Tema 4. Problemas de inferencia estadística en el modelo de regresión lineal múltiple
|
|
- Lidia Macías Alcaraz
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3 Tema 4. Problema de fereca etadítca e el modelo de regreó leal múltple. Itervalo de cofaza y cotrate para lo coefcete de regreó... Itervalo de cofaza para lo coefcete de regreó... Cotrate de hpóte para lo coefcete de regreó.. Itervalo de cofaza para la varaza. 3. Cotrate couto obre lo coefcete. 3.. Decompocó báca y cotrate de regreó. 3.. Iterpretacó de lo cotrate. 4. Correlacó e regreó múltple. 4.. El coefcete de determacó. 4.. El coefcete de determacó corregdo. Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3. Itervalo de cofaza y cotrate para lo coefcete de regreó. Modelo: Y X U, U ~ NM (, I) perplao de Yˆ Xˆ, ˆ (X'X) X'Y regreó: Yˆ X(X'X) X' Y Y.. Itervalo de cofaza para lo coefcete de regreó. ˆ ˆ ~ (, N q ) ~ N (,) q dode q e el elemeto (+,+) de la matrz (X X) -. Pueto que, e geeral, erá decoocda, utlzaremo como etmador de la varaza, y etoce: ˆ ~ t q El tervalo de cofaza para el parámetro al vel (-)% e: IC ˆ ( ) t dode t - / e el percetl (- /)% de la ley t de Studet co -- grado de lbertad y q e el elemeto (+,+) de la matrz (X X) -. q Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 3/3 Eemplo (Eercco 7): allar u I.C. para lo coefcete de regreó y del Eercco 4 (coumo de 8 provca epañola), co u vel de cofaza del 95%. Debemo calcular (para =,): IC ˆ ( ) t q Modelo etmado: y= x +.397x, dode x =º de automóvle por habtate, x =º de teléfoo por habtate, y= coumo. La varaza redual e =33.83 (, =5.8); --=5, (-)=.95, t - / = t.975 = X'X ( X'X) Suttuyedo e obtee lo guete tervalo para y :.53.57(5.8) , (5.8) , 574 I. C.( ). I. C.( ). 3 q.5 4 q 5.38 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 4/3.. Cotrate de hpóte para lo coefcete de regreó (cotrate de hpóte para u olo coefcete) póte de lo cotrate (o de lo tet): : : : (a) (b) (c) : : : Etadítco de cotrate: ˆ t ~ t q dode q e el elemeto (+,+) de la matrz (X X) -. Para u vel de gfcacó fado, la regoe de rechazo o: (a) (c) t t t, (b) t t, t, t t t, t t, / / / dode t -, t, t -/ o, repectvamete, lo percetle (- )%, % y (- /)% de la ley t de Studet co -- grado de lbertad.
2 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 5/3 póte del cotrate: Etadítco de cotrate: Cotrate de gfcacó dvduale : : ˆ t ~ t q dode q e el elemeto (+,+) de la matrz (X X) -. Para u vel de gfcacó fado, la regó de rechazo e: t t t t /, / /, dode t -/ e el percetl (- /)% de la ley t de Studet co -- grado de lbertad. Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 6/3 Jutfcacó: egla práctca para aber lo coefcete o gfcatvo ) Calcular el correpodete etadítco t. ) S t >.5, el coefcete e gfcatvo () S -- 6 y =.5, el percetl (- /)% de la ley t de Studet co -- grado de lbertad toma valore e el tervalo [.96,.45], e decr: t 96., 45 /. eproducmo parte de la tabla de la dtrbucó t de Studet. Obervad como decrece el percetl 97.5% a medda que aumeta lo grado de lbertad: g.l. t Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 7/3 Eemplo (Eercco 8): ealzar cotrate de gfcacó para lo coefcete de regreó y del Eercco 4 (coumo de 8 provca epañola), co u vel de gfcacó del 5%. t : : ˆ q : t : ˆ q o e gfcatvo dvdualmete t t o e gfcatvo dvdualmete t o rechazar (.5) rechazar (.) o e puede rechazar para.5,. Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 8/3 Eercco 8 (cotuacó): Ambo coefcete coderado dvdualmete o o gfcatvo, e decr, que tato x (º de automóvle cada habtate) como x (º de teléfoo cada habtate) o parece lcar la varable depedete y (ídce de coumo global) medate u modelo leal. Atecó! Tal vez í podría lcar coutamete la varable y. Dpoemo de muy poca obervacoe (=8 dato). La tuacó podría cambar aumetáramo el tamaño de la muetra. El verdadero modelo podría er o leal.
