PDF superior REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

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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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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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

De igual manera, al realizar el ajuste del coeficiente de determinación, este no presentó una variación significativa, prácticamente se mantuvo igual, siendo el valor obtenido de 0.9659; reforzando, lo planteado anteriormente, que la variable independiente, explica en aproximadamente en un 97% a la variable dependiente. Una vez obtenido los coeficientes de la constante y de la pendiente, los niveles de significancia individual y de conjunto, a través de las pruebas estadísticas t y F, respectivamente y al determinar el grado de relación lineal y el coeficiente de determinación, siendo todo esto significativos para el modelo, se procede a plantear la ecuación que estimaría el precio promedio mensual de las acciones de Facebook, Inc., a como se muestra a continuación:
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Análisis de regresión y correlación

Análisis de regresión y correlación

Donde se resuelve utilizando la covarianza y las desviaciones típicas de las dos variables (en su forma insesgada). Interpretación: Este estadístico, refleja el grado de correlación lineal que existe entre dos variables. El resultado numérico fluctúa entre los rangos de < -1 a +1>, encontrándose en medio el valor “0” que indica que no existe asociación lineal entre las dos variables a estudio. Un coeficiente de valor reducido no indica necesariamente que no exista correlación ya que las variables pueden presentar una relación no lineal como puede ser el peso del recién nacido y el tiempo de gestación. En este caso el r infraestima la asociación al medirse linealmente. Los métodos no paramétrico estarían mejor utilizados en este caso para mostrar si las variables tienden a elevarse conjuntamente o a moverse en direcciones diferentes.
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REGRESIÓN Y CORRELACIÓN pptx

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN pptx

Prueba de hipótesis.- Se puede determinar si hay relación significativa entre las variables X y Y en la población, al probar si β 1 (la pendiente real, población) es igual a cero. Si se rechaza esta hipótesis se concluiría que hay relación lineal. Las hipótesis se expresan de la forma siguiente:

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Correlación y regresión lineal de la evaluación tiempo y puntaje con recurso interactivo flash

Correlación y regresión lineal de la evaluación tiempo y puntaje con recurso interactivo flash

La aplicación de una prueba estadística nos admite comprobar si la correlación observada en la muestra es estadísticamente significativa. En la tabla 2 se observa que el valor p resultante es inferior al nivel de significación establecido (p < 0,05), afirmamos, con un riesgo p de equivocarnos, que R es distinto de 0 en la población. La sig. (Significancia) es 0,00 ≤ 0,05 se acepta Ha, es decir que si hay relación entre las variables. Podemos observar que la correlación ,951 es positiva, es decir que existe una relación directamente proporcional entre variables tiempo y puntaje.
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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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Estimación de parámetros para un modelo de regresión difusa simple

Estimación de parámetros para un modelo de regresión difusa simple

El problema en la construcción de modelos de regresión es de vieja data. Desde la época de la pre-estadística, vale decir, hace más de 200 años, algunos insignes matemáticos como Leonhard Euler , John Dalton y Carl Friedrich Gauss, estudiaron algunos problemas relacio- nados con el tema, recayendo sobre el pr´ ıncipe de las matem´ aticas el honor de construir un método para estimar los coecientes en los modelos de regresión lineal. Hoy en día, el método de mínimos cuadrados, inventado por Gauss, sigue siendo una herramienta importante y de uso frecuente en varios campos de la Estadística, como método de estimación.
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06- Correlación y Regresión

06- Correlación y Regresión

En un estudio de una población salvaje de la serpiente Bothops alternatus (yarará grande o víbora de la cruz), un grupo de investigadores cazó nueve hembras adultas y midió sus longitudes y pesos. La siguiente tabla muestra la longitud y el peso de las nueve serpientes. ¿Existe una relación lineal significativa entre la longitud y el peso de estos animales?

