PDF superior Análisis de regresión y correlación

Análisis de regresión y correlación

Análisis de regresión y correlación

Nos indica el porcentaje del ajuste que se ha conseguido con el modelo lineal, es decir el porcentaje de la variación de Y(rendimiento) que se explica a través del modelo lineal que se ha estimado, es decir a través del comportamiento de X(inteligencia). Para los ajustes de tipo lineal se tiene que los coeficientes de determinación son iguales a r 2 , y por tanto representan además la proporción de varianza explicada por la regresión lineal; es decir la proporción de las variaciones totales en la variable dependiente Y que es explicada (no causada) o atribuida a las variaciones en la variable independiente X, también se le denomina bondad del ajuste.
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Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

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 explicar la contaminación atmosférica causada por los óxidos de nitrógeno y el número de autos antiguos y en mal estado que circulan en una ciudad, 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 (numéricas). Cumplido esto, los datos pueden describirse en forma de matriz rectangular.
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REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

El término regresión lineal se refiere al hecho de que correlación y regresión miden sólo una relación en línea recta o lineal, entre dos variables. Cuando se utiliza el término simple, se refiere a la situación donde sólo se usa una variable explicatoria (independiente) para predecir a la otra (dependiente). En la regresión múltiple se incluye más de una variable explicatoria (independiente) en la ecuación de predicción. NOTA: Te recomiendo que al ir leyendo éste documento también anotes en tu cuaderno los conceptos que vayas encontrando, como que fueras a hacer un mapa conceptual. Pon mucha atención durante tu lectura, y trata de describir posteriormente dichos conceptos, en otras palabras, debes dar las respectivas definiciones, a los conceptos que has listado.
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REGRESIÓN Y CORRELACIÓN pptx

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN pptx

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

Para realizar el análisis de regresión con InfoStat debemos armar la base de datos ubicando los valores de cada unidad estadística (par ordenado) en la misma fila (caso). En el menú “Estadísticas” hay que seleccionar el sub-menú “Regresión lineal”. La salida será:

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Conocimiento especializado de correlación y regresión en futuros profesores de educación secundaria

Conocimiento especializado de correlación y regresión en futuros profesores de educación secundaria

Las variables utilizadas en el proyecto son indicadores internacionales de desarrollo humano y se seleccionaron teniendo en cuenta los resultados de la investigación previa sobre compresión de la correlación y regresión y los factores que inciden en la dificultad de estas tareas (Autor, 1998; Autor, 2001). No se limitóla dependencia entre las variables a la regresión lineal, sino se tomaron otros modelos de ajuste con funciones que se estudian en la Educación Secundaria. Igualmente se brindó la posibilidad de observar el signo positivo y negativo y los diferentes grados de intensidad en la correlación. Por otro lado, se utilizaron relaciones que pueden ser explicadas por causa y efecto, y otras debidas a interdependencia o dependencia indirecta. Finalmente, se consideraron variables en que la correlación observada en los datos contradice o confirma las posibles expectativas de los participantes.
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CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

A continuación, estudiaremos dicho grado de relación entre dos variables en lo que llamaremos análisis de correlación. Para representar esta relación utilizaremos una representación gráfica llamada diagrama de dispersión y, finalmente, estudiaremos un modelo matemático para estimar el valor de una variable basándonos en el valor de otra, en lo que llamaremos análisis de regresión.

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El análisis de regresión

El análisis de regresión

Pues bien, es el momento de decidir cuál de las cuatro variables que pueden entrar en la recta de regresión para mejorar significativamente la capacidad predictiva del modelo, va a hacerlo. Podíamos pensar que la variable que entrará será aquella que, inicialmente, tenía una mayor correlación con la variable dependiente (véase cuadro 4), en cuyo caso debería ser X1 dado que su coeficiente de correlación es el mayor (0.676) después de la variable que entró inicialmente X5 (0.701). Pero el criterio de entrada no es este, sino qué variable tiene mayor coeficiente de correla- ción parcial con la variable dependiente después de haber incluido a X5 que, como puede comprobarse en el cuadro 4, no es X1 (0.439) sino X3 (0.720). Luego en el siguiente paso estimaremos el modelo con X5, X3 y el término constante.
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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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ADAPTACION DEL GIRASOL (HELIANTHUS ANNUUS L.) AL PLOMO APLICADO A DISTINTAS DOSIS.