3 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 9/3. Itervalo de cofaza para la varaza Utlzado que: ~ e cotruye el tervalo de cofaza para al vel (-)%: IC ) x /, x ( / dode x -/ y x / o, repectvamete, lo percetle (- /)% y (/)% de la ley ch-cuadrado co -- grado de lbertad. E muy frecuete cotrur I.C. de ua ola cola, del tpo: IC ( ), x dode x e el percetl % de la ley ch-cuadrado co -- grado de lbertad. Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3 Eemplo (Eercco 9): allar u I.C. para la varaza del Eercco 4 (coumo de 8 provca epañola), co u vel de cofaza del 95%. La varaza redual e =33.83 ( =5.8), --=5, -=.95, x - / = x.975 =.8, x / = x.5 =.83. El I.C. para la varaza e: 5 5 IC ( ) 33.83, , El I.C. para la devacó típca e: IC ( ) 3.63, 4.7 El I.C. a ua ola cola para la varaza, teedo e cueta que x = x.5 =.5, e: 5 IC ( ), 33.83, Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3 3. Cotrate couto obre lo coefcete (o cotrate de regreó, ANOVA) 3. Decompocó báca y cotrate de regreó Coderemo el modelo: y x... x u,. Queremo cotratar la hpóte :... : tal que Iterpretacó: S fuera certa, el modelo quedaría y u, lo que mplcaría que fuera cuale fuee lo valore de la x, el valor de la varable repueta y ería u valor cotate. Eto gfca que, tomada de forma couta, la varable depedete o tee gua flueca (leal) obre la varable repueta y el tetar lcar el comportameto de la varable repueta a travé de u modelo leal ería u fracao. Ete cotrate e baa e la mma dea ya vta e el Tema obre el Aál de la Varaza (ADEVA o ANOVA) ) Decompocó de la varabldad: ( y y) ( yˆ y) ( y yˆ ) VT dode para =,,, yˆ ˆ ˆ x ˆ... x o lo valore autado o predcho, y o lo valore obervado, e =y -, o lo reduo. Matrcalmete: VT Y'Y y 'X'Y ˆ VE y VNE Y'Y 'X'Y ˆ dode ˆ ( ˆ, ˆ,..., ˆ )', Y ( y, y,..., y)', X e la matrz x(+) de lo regreore. VE VNE
4 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 3/3 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 4/3 ) Etadítco F Se puede probar que la hpóte ula :... e certa, etoce VT ~ y VE ~ Ademá, abemo que VNE ~ Y que VE y VNE o depedete. Por tato, VE VE F VNE ~ F, echazamo la hpóte ula de o gfcacó couta, :..., cuado F F,, dode F,-- e el percetl (-)% de la ley F de Fher co y -- grado de lbertad. ) Tabla ANOVA (o ADEVA) Fuete de varacó Modelo Error Total Suma de Cuadrado (SC) Grado de lbertad (gl) Cocete o varaza (cuadrado medo) VE ˆ 'X' Y y ' ˆ X'Y y e VNE Y' Y 'X'Y ˆ Y'Y ' X' Y -- Y' Y y VT Y' Y y - y cotrate F e Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 5/3 Fórmula útle e el cálculo de la tabla ANOVA (o ADEVA) Sea X la matrz de regreore x(+), Y el vector de repueta x. Se calcula la matrz X X y el vector X Y. Se etma el vector de coefcete: ˆ (X' X) X'Y Se obtee el vector Y ˆ Xˆ de valore predcho. Se calcula la uma de cuadrado: VE VNE VT ( y ( y y) ( yˆ y) yˆ ) 'X'Y ˆ y Y'Y 'X'Y ˆ Y'Y y Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 6/3 3. Iterpretacó de lo cotrate Dremo que u cotrate de hpóte e gfcatvo cuado e rechaza la hpóte ula co u vel de gfcacó meor que. cao cotrate couto F de Fher cotrate dvduale t de Studet gfcatvo todo gfcatvo gfcatvo alguo gfcatvo 3 gfcatvo guo gfcatvo 4 o gfcatvo todo gfcatvo 5 o gfcatvo alguo gfcatvo 6 o gfcatvo guo gfcatvo. Toda la varable lcatva fluye e la repueta.. Solamete algua varable lcatva fluye e la repueta, por lo que deberíamo elmar la o gfcatva. 3. Multcolealdad: La varable lcatva o muy depedete etre í y, por tato, auque coutamete fluye, lo etmadore de lo efecto dvduale tee varaza muy alta y lo valore del etadítco t ˆ q o pequeño y o gfcatvo. 4. y 5. Multcolealdad epecal: Ocurre cuado do varable fluye mucho obre la repueta, pero e etdo cotraro, de maera que u efecto couto puede er o gfcatvo, auque u efecto dvduale í lo ea. (Cao poco frecuete). 6. Ngua de la varable fluye. Sólo podemo coclur que lo efecto de la varable lcatva o e detecta e la muetra. Por eemplo, ua varable e matee aproxmadamete cotate, u efecto obre la repueta o erá detectable.
