MODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA
|
|
- Fernando Plaza Jiménez
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 MODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA
2 Calibración multivariada un método multivariado implica que: existe una dependencia múltiple de la variable x (independiente) y múltiples variables y (dependiente) el número de muestras de calibración debe ser mayor que el número de predictores
3 Calibración multivariada aproximaciones multivariadas para crear una curva de calibración: regresión clásica u ordinaria (classical/ordinary least squares, CLS) regresión de componentes principales (principal component regression, PCR) regresión de cuadrados mínimos parciales (partial least squares regression, PLS) optimizan el ajuste de los datos de manera diferente método de evaluación y resultados similares
4 Regresión multivariada es una extensión del método bivariado para el análisis de varios analitos mediante múltiples sensores etapa de calibración: es preciso preparar mezclas de patrones de los analitos: en un número como mínimo igual al de analitos (en general, mayor) el rango de concentraciones debe ser representativo de las concentraciones que se espera encontrar etapa de validación: para probar el modelo etapa de predicción
5 Aplicación de regresión multivariada determinación de la concentración de constituyentes en una mezcla de analitos por análisis espectral por regresión multivariada o regresión lineal múltiple las variables para cada muestra se pueden dividir en dos grupos: variables respuestas: absorbancias a las diferentes longitudes de onda variables predictoras: concentraciones de los analitos análisis multivariado es apropiado si los espectros de los constituyentes se superponen (por lo cual no se puede determinar la concentración sin separación química previa)
6 Aplicación de regresión multivariada etapa de calibración: se toman una serie de soluciones conteniendo diferentes mezclas de analitos y se obtienen los espectros de absorción ejemplo: en la siguiente tabla absorbancia UV (x100) a seis longitudes de onda de 10 soluciones para calibración conteniendo los tres constituyentes de interés en la práctica se obtienen cientos de longitudes de onda
7 Ejemplo regresión multivariada C 1 C 2 C 3 A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 0,89 0,02 0,01 18,7 26,8 42,1 56,6 70,0 83,2 B 0,46 0,09 0,24 31,3 33,4 45,7 49,3 53,8 55,3 C 0,45 0,16 0,23 30,0 35,1 48,3 53,5 59,2 57,7 D 0,56 0,09 0,09 20,0 25,7 39,3 46,6 56,5 57,8 E 0,41 0,02 0,28 31,5 34,8 46,5 46,7 48,5 51,1 F 0,44 0,17 0,14 22,0 28,0 38,5 46,7 54,1 53,6 G 0,34 0,23 0,20 25,7 31,4 41,1 50,6 53,5 49,3 H 0,74 0,11 0,01 18,7 26,8 37,8 50,6 65,0 72,3 I 0,75 0,01 0,15 27,3 34,6 47,8 55,9 67,9 75,2 J 0,48 0,15 0,06 18,3 22,8 32,8 43,4 49,6 51,1
8 Ejemplo regresión multivariada aproximación clásica: variables dependientes: absorbancias variables independientes: concentraciones se busca una ecuación entre estos dos grupos de variables que permita relacionar la absorbancia A i a cada λ con las concentraciones de los analitos asumiendo que la A a cada λ es la suma de las A de cada componente individual: A i = b 0i + b 1i c 1 + b 2i c 2 + b 3i c 3 + b 4i c 4 + b 5i c 5 + b 6i c 6
9 Ejemplo regresión multivariada en la práctica este modelo aditivo simple puede no ser adecuado las sustancias de interés pueden interferir químicamente entre ellas afectando los espectros las muestras reales pueden contener otras sustancias además de las consideradas que contribuyan a la absorbancia
10 Ejemplo regresión multivariada es mejor usar una calibración inversa: la concentración del analito se modela a partir del espectro c i = b 0i + b 1i A 1 + b 2i A 2 + b 3i A 3 + b 4i A 4 + b 5i A 5 + b 6i A 6 las c i : no son consideradas variables controladas para llevar a cabo la regresión lineal múltiple el número de muestras debe ser mayor que el número de predictores, como en la tabla: muestras: 10 predictores: 6
