson correla- tion and simple linear regression, as well as repeated measures ANOVA, where it was found that -in most cases- the dimensions are associated in a positive and significant way. In addition, satisfaction with benefits positively influ- ences satisfaction with respect to the physical environment and supervision perception; finding that these differ signifi- cantly.
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Factores que promueven la práctica de la detección oportuna de cáncer cervicouterino en mujeres adultas

Factores que promueven la práctica de la detección oportuna de cáncer cervicouterino en mujeres adultas

Contribuciones y Conclusiones; Los resultados obtenidos en el Análisis de Regresión Lineal Simple y Múltiple mostraron efecto significativo del afecto relacionado a la actividad sobre [r]

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Evaluación de las existencias y cambios de las superficies implantadas con Eucalyptus grandis en la zona de Humaitá, Departamento de Colón, Entre Ríos

Evaluación de las existencias y cambios de las superficies implantadas con Eucalyptus grandis en la zona de Humaitá, Departamento de Colón, Entre Ríos

Las plantaciones de Eucalyptus grandis (Hill ex Maiden) tiene uno de los núcleos principales en el NE de Entre Ríos particularmente en una franja sobre la margen occidental del Río Uruguay. Aunque estas plantaciones son la base que sustenta una de las actividades productivas que caracterizan la región, han sido sometidas a cierta controversia sobre los efectos ambientales que producen. Para conocer la magnitud de estos potenciales riesgos ecológicos y su vinculación con la sustentabilidad de estas plantaciones en una amplia zona, resulta necesario precisar las relaciones entre distintos atributos estructurales de la masa arbórea y los derivados de imágenes satelitales. Para el área de estudio, se realizaron análisis de correlación y regresión considerando como variable predictora la biomasa obtenida de 31 parcelas de muestreo a campo y los valores medios de diferentes índices de vegetación extraídos de una imagen LANDSAT 5 TM de diciembre de 2008. Adicionalmente, se incorporaron a los modelos de regresión las variables categóricas método de repoblación, tratamiento de los residuos postcosecha y unidad cartográfica asociada al tipo de suelo. Se determinó que sólo existe una correlación significativa entre las variables continuas derivadas de los distintos índices de vegetación y la biomasa. Particularmente, los valores digitales de la Banda 5 (Infrarrojo medio) tienen una relación moderadamente alta e inversa con la biomasa (r=-0,714). El modelo de regresión lineal logarítmico propuesto utilizando esta variable tiene un ajuste adecuado en términos de R 2 del 79,05%, el sesgo intrínseco de esta
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Aplicación del análisis de regresión lineal simple para la estimación de los precios de las acciones de Facebook, Inc

Aplicación del análisis de regresión lineal simple para la estimación de los precios de las acciones de Facebook, Inc

En la ilustración anterior, se observa que la ecuación de regresión, de los últimos diez meses, para los datos observados, presenta una constante de 160.02 y una pendiente de 5.1164, además, se evidencia un coeficiente de determinación de 0.9392. Por otra parte, los valores obtenidos de los estadísticos antes mencionados, del precio ajustado, presentan los mismos coeficientes betas del modelo propuesto, pero con un coeficiente de determinación igual a uno.

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