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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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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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DISPOSICIÓN FARMACOCINÉTICA DEL ANTICUERPO MONOCLONAL QUIMÉRICO P3 EN CONEJOS: CINÉTICA NO LINEAL / PHARMACOKINETIC DISPOSITION OF THE CHIMERIC MONOCLONAL ANTIBODY P3 IN RABBITS: NON LINEAR KINETICS

DISPOSICIÓN FARMACOCINÉTICA DEL ANTICUERPO MONOCLONAL QUIMÉRICO P3 EN CONEJOS: CINÉTICA NO LINEAL / PHARMACOKINETIC DISPOSITION OF THE CHIMERIC MONOCLONAL ANTIBODY P3 IN RABBITS: NON LINEAR KINETICS

De acuerdo al análisis de regresión lineal, en los tres casos, los valores de los coeficientes de correlación y determinación R y R 2 son bajos. Estos coeficientes constituyen una medida del grado de ajuste de los datos experimentales al modelo de regresión. El error estándar de la estimación, que es una medida del grado de dispersión de los puntos experimentales alrededor de la recta de regresión, es elevado. Finalmente el análisis de varianza (ANOVA) no resulta significativo en ninguno de los casos (significación > 0,05) lo que demuestra que el modelo lineal ln PK = m.Dosis + ln C, no explica el comportamiento de los datos. La correspondencia de los tres resultados permite concluir que en ninguno de los casos el sistema es lineal (aunque la dependencia ln AUC – Dosis, se aleja menos de este comportamiento).
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Evaluación del crecimiento de Bertholletia excelsa h.b.k, en 02 plantaciones agroforestales en el tramo iii de la vía interoceánica sur-tambopata, madre de dios

Evaluación del crecimiento de Bertholletia excelsa h.b.k, en 02 plantaciones agroforestales en el tramo iii de la vía interoceánica sur-tambopata, madre de dios

variable Altura Total con el pH, de la parcela El Castafial, donde se encontró la correlación lineal simple r = 0.9620, existiendo una alta correlación, mostrando influenci[r]

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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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PRESENTACIÓN CLASE. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

PRESENTACIÓN CLASE. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Se puede apreciar la relación lineal existente entre ambas variables observadas. Para estimar a y b se utiliza el método de Mínimos cuadrados , que consiste en[r]

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Inferencia estadística módulo de regresión lineal simple

Inferencia estadística módulo de regresión lineal simple

El procedimiento estadístico que se utiliza para este in se conoce como análisis de regresión, el que permite establecer la relación funcional o ecua- ción matemática que relaciona las variables, así como la fuerza de esa relación. El término regresión fue utilizado por primera vez como un concepto estadístico en 1877 por Sir Francis Galton, quien llevó a cabo un estudio que mostró que la estatura de los niños nacidos de padres altos tiende a retroce- der o “regresar” hacia la estatura media de la población. Designó la palabra regresión como el nombre del proceso general de predecir una variable (la estatura de los niños) a partir de otra (la estatura del padre o de la madre). Más tarde, los estadísticos acuñaron el término regresión múltiple para des- cribir el proceso mediante el cual se utilizan varias variables para predecir otra (Devore, 2005).
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Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

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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CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

Los conceptos de regresión lineal y correlación entre variables se aplican a innumerables aspectos de la vida real, tanto en el ámbito social, como científico,... En el siguiente enlace: http://www.fisterra.com/material/investiga/regre_lineal_simple/regre_lineal_simple.htm#1 encontramos un claro ejemplo de cómo utilizar estos conceptos para ver la relación entre la Tensión arterial sistólica y la edad, a partir de una muestra de 69 pacientes.

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Modelo de regresión lineal simple

Modelo de regresión lineal simple

Interesa, en primer lugar, realizar una aproximación intuitiva a diferentes criterios de ajuste. Para ello se utiliza la representación gráfica de las observaciones ( X Y t , t ), con t = 1, 2,..., T. Si la relación lineal de dependencia entre Y y X fuera exacta, las observaciones se situarían a lo largo de una recta (véase la figura 1). En ese caso, las estimaciones más adecuadas de β 1 y β 2 – de hecho, los verdaderos valores – serían, respectivamente, la ordenada en el origen y la pendiente de dicha recta.

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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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