Estadistica

Melissa Arizpe Mtz.
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Tarea 2
Path Analysis
El path analysis es una extensión del modelo de regresión. Es utilizado para probar la estructura de la matriz de correlación contra dos o más modeloscausales que se estén comparando. El modelo generalmente es presentado en una figura de círculos y flechas; donde las flechas representan la causa y además las rutas hacia casa resolución esindicada. Se debe realizar una regresión por cada modelo como dependiente en otras donde se indiquen que las variables con causales; la falla u omisión en datos de variables causales o resultantes puedenocasionar que los coeficientes se vean substancialmente afectados. Los valores de la regresión predichos por el modelo son comparados con la matriz de correlación observada y una calidad de estructura(fit) estadística es calculada. La mejor estructura o talla para dos o más modelos es seleccionada por el investigador como el mejor modelo para el desarrollo.
Redes Neuronales
La red neuronal es unaestructura que se inspira en la biofísica del cerebro para poder permitir tareas de clasificación y predicción. Esta técnica ha probado ser igual o superior a las demás técnicas estadísticasclasificatorias. Es una nueva técnica de análisis que cumple con lo que la regresión múltiple cumple sólo que no sigue las estrictas restricciones del método de regresión múltiple. Se trata de un sistema queaprende las relaciones que existen entre las variables y que encuentra la mejor posible combinación de variables independientes para predecir una dependiente como lo es la satisfacción del cliente.Algunas de las ventajas del método de redes neuronales son: no se necesita un modelo conceptual, las relaciones lineares y no lineares son acomodadas, outliers no representan un problema, se puedepresentar la multicolinearidad sin efectos detrimental y las interacciones entre las variables independientes son consideradas.
Estructura Latente
Es un modelo estadístico considerado como estadístico de...