Regresión lineal
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Regresión lineal Regresión lineal Presentation Transcript

  • Regresión lineal CONCEPTO TIPOS DE REGRESIÓN EN ESTADÍSTICA LA REGRESIÓN LINEAL O AJUSTE LINEAL, SE DEFINE COMO UN MÉTODO MATEMÁTICO QUE MODELA LA RELACIÓN ENTRE UNA VARIABLE DEPENDIENTE Y, LAS VARIABLES INDEPENDIENTES X1, X2, X3,…., Y UN TÉRMINO ALEATORIO Ɛ REGRESIÓN SIMPLE REGRESIÓN MÚLTIPLE
  • REGRESIÓN SIMPLE REGRESIÓN NO LINEAL REGRESIÓN LINEAL CUANDO LA VARIABLE Y DEPENDE ÚNICAMENTE DE UNA ÚNICA VARIABLE X Y = f (X) "Y está regresando por X"
  • REGRESIÓN SIMPLE LINEAL LA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE, ES UNA HERRAMIENTA MUY IMPORTANTE PARA LA ECONOMETRÍA, QUE ESTUDIA LA DEPENDENCIA EXISTENTE ENTRE UNA VARIABLE DEPENDIENTE Y UNA O MÁS VARIABLES EXPLICATIVAS.
  • REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE LA REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE ESTIMA LOS COEFICIENTES DE LA ECUACIÓN LINEAL, CON UNA O MÁS VARIABLES INDEPENDIENTES, QUE MEJOR PREDIGA EL VALOR DE LA VARIABLE DEPENDIENTE. POR EJEMPLO, SE PUEDE INTENTAR PREDECIR EL TOTAL DE FACTURACIÓN LOGRADA POR SERVICIOS PRESTADOS CADA MES MÉTODOS DE SELECCIÓN DE VARIABLES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL LA SELECCIÓN DEL MÉTODO PERMITE ESPECIFICAR CÓMO SE INTRODUCEN LAS VARIABLES INDEPENDIENTES EN EL ANÁLISIS. UTILIZANDO DISTINTOS MÉTODOS SE PUEDEN CONSTRUIR DIVERSOS MODELOS DE REGRESIÓN A PARTIR DEL MISMO CONJUNTO DE VARIABLES
  • CONSIDERACIONES SOBRE LOS DATOS DATOS SUPUESTOS ESTADÍSTICOS GRÁFICOS DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN METODOS DEPENDIENTES CONCEPTUALMENTE, EL FACTOR DE INCREMENTO DE LA VARIANZA (FIVI), ES LA PROPORCIÓN DE VARIABILIDAD DE LA IESIMA VARIABLE, QUE EXPLICAC EL RESTO DELAS VARIABLES INDEPENDIENTES.
  • Coeficiente de correlación de Spearman En estadística, el coeficiente de correlación de Spearman, ρ (rho) es una medida de la correlación (la asociación o interdependencia) entre dos variables aleatorias continuas. Para calcular ρ, los datos son ordenados y reemplazados por su respectivo orden. Se tiene que considerar la existencia de datos idénticos a la hora de ordenarlos, aunque si éstos son pocos, se puede ignorar tal circunstancia Para muestras mayores de 20 observaciones, podemos utilizar la siguiente aproximación a la distribución t de Student