5 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 7/3 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 8/3 Eemplo (Eercco ): Co lo dato del Eercco 4 (coumo de 8 provca epañola), realzar el cotrate de regreó para u vel de gfcacó del 5%. : :algú para, Para u vel de gfcacó =.5, la regla de decó erá: rechazar F >F,-- Cotrumo la tabla ANOVA, teedo e cueta que: 74 y 88, 8 ˆ ' X'Y , Y'Y 634, 8, F,-- =F.5,5=5.79 ˆ VE ' X'Y y 8.84, VNE Y'Y ' ˆ X'Y 69.6, VT Y'Y y 88. Eercco (cotuacó): La tabla ANOVA e Fuete S.C. g.l. varaza cotrate VE F=5.6 VNE VT Pueto que F =5.6> F.5,5=5.79, rechazamo la hpóte ula. E decr, el cotrate couto í e gfcatvo. ecordemo que al realzar lo cotrate dvduale (véae la trapareca 7 del Tema 4) obteíamo que, para u vel de gfcacó del 5%, gua de la do varable era gfcatva, dvdualmete. Por tato, etaríamo ate ua tuacó de Multcolealdad (cao 3). Veremo como tratar eto problema e el Tema 5). Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 9/3 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3 4. Correlacó e regreó múltple. 4.. Coefcete de Determacó Se defe como la proporcó de la varabldad total que queda lcada por el modelo de regreó múltple. ( yˆ y) ˆ VE ' X'Y y VT Y'Y y ( y y) Icoveete: aumeta empre cuado e aumeta el úmero de regreore, auque éto o ea gfcatvo. E decr, empre puede cremetare artfcalmete el valor de añadedo ueva varable. e muy eble a la formulacó del modelo y a la eleccó de la varable repueta. E decr, e poble etmar do modelo formalmete détco y co la mma capacdad predctva pero que coduce a valore dtto de. Pueto que VT=VE+VNE, - e la proporcó de la varabldad total o lcada por el modelo de regreó. Propocó: (Demotracó) y ( De la relacó ateror podemo ver cómo aumeta empre al aumetar : y ) y
6 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3 Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3 Se defe como: Coefcete de Correlacó Múltple y mde el grado de relacó leal etre lo regreore x,,x y la varable repueta y. Propedade: ). Cuado = exte ua relacó fucoal exacta etre la repueta y lo regreore. ) e el coefcete de correlacó leal (de Pearo) etre Y e. 4.. El coefcete de determacó corregdo (aduted ) Para evtar que el efecto que ufre cuado e añade ueva varable, e defe el coefcete de determacó corregdo como: Y'Y 'X'Y ˆ VNE ~ VT y y Y'Y Éte e utlza para comparar la efcaca de dtto modelo de regreó, coderádoe meor modelo aquél co mayor coef. de determacó autado. La guete propocó poe de mafeto la relacó etre el coef. de determacó y el coef. de determacó autado. Propocó: (Demotracó) ~ ( ) Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 3/3 Eemplo (Eercco ): Co lo dato del eemplo del coumo de 8 provca epañola, calcular el coefcete de determacó y el coefcete de determacó corregdo. El coefcete de determacó e: VE VT 88 El coefcete de determacó ugere que el 86% de la varabldad de la repueta y queda lcada por el modelo de regreó múltple; queda lcar el - 86=4% de la varabldad de y. Ademá, el grado de relacó leal etre (= x +.397x ) e y e elevado, pueto que =(.8576) / =.96. El coefcete de determacó corregdo e: ~ ( 7 ) (.8576).86 5
ˆ q ˆ 2. Tema 4. Problemas de inferencia estadística en el modelo de regresión lineal múltiple
Tema 4. Problema de fereca eadíca e el modelo de regreó leal múlple. Iervalo de cofaza y corae para lo coefcee de regreó... Iervalo de cofaza para lo coefcee de regreó... Corae de hpóe para lo coefcee
Más detallesx... Plot of velocidad vs densidad velocidad
egreó-dplomatura e Etadítca /34 Tema. El modelo de regreó leal mple. Itroduccó Lo método de la Matemátca que etuda lo feómeo determta relacoa ua varable depedete co dvera varable depedete: =g,,, k El problema
Más detallesAnálisis estadístico básico (II) Magdalena Cladera Munar Departament d Economia Aplicada Universitat de les Illes Balears
Aál etadítco báco (II) Magdalea Cladera Muar mcladera@ub.e Departamet d Ecooma Aplcada Uvertat de le Ille Balear CONTENIDOS Covaraza y correlacó. Regreó leal mple. REFERENCIAS Alegre, J. y Cladera, M.
Más detallesBiometría. Ciencias Biológicas. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Universidad de Buenos Aires. Tablas estadísticas
Bometría Ceca Bológca Facultad de Ceca Eacta y Naturale Uverdad de Bueo Are Tabla etadítca 08 Tabla : Número Combatoro 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 0 0 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 3
Más detallesENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 2013 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES.
ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 01 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES EJERCICIO 1 a) (5 puto) Racoalce la epreoe 5 8 b) (5 puto) Halle el cojuto de olucoe de la ecuacó 5 8 EJERCICIO
Más detalles-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida
-Métodos Estadístcos e Cecas de la Vda Regresó Leal mple Regresó leal smple El aálss de regresó srve para predecr ua medda e fucó de otra medda (o varas). Y = Varable depedete predcha explcada X = Varable
Más detallesTema 1. El modelo de regresión lineal simple
Método de Regreó-Grado e Etadítca Emprea /47 Tema. El modelo de regreó leal mple. Itroduccó. Covaraza. Correlacó. Hpóte báca 3. Etmacó por el método de lo mímo cuadrado 3. Etmacó de lo parámetro 0 3. Etmacó
Más detallesINGENIERIA TECNICA EN DISEÑO INDUSTRIAL INGENIERIA TECNICA INDUSTRIAL-MECANICA Formulario de Estadística. Curso
IGEIERIA TECICA E DISEÑO IDUSTRIAL IGEIERIA TECICA IDUSTRIAL-MECAICA Forularo de Etadítca. Curo 00-005 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Dato agrupar eda c Dato agrupado : º clae : º dato por clae c : arca de clae
Más detallesINGENIERIA TECNICA INDUSTRIAL-MECANICA Formulario de Estadística. Curso
IGEIERIA TECICA IDUSTRIAL-MECAICA Forularo de Etadítca. Curo 009-00 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Dato agrupar eda c Dato agrupado : º clae : º dato por clae c : arca de clae devacó típca de la poblacó ( μ (
Más detallesRegresión - Correlación
REGRESIÓN Regresó - Correlacó Aálss que requere la cosderacó de o más varables cuattatvas e forma smultáea. Aálss de Regresó: estuda la relacó fucoal de ua o más varables respecto de otra Aálss de Correlacó:
Más detalles1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación
. Itroduccó.. Aálss de la Relacó Ejemplos: Relacoes fucoales de terés Redmeto Doss de fertlzate Redmeto hortícola Desdad de platacó Volume de madera a cortar Desdad de platacó Catdad de suplemeto dado
Más detallesConcepto de regresión AQS 13
Cocepto de regreó AQS 3 Fucó de calbracó Correlacó etre magtude de medcó Apecto geerale E la maoría de lo método aalítco: e ecearo detfcar relacoe etre la magtude de medcó.. Mucho metodo trumetale requre
Más detallesAnálisis de Regresión Lineal Simple.
Aál de Regreó Leal mple. Itroduccó Regreó mple Método de lo mímo cuadrado Propedade de lo etm. m. cuadrado Predccó Evaluacó de la tedad de la relacó leal Ejercco Itroduccó E mu frecuete ecotrar proceo
Más detalles(Véase el Ejercicio 13 Beneficio de los bancos )
étodos de Regresó- Grado e Estadístca Empresa Tema 3 /3 étodos de Regresó- Grado e Estadístca Empresa Tema 3 /3 Tema 3. El modelo de regresó múltple. Hpótess báscas. El modelo. as pótess báscas. Estmacó
Más detallesSupongamos que hemos aplicado el test F y hemos rechazado la H0.
Comparacó de medas tomadas de a pares CONDICION Meda s --------- ---------- ------ ---------- 0.00 3.0000 0.00 3.73 3 97.00 3.0000 4 93.00.44 TOTAL 98.73.6036 Supogamos que hemos aplcado el test F y hemos
Más detallesLo que nos interesa en el análisis de varianza de una vía es extender el test t para dos muestras independientes, para comparar más de dos muestras.
Capítulo : Comparacó de varo tratameto o grupo Mucha preguta de vetgacó e educacó, pcología, egoco, dutra ceca aturale tee que ver co la comparacó de varo grupo o tratameto. Ya etudamo como comparar dfereca
Más detallesEn esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo "Predictor" para predecir la variable de interés ( Y )
Regresó Leal mple. REGREIÓN IMPLE El aálss de regresó es ua herrameta estadístca la cual utlza la relacó, etre dos o más varables de modo que ua varable pueda ser predcha desde la (s) otra (s). Por ejemplo
Más detalles3.11 Intervalos de confianza basados en una población con distribución normal pero con muestras pequeñas
3. Itervalo de cofaza baado e ua poblacó co dtrbucó ormal pero co muetra peueña Cuado < 30 o e poble uar el teorema cetral del límte ha ue hacer ua upocó epecífca acerca de la forma de la dtrbucó (gamma,
Más detallesREGRESIÓN LINEAL SIMPLE
RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó
Más detallesCalificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados
eptembre 013 EAMEN MODELO B ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO ETIEMBRE 013 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO B DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora o programable
Más detallesPágina 182. Página 180. Página 184. Página 181. Página 186. Página 179
Solucoe de la actvdade Pága 79 Meda 5, 93 Varaza 4, 66 Devacó típca, 6 Pága 4 La repreetacó de la ube de puto de la tabla juto co la recta que má e aproma a ello e: Pága 0 El dagrama de dperó de la dtrbucó
Más detallesAnálisis de Regresión
Aálss de Regresó Ig. César Augusto Zapata Urqujo Ig. José Alejadro Marí Del Río Facultad de Igeería Idustral Uversdad Tecológca de Perera 0-05 Modelo de Regresó Leal Smple Y Dados A (, ) =,,. Gráfco o
Más detallesGRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A
Febrero 20 EAMEN MODELO A Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 620137 FEBRERO 20 EAMEN MODELO A Tabla 1: Para estudar la relacó etre las putuacoes e u test () y el redmeto
Más detallesCAPÍTULO 3. ANÁLISIS DE REGRESIÓN
CAPÍTULO 3. ANÁLISIS DE REGRESIÓN Leccó 0: Regreó leal Smple La palabra Regreó fue utlzada por prmera vez por Frac Galto, (.8.9) e u etudo de Bología obre la hereca, doe él oto que la caracterítca promedo
Más detallesV II Muestreo por Conglomerados
V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos
Más detallesLa inferencia estadística es primordialmente de naturaleza
VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la
Más detallesESTADÍSTICA BÁSICA RESUMEN
Matemátca 1º CCSS 1 ESTADÍSTICA BÁSICA RESUMEN Caractere y ecala de medcó Al hacer u trabajo etadítco hay que decdr lo caractere (la propedade) que deea etudare. U carácter puede er cuattatvo o cualtatvo.