11 Empleando Minitab Regression Analysis: c 1 versus A 1. A 2.A 3. A 4. A 5. A 6 The regression equation is c 1 = 0, ,00252 A 1-0,00939 A 2 + 0,00375 A 3-0,00920 A 4-0,00106 A 5 + 0,0179 A 6
12 Empleando Minitab Regression Analysis: c 1 versus A 1. A 2.A 3. A 4. A 5. A 6 Predictor Coef SE Coef T P Constant 0, , ,56 0,615 A 1 0, , ,30 0,783 A 2-0, , ,07 0,365 A 3 0, , ,64 0,567 A 4-0, , ,79 0,172 A 5-0, , ,20 0,857 A 6 0, , ,95 0,004 S = 0, R-Sq = 99,6% R-Sq(adj) = 98,9% PRESS = 0, R-Sq(pred) = 90,55%
13 Analysis of Variance Empleando Minitab Source DF SS MS F P Regression 6 0, , ,52 0,001 Residual Error 3 0, , Total 9 0, Source DF Seq SS A 1 1 0, A 2 1 0, A 3 1 0, A 4 1 0, A 5 1 0, A 6 1 0,022506
14 Empleando Minitab repetir para c 2 y c 3 c 2 = 0, ,0067 A 1-0,0007 A 2-0,0184 A 3 + 0,0141 A 4 + 0,0160 A 5-0,0152 A 6 c 3 = - 0, ,00168 A 1 + 0,00754 A 2 + 0,00668 A 3 + 0,00221 A 4-0,00510 A 5-0,00237 A 6
15 Empleando Minitab predicción: A 1 32,6 A 2 29,8 A 3 37,9 A 4 48,5 A 5 60,3 A 6 63,9 c 1 = 0,62 c 2 = 0,21 c 3 = 0,10
16 Empleando Matlab
17 Empleando Matlab
18 Empleando Matlab
19 Empleando Matlab
20 para evaluar el modelo: coeficiente de regresión análisis de residuos validación cruzada: Empleando Minitab dejar la muestra A fuera y repetir la regresión predecir las concentraciones de A calcular la suma de los cuadrados de las diferencias PRESS (predicted residual error sum of squares): cuanto más cercano a cero, mejor es la capacidad predictiva del modelo
21 Empleando Minitab los residuos están distribuidos al azar y no siguen un patrón particular
22 Empleando Minitab los residuos están distribuidos normalmente, no se observan datos atípicos
23 Empleando Minitab para probar la hipótesis nula: valores de los estadísticos t (T) y de p (P) si se consideran todas las variables en el modelo solo A 6 es significativa las longitudes de onda A 1 a A 5 se pueden dejar de lado sin reducir la efectividad del modelo se podrían probar todas las posibles combinaciones de variables predictoras y encontrar el modelo que logra la mejor predicción (menor PRESS) para el menor número de variables predictoras
24 Ventajas de la regresión multivariada modelo matemático sencillo posibilidad de desacoplar componentes se pueden estudiar mezclas complejas mediante un proceso de calibración en el que se conoce sólo la concentración del componente de interés
25 Desventajas de la regresión multivariada es necesario conocer los componentes químicos presentes en las mezclas, sino los interferentes producirán errores se debe realizar validación cruzada y cálculo de PRESS cuando se tienen cientos de longitudes de onda y las variables predictoras exceden el número de muestras
26 Desventajas de la regresión multivariada es sensible a las colinealidades espectrales se debe usar un número reducido de sensores, con la consecuente pérdida de información y por ende de sensibilidad cuando las variables predictoras están altamente correlacionadas puden surgir complicaciones matemáticas y se obtienen predicciones poco confiables
Quimiometría CALIBRACIÓN MULTIVARIADA
CALIBRACIÓN MULTIVARIADA Calibración multivariada un método multivariado implica que: existe una dependencia múltiple de la variable x (independiente) y múltiples variables y (dependiente) el número de
Más detallesMODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA
MODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA Calibración multivariada aproximaciones multivariadas para crear una curva de calibración: regresión clásica u ordinaria (classical/ordinary least squares, CLS) regresión
