Analisisi discriminante

Análisis discriminante
Es una técnica para analizar los datos, cuando la variable dependiente o de criterio es categoría y las variables predictivas o independientes son de naturaleza intercalar.
Análisis discriminante de dos grupos:
Técnica de análisis discriminante en la que la variable de criterio tiene dos categorías.
Análisis discriminante múltiple:
Técnica de análisis discriminante enla que la variable de criterio abarca tres o más categorías.
PASOS REQUERIDOS EN EL ANÁLISIS DISCRIMINANTE
.Formulación
.Estimación
.Determinación de la significancia
.Interpretación
.Validación
ETAPAS
.SELECCIÓN DE VARIABLES DEPENDIENTE E INDEPENDIENTES.
.SELECCIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL.
. DIVISIÓN DE LA MUESTRA.
. CHEQUEO DE LAS HIPÓTESIS DE PARTIDA.
. ESTIMACIÓN DEL MODELO..VALIDACIÓN DE LAS FUNCIONES DISCRIMINANTES.
.CONTRIBUCIÓN DE LAS VARIABLES A LA CAPACIDAD DISCRIMINANTE DE LAS FUNCIONES.
.VALORACIÓN DE LA CAPACIDAD PREDICTIVA.
.UTILIZACIÓN FUNCIONES.

OBJETIVOS
1. Desarrollar las funciones discriminates,o combinaciones lineales de las variables predictivas o independientes, que hagan una mejor diferenciación entre categorías de las variables dependientes o decriterio(grupos)
2. Examinar si hay significativas entre grupos, en términos de las variables predictas.
3. Determinar que variables predictivas contribuyen mas a las diferencias de grupos.
4. Clasificar los casos en uno de los grupos, con base en los valores de las variables predictas.
5. Evaluar la precisión de la clasificación.

Ejemplos: Análisis discriminantes donde sirve para responderpreguntas como
.En términos de las características demográficas ¿En que difieren los clientes que muestran lealtad hacia una tienda de quienes no los hacen?
¿Existen diferencias entre usuarios frecuentes, moderados y esporádicos de bebidas gaseosas en cuanto al consumo de alimentos congelados?
¿Los segmentos del mercado difieren en sus hábitos de exposición a los medios de comunicación masiva?CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL
La regresión y la correlación son dos técnicas estrechamente relacionadas y comprenden una forma de estimación.

En forma más especifica el análisis de correlación y regresión comprende el análisis de los datos muéstrales para saber qué es y cómo se relacionan entre si dos o más variables en una población. El análisis de correlación produce un númeroque resume el grado de la correlación entre dos variables; y el análisis de regresión da lugar a una ecuación matemática que describe dicha relación.
El análisis de correlación generalmente resulta útil para un trabajo de exploración cuando un investigador o analista trata de determinar que variables son potenciales importantes, el interés radica básicamente en la fuerza de la relación. Lacorrelación mide la fuerza de una entre variables; la regresión da lugar a una ecuación que describe dicha relación en términos matemáticos
Los datos necesarios para análisis de regresión y correlación provienen de observaciones de variables relacionadas.
El principal objetivo del análisis de correlación consiste en determinar que tan intenso es la relación entre dos variables. Normalmente, el primerpaso es mostrar los datos en un diagrama de dispersión.
REGRESIÓN LINEAL
La regresión lineal simple comprende el intento de desarrollar una línea recta o ecuación matemática lineal que describe la reacción entre dos variables.

La regresión puede utilizadas de diversas formas. Se emplean en situaciones en la que las dos variables miden aproximadamente lo mismo, pero en las que una variable esrelativamente costosa, o, por el contrario, es poco interesante trabajar con ella, mientras que con la otra variable no ocurre lo mismo.
La finalidad de una ecuación de regresión seria estimar los valores de una variable con base en los valores conocidos de la otra.
Para poder crear un modelo de regresión lineal, es necesario que se cumpla con los siguientes supuestos:
1. La relación entre...