Más detallesModelos de Regresión Simple
Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable
Más detallesVARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES.
CONTENIDOS: VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES. Orgazacó de dato: tabla de frecueca de doble etrada. Frecueca margale. Dagrama de dperó. Regreó leal: recta de regreó. Coefcete de correlacó leal. Iterpretacó.
Más detallesConceptos teóricos para resolver ejercicios tema 1
Cocepto teórco para reolver ejercco tema MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN Cocepto: Grado de cocetracó de la produccó (empleo, veta) e ua dutra (mporta tato el úmero como la dtrbucó relatva del tamaño de la emprea
Más detallesTEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx
TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la
Más detallesANalysis Of VAriance ANOVA Análisis de la Varianza. Teresa Villagarcía
ANalyss Of VArace ANOVA Aálss de la Varaza Teresa Vllagarcía El objetvo del dseño de expermetos Estudar s determados factores fluye sobre ua varable de uestro terés. Por ejemplo: Redmeto de u proceso dustral.
Más detallesEstadística. Tema 4: Medidas de Dispersión y Forma.. Estadística. UNITEC Tema 4: Medidas de Dispersión y Forma Prof. L. Lugo
Etadítca Tema 4: Medda de Dperó y Forma. Etadítca. UNITEC Tema 4: Medda de Dperó y Forma Medda de varabldad o dperó La varabldad o dperó de u grupo de dato e refere al arreglo de dcho dato e refereca a
Más detallesCurso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 5: Medidas de Dispersión para Datos Agrupados por Valor Simple
Curo de Etadítca Udad de Medda Decrptva Leccó 5: Medda de Dperó para Dato Agrupado por Valor Smple Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 00 Derecho de Autor Objetvo. Calcular ampltud, varaza, devacó
Más detallesMétodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia
Métodos drectos de estmacó: razó, regresó dfereca Cotedo. Itroduccó, defcó de estmadores drectos. Estmador de razó, propedades varazas. Límtes de cofaza. 3. Tamaño de la muestra e los estmadores de razó
Más detallesTEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción.
TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO 5..- Itroduccó. Stuacoes segú el vel de formacó: Certeza. Icertdumbre parcal o resgo: (Iversoes co resgo) Icertdumbre total: (Iversoes co certdumbre)
Más detallesal nivel de significación α P6: Conclusión: Se debe interpretar la decisión tomada en Paso 5.
5. NÁLISIS DE VRINZ CONTENIDOS: OBJETIVOS: 5... Prueba de aálss de varaza. 5.. Comparacoes múltples. Determar los pasos a segur al realzar ua prueba de aálss de varaza Platear hpótess para la prueba de
Más detallesUNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO 1
ESCUELA UNIVERSITARIA DE TÉCNICA INDUSTRIAL UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO La sguete tabla muestra la ota fal e los exámees de estadístca (E) e vestgacó operatva (IO) de ua
Más detallesIntroducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff
Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable
Más detallesTema 2: Distribuciones bidimensionales
Tema : Dstrbucoes bdmesoales Varable Bdmesoal (X,Y) Sobre ua poblacó se observa smultáeamete dos varables X e Y. La dstrbucó de frecuecas bdmesoal de (X,Y) es el cojuto de valores {(x, y j ); j } 1,, p;
Más detallesRegresión lineal simple
Descrpcó breve del tema Regresó leal smple Tema. Itroduccó. El modelo de regresó smple 3. Hpótess del modelo Lealdad, homogeedad, homocedastcdad, depedeca ormaldad 4. Estmacó de los parámetros Mímos cuadrados,
Más detalles0(=&/$6*$6(26$6. i = (3)
0(&/$6$6(26$6,1752'8&&,21 E la erodáca, para poder realzar aál de prera eguda le, e ecearo coocer la propedade terodáca de la utaca de trabajo, coo o, por ejeplo, la eergía tera, la etalpía la etropía.
