TEMA 8 ANÁLISIS DE REGRESIÓN SIMPLE

Transcripción

1 TEMA 8 ANÁLII DE REGREIÓN IMPLE Itroducció - aalizar la relació etre dos variales cuatitativas, expresada mediate ua fució matemática - predecir los valores de ua variale (depediete) a partir de los valores de otra (idepediete) más fácil de oservar y medir - se puede determiar la fiailidad de estas prediccioes mediate determiados estadísticos Diagrama de dispersió o ue de putos - para represetar los distitos pares de valores y dar ua primera idea gráfica sore las relacioes fucioales más adecuadas etre las dos variales - permite localizar datos aómalos que puede distorsioar ua uea relació fucioal - Gráficos Dispersió

2 .- Oteció del diagrama de dispersió simple

3 .- Maipulació de u diagrama de dispersió - desde las distitas opcioes dispoiles detro de la vetaa del Editor de gráficos (Diseño Opcioes) Correlacioes ivariadas - para calcular el Coeficiete de Correlació de Pearso y la Covariaza etre las variales - se puede elegir diferetes opcioes, como calcular la media y la desviació típica para las variales seleccioadas o excluir pares de valores que icluya algú valor perdido - Aalizar Correlacioes Bivariadas 3

4 ólo cuado está activado el Coeficiete de Correlació de Pearso, el otó Opcioes permite activar las opcioes Medias y desviacioes típicas y Productos cruzados y covariazas. Covariaza: xy ( xi x)( yi y) i yx Co P: * xy ( xi x)( yi y) i xy * xy Coeficiete de correlació Lieal: xy r xy x y r yx * * xy xy xy Co P: rxy * * * * x y x y x y Propiedad: rxy 4

5 Estimació curvilíea - distitos modelos de regresió: la regresió y f(x) recie diversos omres depediedo de cómo sea la fució f: lieal, cuadrática, potecial, expoecial, compuesta, - se realiza tatos estudios como variales depedietes se cosidere: uo para cada variale depediete co la idepediete - Aalizar Regresió Estimació curvilíea N e Coeficiete de Determiació: R co e y i Propiedad: 0 R R N ( e e) e 0 ( ei e) 0 ei e 0 Depedecia fucioal i 0 e y es decir, la variale y o depede de x Idepedecia R i E la práctica R e porcetaje: Y depede u R % de X, o ie, X explica el R % de Y. 5

6 Modelos de regresió (Tipos de fució f ) [Deomiació e P]: Lieal [LINEAR]: y 0 + x Cuadrática [QUADRATIC]: y 0 + x+ x Potecial [POWER]: y 0 x Expoecial [COMPOUND EXPONENTIAL GROWING] COMPUETA EXPONENCIAL CRECIMIENTO X X 0 + X y B0 B B0 e e si más que tomar 0 0 e B, B e Ejemplos y ejercicios - Ejemplos del tema 8: pp. 60, 65, 67 - Ejercicio, pág. 7, co archivo reta - Ejercicio, pág. 73, co archivo caimaes - Ejercicio 3, pág. 74, co archivo coches 6

7 Repaso del Tema 8 Itroducció - aalizar la relació etre dos variales cuatitativas, predecir los valores de la variale depediete a partir de los valores de la idepediete y determiar la fiailidad de estas prediccioes Diagrama de dispersió o ue de putos - para represetar los distitos pares de valores y dar ua primera idea gráfica sore las relacioes fucioales más adecuadas etre las dos variales - permite localizar datos aómalos que puede distorsioar ua uea relació fucioal.- Oteció del diagrama de dispersió simple.- Maipulació de u diagrama de dispersió, desde el Editor de gráficos Correlacioes ivariadas - para calcular el Coeficiete de Correlació de Pearso y la Covariaza etre las variales - se puede elegir diferetes opcioes, como calcular la media y la desviació típica para las variales seleccioadas o excluir pares de valores que icluya algú valor perdido Estimació curvilíea - distitos modelos de regresió: la regresió y f(x) recie diversos omres depediedo de cómo sea la fució f: lieal, cuadrática, potecial, expoecial, compuesta, - se realiza tatos estudios como variales depedietes se cosidere: uo para cada variale depediete co la idepediete Ejemplos y ejercicios 7