la regresion lineal
Páginas: 2 (388 palabras)
Publicado: 27 de septiembre de 2014
La regresión lineal es de amplio uso en el análisis de datos bivariados
Estos datos son los configurados en pares ordenados que tienen componentes asociados a la variable X y Y que cuando estospares ordenado se disponen en el plano cartesiano se define una nube de puntos que corresponde a un diagrama de dispersión.
Todos los puntos deben de tener una estrecha relación con un perfilparticular para poder predecir más fácilmente su comportamiento: el perfil por excelencia es una línea recta
Entonces se pretende que estos puntos se acerquen en gran medida a esta recta
Lasherramientas básicas para poder definir la cercanía a esta línea son la covarianza
Y el coeficiente de correlación de Pearson.
Hay una medida más precisa para establecer el perfil al cual se acercan más lospuntos: Esto se hace mediante la regresión lineal .
“Predice el comportamiento de una variable, normalmente la variable “y ” respecto de la otra.. la variable “X”. Esto se logra por una línea rectaque definiremos como Y= aX + b Siendo a la pendiente o el grado de inclinación de la recta y b el intercepto con el eje de las ordenadas es decir con el eje Y.
Para definir la línea recta a la cualse ajustan los datos existen dos métodos:
Covarianza
Mínimos cuadrados
COVARIANZA
Requiere que sea calculada la covarianza entre las variable XyY que nos servirá para calcular el valor a =valor correspondiente a la pendiente y se haya como una relación entre los datos y la variable independiente.
a = xy / x2 (Covarianza de ambas variables / el cuadrado de la desv. St de X ovariable independiente)
Para encontrar el intercepto necesitamos las medias de X y Y
Ȳ = a Ẋ + b entonces b se define b = Ȳ- a Ẋ
MINIMOS CUADRADOS
Ejercicio 1.
Lascalificaciones en simulacro y en la prueba para 12 aspirantes son:
La covarianza = 1626 / 12 = 135.5
El cálculo de coeficiente de correlación de...
Estos datos son los configurados en pares ordenados que tienen componentes asociados a la variable X y Y que cuando estospares ordenado se disponen en el plano cartesiano se define una nube de puntos que corresponde a un diagrama de dispersión.
Todos los puntos deben de tener una estrecha relación con un perfilparticular para poder predecir más fácilmente su comportamiento: el perfil por excelencia es una línea recta
Entonces se pretende que estos puntos se acerquen en gran medida a esta recta
Lasherramientas básicas para poder definir la cercanía a esta línea son la covarianza
Y el coeficiente de correlación de Pearson.
Hay una medida más precisa para establecer el perfil al cual se acercan más lospuntos: Esto se hace mediante la regresión lineal .
“Predice el comportamiento de una variable, normalmente la variable “y ” respecto de la otra.. la variable “X”. Esto se logra por una línea rectaque definiremos como Y= aX + b Siendo a la pendiente o el grado de inclinación de la recta y b el intercepto con el eje de las ordenadas es decir con el eje Y.
Para definir la línea recta a la cualse ajustan los datos existen dos métodos:
Covarianza
Mínimos cuadrados
COVARIANZA
Requiere que sea calculada la covarianza entre las variable XyY que nos servirá para calcular el valor a =valor correspondiente a la pendiente y se haya como una relación entre los datos y la variable independiente.
a = xy / x2 (Covarianza de ambas variables / el cuadrado de la desv. St de X ovariable independiente)
Para encontrar el intercepto necesitamos las medias de X y Y
Ȳ = a Ẋ + b entonces b se define b = Ȳ- a Ẋ
MINIMOS CUADRADOS
Ejercicio 1.
Lascalificaciones en simulacro y en la prueba para 12 aspirantes son:
La covarianza = 1626 / 12 = 135.5
El cálculo de coeficiente de correlación de...
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