Más detallesMODELOS DE REGRESIÓN. Prof. Susana Martín Fernández
MODELOS DE REGRESIÓN Prof. Susaa Martí Ferádez REGRESIÓN SIMPLE Objetvo Sea..., valores de la varable umérca X. Sea Y(y, y,..., y ) u vector aleatoro de varables aleatoras depedetes, el modelo de regresó
Más detallesPARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N
el blog de mate de ada: ESTADÍSTICA pág. 6 PARÁMETROS ESTADÍSTICOS MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Las tablas estadístcas y las represetacoes grácas da ua dea del comportameto de ua dstrbucó, pero ese cojuto
Más detallesAplicación de Microsoft Excel a la Química Analítica: validación de métodos analíticos
Aplcacó de Mcrooft Ecel a la Químca Aalítca: valdacó de método aalítco Joé Marco Jurado Departameto de Químca Aalítca 1 de abrl de 008 1 Etadítca báca 11 Cocepto de poblacó y muetra E etadítca, e defe
Más detallesPROBABILIDAD y ESTADÍSTICA II
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA NACIONAL Facultad Regoal Sa Ncolá PROBABILIDAD ESTADÍSTICA II UNIDAD Nº Lcecatura e Eeñaza de la Matemátca Año 011 Mg. Lucía C. Sacco Lcecatura e Eeñaza de la Matemátca FRSN - UTN
Más detallesESTADÍSTICA. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales Universidad Politécnica de Madrid
www.et.upm.e/gor/etadtca/ ESTADÍSTICA. Decrptva. Probabldad 3. Ifereca 4. Aál de la varaza 5. Deño de Epermeto 6. Regreó leal Ecuela Técca Superor de Igeero Idutrale Uverdad Poltécca de adrd Departameto
Más detalles3 Metodología de determinación del valor del agua cruda
3 Metodología de determacó del valor del agua cruda Este aexo de la metodología del valor de agua cruda (VAC), cotee el método de detfcacó de la relacó etre reco y caudal, el cálculo de los estadígrafos
Más detallesESTADÍSTICA poblaciones
ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:
Más detallesRELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN. realizar el calibrado en análisis instrumental.
RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN Los métodos de regresó se usa para estudar la relacó etre dos varables umércas. Este tpo de problemas aparece co frecueca e el
Más detallesMODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU
MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU APLICACIÓN EN PROBLEMAS DE INGENIERÍA Clauda Maard Facultad de Igeería. Uversdad Nacoal de Lomas de Zamora Uversdad CAECE Bueos Ares. Argeta. maard@uolsects.com.ar
Más detallesAplicación de Boostrapping en Regresión I
Aplcacó de Boostrappg e Regresó I U modelo de regresó leal basado e observacoes (x,y ) es de la forma y =x β+e (=,,..) dode y so los valores observados de la varable de respuesta y, y los x so vectores
Más detallesNo debe entregar los enunciados
Curso 01-13 EAMEN MODELO A ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO ETIEMBRE 013 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO A DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora (cualquer modelo)
Más detallesUNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO PARA MAYORES DE 25 AÑOS CONVOCATORIA DE 2010
UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO PARA MAYORES DE AÑOS CONVOCATORIA DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES RESOLUCIÓN DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS Ejercco a) ( puto) Racoalce mplfque
Más detallesEstadística Descriptiva
Estadístca Descrptva Parcalmete facado a través del PIE-04 (UMA). Promedos y meddas de poscó. Meddas de dspersó. Meddas de asmetría. Valores atípcos..4 Meddas de desgualdad..5 Valores atípcos: Dagrama
Más detallesANÁLISIS DE REGRESIÓN. Departamento de Matemáticas Universidad de Puerto Rico Recinto Universitario de Mayagüez
ANÁLISIS DE REGRESIÓN Feradez Departameto de Matemátcas Uversdad de Puerto Rco Recto Uverstaro de Mayagüez REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Regresó: cojuto de téccas que so usadas para establecer ua relacó etre
Más detallesComportamiento Mecánico de Sólidos Capítulo II. Introducción al análisis tensorial. Tensores. x 3 A 3. Figura 1. Componentes de un vector.
Comportameto Mecáco de Sóldos Capítulo II. Itroduccó al aálss tesoral. Itroduccó al aálss tesoral esores Es aquella catdad físca que después de ua trasformacó de coordeadas (que obedezca certas reglas),
Más detallesF.V. SC gl CM F Bloque Tratamiento Error Total AGRO Examen Parcial 1. Nombre:
Exame Parcal 1 Nombre: AGRO 66 1 Istruccoes: Por favor lea los eucados y las pregutas cudadosamete. Se puede usar el lbro y la calculadora. Para obteer crédto parcal las respuestas debe ser cosstetes.