ADAPTACION DEL GIRASOL (HELIANTHUS ANNUUS L.) AL PLOMO APLICADO A DISTINTAS DOSIS.

El análisis de regresión y correlación son técnicas estadísticas que pueden ser usadas para analizar la relación entre una variable dependiente y algunas variables independientes. El objetivo del análisis de regresión múltiple es usar, de las variables independientes, aquellos valores que son conocidos para predecir el valor de la dependiente simple que el investigador desea conocer. El resultado es una variable, es decir una combinación lineal de las variables independientes que mejor predicen la variable dependiente. Las variables son sopesadas en el proceso, su peso denota su contribución relativa para la predicción en su totalidad. De este modo, el análisis de regresión asegura que el análisis está provisto de la máxima predicción en un formato que también facilita la interpretación de la influencia que cada factor ejerce en la predicción (Hair et al., 1992).
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Unidad  Distribuciones bidimensionales  Correlación  regresión

Unidad Distribuciones bidimensionales Correlación regresión

 Extensión en km 2 y número de habitantes de los distintos países de Europa.  Ingresos y gastos de cada una de las familias de los trabajadores de una empresa.  Puntuaciones obte[r]

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¿Qué saben de tamizaje de cáncer de colon y recto quienes deben hacérselo? Conocimiento sobre prevención de cáncer de colon y vulnerabilidad social

¿Qué saben de tamizaje de cáncer de colon y recto quienes deben hacérselo? Conocimiento sobre prevención de cáncer de colon y vulnerabilidad social

guno; 37,7% (n = 83) primario; 72 (32,7%) secundario y 10,5% (n = 23) terciario o universitario. El 2,7% (n = 6) pertenecía a pueblos originarios. Cobertura de salud: el 72,3% (n = 159) obra social; 22,7% (n = 50) sin co- bertura y 5% medicina prepaga (n = 11). Hacinamiento: 38,6% (n = 85) sin hacinamiento; 51,8% (n = 114) haci- namiento medio; y 9,5% (n = 21) alto. El 60,9% tuvo VS baja (n = 134), 12,3% alta (n = 27) y el 26,8% (n = 59) no tenía VS. Conocimiento nulo sobre prevención de CCR (n = 121, 55%), el 36,8%(n = 81) insuficiente y el 8,2% (n = 18) adecuado. En el análisis de regresión logística el nivel educativo terciario o universitario y secundario, tener obra social y no tener VS se relacionaron con mayores co- nocimientos sobre prevención. Conclusiones. En nuestra muestra, el conocimiento sobre prevención de CCR es bajo y tiene relación con la VS.
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Dinámica de las comunidades fitoplanctónicas en la laguna del Carpintero, Tampico, Tamaulipas, México

Dinámica de las comunidades fitoplanctónicas en la laguna del Carpintero, Tampico, Tamaulipas, México

Las ecuaciones de correlación obtenidas mediante el análisis de regresión múltiple de los factores biótico - abióticos en el área de estudio durante 1992 - 1993, muestran que las varia[r]

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Bioecologia de gusano rosado colombiano (sacadodes pyralis Dyar, Lepidoptera: Noctuidae) en el algodonero

Bioecologia de gusano rosado colombiano (sacadodes pyralis Dyar, Lepidoptera: Noctuidae) en el algodonero

Regresión y correlación lineal múltiple para el análisis de huevos blancos del Sacadodes pyraii Dyar, con respecto a la humedad relativa, precipitación, brillo solar, y temperatura.. Cie[r]

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Dimorfismo sexual durante el desarrollo del pulmón fetal del ratón albino : estudio morfológico y bioquímico

Dimorfismo sexual durante el desarrollo del pulmón fetal del ratón albino : estudio morfológico y bioquímico

En el análisis d e regresión múltiple no se encontró correlación entre la concentración de proteínas del pulmón fetal y el peso de los fetos-en los últimos dos días de gestación y en [r]

