análisis de correlación y regresion simple
Páginas: 4 (881 palabras)
Publicado: 18 de febrero de 2014
Métodos de regresión y correlación
Las técnicas de regresión y correlación cuantifican la asociación estadística entre dos o más variables. La regresión lineal simple expresa la relaciónentre una variable dependiente Y y una variable independiente X, en términos de la pendiente y la intersección de la línea que mejor se ajuste a las variables.
La correlación simple expresa el grado ola cercanía de la relación entre las dos variables en términos de un coeficiente de correlación que proporciona una medida indirecta de la variabilidad de los puntos alrededor de la mejor línea deajuste- Ni la regresión ni la correlación dan pruebas de relaciones causa – efecto.
Regresión: El modelo de regresión lineal simple toma la forma
Y = a + bx,
donde
y = variable dependientex = variable independiente.
Los valores de la pendiente b y la intersección a se obtienen usando las ecuaciones normales escritas en la forma conveniente.
Desviación estándar de laregresión
Una línea de regresión describe la relación entre un valor dado de la variable independiente X y la media µy.x de la distribución de probabilidad correspondiente de la variable dependiente Y.El punto estimado, o pronóstico, es la media de la distribución para un valor dado X.
La desviación estándar de la regresión S y.x es una medida de la dispersión de los datos alrededor de la líneade regresión.
Estimación de intervalo
Se puede establecer una predicción de intervalo para un valor pronosticado individual de YC usando la expresión:
Intervalo de predicción = YC ± t SINDDonde t = valor de la tabla de la distribución t para el nivel de confianza especificado, y
Para muestras grandes (n≥100), la ecuación anterior puede ser aproximada. Usando ladistribución normal (Z) más que la , en la forma de YC ± ZSY.X También la significancia de la pendiente de la línea de regresión (b) puede ser probada usando la siguiente expresión.
donde
Si el...
Métodos de regresión y correlación
Las técnicas de regresión y correlación cuantifican la asociación estadística entre dos o más variables. La regresión lineal simple expresa la relaciónentre una variable dependiente Y y una variable independiente X, en términos de la pendiente y la intersección de la línea que mejor se ajuste a las variables.
La correlación simple expresa el grado ola cercanía de la relación entre las dos variables en términos de un coeficiente de correlación que proporciona una medida indirecta de la variabilidad de los puntos alrededor de la mejor línea deajuste- Ni la regresión ni la correlación dan pruebas de relaciones causa – efecto.
Regresión: El modelo de regresión lineal simple toma la forma
Y = a + bx,
donde
y = variable dependientex = variable independiente.
Los valores de la pendiente b y la intersección a se obtienen usando las ecuaciones normales escritas en la forma conveniente.
Desviación estándar de laregresión
Una línea de regresión describe la relación entre un valor dado de la variable independiente X y la media µy.x de la distribución de probabilidad correspondiente de la variable dependiente Y.El punto estimado, o pronóstico, es la media de la distribución para un valor dado X.
La desviación estándar de la regresión S y.x es una medida de la dispersión de los datos alrededor de la líneade regresión.
Estimación de intervalo
Se puede establecer una predicción de intervalo para un valor pronosticado individual de YC usando la expresión:
Intervalo de predicción = YC ± t SINDDonde t = valor de la tabla de la distribución t para el nivel de confianza especificado, y
Para muestras grandes (n≥100), la ecuación anterior puede ser aproximada. Usando ladistribución normal (Z) más que la , en la forma de YC ± ZSY.X También la significancia de la pendiente de la línea de regresión (b) puede ser probada usando la siguiente expresión.
donde
Si el...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.