Más detallesN E R. A j(12) i(12) i'(1/2) 0,05 0, , B i(4) i''(1/2) 0,0125 0, i'''(1/2) 0,1025
. Queremo realzar ua mpocó a plazo fjo, para lo cual acudmo a tre etdade facera. La codcoe que o ofrece o: el baco ofrece u % omal pagadero meualmete, el baco B ofrece u,% efectvo trmetral y el baco u
Más detallesRENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1
RENTILIDD Y RIESGO DE CRTERS Y CTIVOS TEM 3- I FUNTMENTOS DE DIRECCIÓN FINNCIER Fudametos de Dreccó Facera Tema 3- arte I RIESGO y RENTILIDD ( decsoes de versó productvas) EXISTENCI DE RIESGO ( los FNC
Más detallesANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES
ANÁLISIS DE LA VARIANZA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANOVA Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION
Más detallesLos Histogramas. Histograma simple
Los Hstogramas El Hstograma es ua forma de represetacó de datos que permte aalzar fáclmete el comportameto de ua poblacó, ya sea per se, o por medo de ua muestra. U Hstograma se defe como u cojuto de barras
Más detallesV Muestreo Estratificado
V Muestreo Estratfcado Dr. Jesús Mellado 10 Certas poblacoes que se desea muestrear, preseta grupos de elemetos co característcas dferetes, s los grupos so pleamete detfcables e su peculardad y e su tamaño,
Más detallesEstadística Descriptiva
Estadístca Descrptva Poblacoes y muestras Varables. Tablas de frecuecas Meddas de: tedeca cetral-dspersó ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Tee por objetvo recoplar, orgazar y aalzar formacó referda a datos de u
Más detallesESTADÍSTICA. Tercera Prueba de Evaluación continua 30 de noviembre de 2015
Tercera Prueba de Evaluacó cotua 30 de ovembre de 05.- Se ha tomado valores de ua varable físca X, que se supoe ormal, resultado: 30,; 30,8; 9,3; 9; 30,9; 30,8; 9,7; 8,9; 30,5; 3,; 3,3; 8,5. a) Costrur
Más detallesGRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO C
Febrero 010 EAMEN MODELO C Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 6011037 FEBRERO 010 EAMEN MODELO C 1 80 5 3 8 4 1 5 6 6 7 1,0 1,47 38-40 18 35-37 36 3-34 5 9-31 46 6-8
Más detalles02 ) 2 0 en el resto. Tiempo (meses) Ventilador adicional No No Si No Si Si Si Si No Si Tipo carcasa A C B A B A B C B C
Ua empresa motadora de equpos electrócos está realzado u estudo sobre aluos de los compoetes que utlza. E partcular mde el tempo de vda e meses reales de los procesadores que mota, dode a aluos de ellos
Más detallesTest de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa
Error tpo I: Rechazar H sedo H Verdara Test Hpótess Error tpo II: No rechazar H sedo H Falsa Nvel Sgfcacó: = P(error tpo I = P(Rechazar H sedo H Verdara Probabldad error tpo II: = P(error tpo II = P(No
Más detallesObjetivos. Introducción n a las medidas de posición n (tendencia central o tipismo): Moda y Mediana Media aritmética
Objetvos Itroduccó a las meddas de poscó (tedeca cetral o tpsmo): Moda y Medaa Meda artmétca tca Cuartles,, decles y percetles Meddas de poscó Defcó: : refereca a u lugar específco de ua dstrbucó, epresado
Más detallesVARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.
CONTENIDOS. VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. Itroduccó a la Estadístca descrptva. Termología básca: poblacó, muestra, dvduo, carácter. Varable estadístca: dscretas y cotuas. Orgazacó de datos.
Más detallesModelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión
Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la
Más detalles10 MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Capítulo 10 MEDIDAS DE DISPERSIÓN U mportate cocepto de la etadítca e que gú promedo por í mmo da ua dea clara de la dtrbucó del eveto; aú cuado e codere ademá lo extremo uperor e eror, o extrá ua vó clara
Más detallesTRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).
TRABAJO : Varables Estadístcas Bdmesoales (Tema ). Téccas Cuattatvas I. Curso 07/08. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: E los eucados de los ejerccos que sgue aparece los valores
Más detallesEJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3.
INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO EJERCICIO REUELTO TEMA 3. 3.1. La ampltud total de la dstrbucó de frecuecas de la tabla 1. es: A) 11; B) 1; C). Tabla 1. Estatura e cetímetros de ños de 1 meses de edad.
Más detallesUNIVERSIDAD DE CANTABRIA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS Y TÉCNICAS DEL AGUA Y DEL MEDIO AMBIENTE TESIS DOCTORAL
UNIVERSIDAD DE CANTABRIA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS TÉCNICAS DEL AGUA DEL MEDIO AMBIENTE TESIS DOCTORAL METODOLOGÍAS DE CALIBRACIÓN DE BASES DE DATOS DE REANÁLISIS DE CLIMA MARÍTIMO Preetada por: ANTONIO
Más detallesEstadística Descriptiva
Estadístca Descrptva Poblacó: Es u cojuto de elemetos co ua determada característca. Muestra: Es u subcojuto de la poblacó. Muestreo: Es el proceso para elegr ua muestra que sea represetatva de la poblacó.
Más detallesTEMA 11 OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II)
Dapotva Matemátca Facera TEMA OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II). Prétamo dcado 2. Prétamo co teree atcpado. Prétamo Alemá 3. Valor facero del prétamo. Uufructo y uda propedad Dapotva 2 Matemátca
Más detalles7. Muestreo con probabilidades desiguales.
