Analisis De Datos

Regresión lineal simple:
Es una herramienta que permite crear un modelo que explique el comportamiento de Y con respecto a X, donde Y es la variable dependiente y X esla variable dependiente.
Yi=B0 + B1X1 + E1

* Tanto B1 como B0 son parámetros, es decir, son características de la muestra, y para realizar esta estimación se utilizael método de los minimos cuadrados, tal que minimicen la suma cuadrada de los errores.
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* Para describir el comportamiento de Y con respecto X se utiliza lagráfica de dispersión
* Para describir cuantitativamente el comportamiento de Y con respecto a X se utiliza el coeficiente de correlacion de Pearson (r)
* Asociaciónlineal +alta: 0,75<r<1
* Asociacion lineal +baja: 0<r<0,75
* No existe asociación lineal r=o
* Asociacion lineal –baja: -0,75<r<0
*Asociacion lineal: +baja -1<r<-0,75
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* Medida de ajuste de bondad:
* Es el porcentaje que determina la relación entre la variable x e y.
* R2=r2 x 100
*El porcentaje que falta corresponden a los errores aleatorios.
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* B1 corresponde la pendiente, por lo tanto sería una razón de cambio entre el comportamiento de Yal variar el X. Respecto a Bo corresponde al intercepto, es decir, al valor que tiene Y cuando X es 0.
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* Análisis de inferencia en un modelo de regresión linealsimple.
* Se define como sigma cuadrado estimado y corresponde a la estimación de la varianza de los errores
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* =SCE/n-2
* Para evaluar el modelo sepueden ahcer pruebas de hipótesis sobre B0 y B1, para esto los errores deben seguir un distribución norma, independiente, normalmente distribuido con media 0 y signa cuadrado.