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Análisis multi temporal del proceso erosivo mediante imágenes digitales

Análisis multi temporal del proceso erosivo mediante imágenes digitales

El análisis de regresión de la erosión para cada cuadrante de evaluación en función del tiempo se presenta en la Figura 42 el cuadrante norte en la Figura 43, el sur, el Este en la Figura 44 y el Oeste en la Figura 45, la presenta una respuesta lineal, con una pendiente suave (comparada con el segundo tramo de la regresión) para los primeros tres años lo cual puede estar indicando una tendencia a la estabilización de la tasa de perdida de suelo. A partir del tercer año la pendiente se incrementa fuertemente probablemente, por iniciar la perdida de suelo en un horizonte (u horizontes) que no había sido afectado hasta ese momento, la posible razón es que presenta propiedades diferentes al suelo perdido durante los años 2004; 2006 y 2007.
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Análisis del sistema de información y conocimiento respecto a los ecosistemas de las palmeras Ceroxylon peruvianum galeano, Sanín & Mejía en la cuenca media del río Utcubamba

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El análisis de regresión a partir de variables dasométricas genera ecuaciones simples y múltiples, para Ceroxylon peruvianum, la ecuación con mayor índice de correlación es potencial m[r]

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Series cronológicas de lluvia en la cuenca Sagua la Chica  Modelos y pronósticos

Series cronológicas de lluvia en la cuenca Sagua la Chica Modelos y pronósticos

La diferencia aparente con él análisis de residuales de la regresión es que no necesitamos probar que los residuales se distribuyen normalmente ni sean independientes, ni siquiera tengan que la misma distribución para cada instante de tiempo. Sin embargo, la efectividad de los pronósticos depende teóricamente en muchos casos que los residuales sean independientes y la elaboración de los intervalos de confianza es más fácil si los residuales se distribuyen normalmente (en este caso la condición de ser independientes y no correlacionados es equivalente). Desde este punto de vista, tiene interés saber adicionalmente si los residuales se distribuyan normalmente. Otra fase que merece consideraciones teóricas importantes es la de pronóstico, lo cual se analiza con el rigor estrictamente necesario para la comprensión. Las ideas esenciales son las siguientes:
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El análisis de regresión indicó para las variedades EN2, LD8843, JSAENZ y UPIAV-G6 porcentajes de variancia de 71,3, 86,4, 94,5 y 89,5 respectivamente. Esto indica que el modelo de regresión explica bastante bien la variabilidad de los datos. Así mismo en cuanto los niveles de nitrógeno el coeficiente de determinación fue de 0,98 para el modelo de regresión ajustado con una significancia al 0,05. En la Figura 4 se muestra la línea de mejor ajuste para el modelo de regresión de la variable rendimiento según el nivel de nitrógeno.

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Escala de medición del aprendizaje organizacional en centros escolares

Escala de medición del aprendizaje organizacional en centros escolares

correlaciones superiores a 0,66 con la escala total, a excepción del ítem 12 con un índice de 0,35. Además, este ítem presentó bajos índices de correlación con los otros ítems, puesto que de 29 posi- bles correlaciones, 9 de ellas se encontraban bajo el rango de 0,25. En segundo lugar, se realizó un análisis factorial exploratorio. Ha- biendo cumplido el instrumento los supuestos para efectuar este análisis (Bartlet <,001, Kayser-Meyer-Olkin= ,95) se probaron dos soluciones. En la primera se empleó el método de extracción de componentes principales con rotación varimax para maximizar la varianza entre factores, solicitando la extracción de seis factores correspondientes a las seis dimensiones de los niveles y condi- ciones del aprendizaje organizacional propuestos por Castañeda y Fernández-Ríos (2007). Sin embargo, la solución arrojó solo cuatro factores con autovalores iniciales >1. Además, dos factores contenían solamente un ítem (4 y 12), mientras que otros ítems ponderaban sobre 0,45 en más de un factor. Esta solución explicó el 81,23% de la varianza total. El primer factor explicó el 62,32% de la varianza; el segundo un 5,96%; el tercero 4,26%, el cuarto 3,45%; el quinto 2,9% y el último de ellos 2,32%.
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