Regresion lineal

TEMA 3: MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Ana Justel Eusebio - 2007 Justel
Métodos Estadísticos Estadí Licenciatura en Biología Biologí

DISEÑO DE EXPERIMENTOS y REGRESIÓN
En el diseño de experimentos las variables explicativas se tratan siempre como cualitativas. No se tiene en cualitativas cuenta si existe un orden entre los niveles En la regresión las variables explicativas siempre setratan como cuantitativas. El orden dentro de la cuantitativas variable es importante

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Modelo

Interpretación de los parámetros: Interpretació pará Representa el valor medio de la respuesta (y) cuando la variable explicativa (x) vale cero Representa el incremento de la respuesta media (y) cuandola variable explicativa (x) aumenta en una unidad
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Las hipótesis del modelo

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Metodología para el análisis de la regresión

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Ejemplo

Problemas de Heterocedasticidad

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Ejemplo

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Ejemplo

Tr

an sf or m

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T

ra ns fo r

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Transformaciones más habituales

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Ejemplo. Peso del cerebro en función del peso corporal para 62 especies de mamíferos

Elefante asiático

Elefante africano

Hombre

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Ejemplo

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Ejemplo

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Buscamos que relación describe mejor los datos

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Buscamos querelación describe mejor los datos

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Buscamos que relación describe mejor los datos
El SPSS nos proporciona un resumen del ajuste con los distintos modelos
Resumen del modelo y estimaciones de los parámetros Variable dependiente: Porcentaje de fracaso escolar Resumen del modelo F gl1 gl2 25,658 121 28,032 1 21 28,503 1 21 30,691 1 21 Estimaciones de los parámetros Constante b1 38,494 -,001 205,975 -19,600 -,841 265851,8 51,642 -7,4E-005

Ecuación Lineal Logarítmica Inversa Exponencial

R cuadrado ,550 ,572 ,576 ,594

Sig. ,000 ,000 ,000 ,000

La variable independiente esRenta per cápita bruta en 2003 (euros).

¡OJO! Antes de aceptar un modelo no lineal a partir de lasapariencias de un gráfico, o incluso del análisis de la tabla resumen, debemos hacer las correspondientes transformaciones y representarlas NO SIEMPRE LA TRANSFORMACIÓN “FUNCIONA”
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Consecuencia de lastransformaciones
La interpretación de los parámetros se refiere a la relación entre las variables transformadas, no a las originales
es el incremento de y cuando x aumenta 1 unidad x 100 es el incremento porcentual de y cuando x aumenta 1 unidad es el incremento de y cuando x aumenta un 1 por ciento x 100 es el incremento porcentual de y cuando x aumenta un 1 por ciento

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