7. Muestreo co probabldades desguales. 7. Itroduccó. 7.. Probabldades de clusó. 7.. Pesos del dseño muestral. 7.. Alguos métodos co probabldades desguales. 7. Estmacó de la meda, proporcó total poblacoales.
Más detallesUNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro)
UIDAD.- Dstrbucoes bdmesoales. Correlacó regresó (tema del lbro). VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMESIOALES Vamos a trabajar sobre ua sere de feómeos e los que para cada observacó se obtee u par de meddas.
Más detallesEstadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo
Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos
Más detallesMEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN
Educagua.com MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ Las meddas de cetralzacó so estadístcos que releja algú valor global de la sere estadístca. Las prcpales meddas de cetralzacó so: Meda artmétca smple. Meda artmétca
Más detallesESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL
ESTADÍSTICA BIDIMESIOAL Sr Frac Galto (8-9), matemátco glé que acuñó el térmo regreó. MATEMÁTICAS CCSS I º Bachllerato Alfoo Gozález IES Ferado de Mea Dpto. de Matemátca MATEMÁTICAS aplcada a la CCSS I
Más detallesAnálisis de Regresión y Correlación Lineal
Aálss de Regresó y Correlacó Leal 2do C. 2018 Mg. Stella Fgueroa Clase Nº 14 Tpos de relacoes etre varables Exste u compoete aleatoro por lo que las predccoes tee asocado u error de predccó. Modelo determsta
Más detalles6. ESTIMACIÓN PUNTUAL
Defcoes 6 ESTIMACIÓN PUNTUAL E la práctca, los parámetros de ua dstrbucó de probabldad se estma a partr de la muestra La fereca estadístca cosste e estmar los parámetros de ua dstrbucó; y e evaluar ua
Más detallesAnálisis de la Varianza
Descrpcó breve del tema Aálss de la Varaza Tema. troduccó al dseño de expermetos. El modelo. Estmacó de los parámetros. Propedades de los estmadores 5. Descomposcó de la varabldad 6. Estmacó de la dfereca
Más detallesPARTE SEGUNDA: INFERENCIA ESTADÍSTICA
ESTADÍSTICA II PARTE SEGUNDA: INFERENCIA ESTADÍSTICA TEMA III: INTRODUCCION A LA INFERENCIA III..- Itroduccó III..- La eleccó de la muestra. Tpos de muestreo III.3.- Muestreo aleatoro smple. Estadístcos
Más detallesEste procedimiento prueba hipótesis acerca de cualquiera de los siguientes parámetros:
Prueba de Hipótei (Do Muetra) Ete procedimieto prueba hipótei acerca de cualquiera de lo iguiete parámetro:. la diferecia etre la media μ y μ de do ditribucioe ormale.. el radio de la deviació etádar σ
Más detallesTema 2: El modelo básico de regresión lineal múltiple (I)
Tema : l modelo básco de regresó leal múltple I Casaldad la ocó de cetrs parbs e el aálss ecoométrco Repaso del cocepto de regresó smple: Recta de regresó poblacoal p verss recta de regresó estmada Motvacó
Más detallesque queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x)
APROXIMACIÓN DISCRETA DE MÍNIMOS CUADRADOS Las leyes físcas que rge el feómeo que se estuda e forma expermetal os proporcoa formacó mportate que debemos cosderar para propoer la forma de la fucó φ ( x)
Más detallesUNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI
UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI Departamet de Químca Aalítca Químca Orgàca PARÁMETROS CUALIMÉTRICOS DE MÉTODOS ANALÍTICOS QUE UTILIZAN REGRESIÓN LINEAL CON ERRORES EN LAS DOS VARIABLES Te Doctoral FRANCISCO
Más detallesIntervalos de Confianza para la diferencia de medias
Itervalo de Cofiaza para la diferecia de media INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA DE MEDIAS Sea,,..., ua muetra aleatoria de obervacioe tomada de ua primera població co valor eperado μ, y variaza
Más detallesUniversidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa
Uversdad de oora Departameto de Matemátcas Área Ecoómco Admstratva Matera: Estadístca I Maestro: Dr. Fracsco Javer Tapa Moreo emestre: 05- Hermosllo, oora, a 5 de septembre de 05. Itroduccó E la clase
Más detallesEstadística aplicada al Periodismo
Estadístca aplcada al Perodsmo Temaro de la asgatura Itroduccó. Aálss de datos uvarates. Aálss de datos bvarates. Seres temporales y úmeros ídce. Probabldad y Modelos probablístcos. Itroduccó a la fereca
Más detallesAnálisis de la varianza de un factor
FCEyN - Etadítca ara Químca er. cuat. 007 - Dra. Marta García Be Aál de la varaza de u factor El tet t de muetra e alca cuado e quere comarar la meda de do oblacoe co dtrbucoe ormale co varaza guale y
Más detallesColegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 011-01 1.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.
Más detallesColegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO
Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 00-0 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.
Más detalles