Más detallesANALISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL
ANALISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL Msc. Lácides Baleta Octubre 16 Página 1 de 11 REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL Son dos herramientas para investigar la dependencia de una variable dependiente Y
Más detallesANEXO A. PROCEDIMIENTOS 3 ANEXO B. RECTAS DE CALIBRADO 5 ANEXO C. RESULTADOS: OPTIMIZACIÓN DEL MÉTODO DE EXTRACCIÓN 9
Estudio y cuantificación de la actividad antioxidante de flores comestibles Pág. 1 ÍNDICE ANEXO A. PROCEDIMIENTOS 3 A.1. Preparación de las soluciones amortiguadores...3 ANEXO B. RECTAS DE CALIBRADO 5
Más detallesCAPÍTULO IV. DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN. presente capítulo. A continuación se procederá a escribir la metodología y a describir el
CAPÍTULO IV. DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN La información recabada en los capítulos anteriores servirá de base para la realización del presente capítulo. A continuación se procederá a escribir la metodología
Más detallesFenómenos físicos empleados para medir. Principios de medidas químicas
Fenómenos físicos empleados para medir Principios de medidas químicas Objetivo Establecer una relación entre las medidas físicas y químicas. Objetivo de una medidas química Determinar la concentración
Más detallesCorrelación. El coeficiente de correlación mide la fuerza o el grado de asociación entre dos variables (r)
Correlación El coeficiente de correlación mide la fuerza o el grado de asociación entre dos variables (r) El coeficiente de correlación lineal de Pearson (r) permite medir el grado de asociación entre
Más detallesUniversidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco
Profesor Responsable: Rosmari M. López Régimen de cursado cuatrimestral Carga Horaria: Total Sem. Teóricos Total Teóricos Sem. Prácticos Total Prácticos Sem. Teórico/Práct. Total Teórico/Práct. 90 15 45
Más detallesRegresión Lineal. El modelo de regresión caracteriza la relación entre una variable respuesta que depende de k variables independientes o regresoras.
Regresión Lineal Los factores envueltos en la experimentación pueden ser de tipo cuantitativos o cualitativos Un factor cuantitativo es aquel que sus niveles pueden ser asociados con puntos dentro de una
Más detallesDiseño de experimentos
Diseño de experimentos Quimiometría Por qué diseñar experimentos? Exploración: cuáles factores son importantes para realizar exitosamente un proceso Optimización: cómo mejorar un proceso Ahorro de tiempo:
Más detallesMATRICES FACTORIALES
MATRICES FACTORIALES Quimiometría Estudio cuantitativo de factores: efectos principales (b j ) interacciones (b ji ) si cada variable puede tener un valor mayor o uno menor: diseño factorial de dos niveles
Más detalles3. Determinación de Colorantes en Bebidas Profesor: Lucas Blandón
Universidad de Antioquia F.Q.F. Ingeniería de Alimentos Lab. Análisis Instrumental 3. Determinación de Colorantes en Bebidas Profesor: Lucas Blandón Deymer Gómez Emilson León Florian PRÁCTICA 3: Determinación
Más detallesCalibración multivariante en análisis cuantitativo. El modelo directo
Calibración multivariante en análisis cuantitativo. El modelo directo Joan Ferré Grupo de Quimiometría y Cualimetría Universidad Rovira i Virgili C. Marcel lí Domingo s/n 43007-Tarragona En este artículo
Más detallesPARTE IV: RESULTADOS CAPÍTULO 13:
PARTE IV: RESULTADOS CAPÍTULO 13: CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS 251 13. Contrastación de hipótesis y discusión de resultados La contrastación de las hipótesis se ha llevado a cabo
Más detallesANÁLISIS DE REGRESIÓN
ANÁLISIS DE REGRESIÓN INTRODUCCIÓN Francis Galtón DEFINICIÓN Análisis de Regresión Es una técnica estadística que se usa para investigar y modelar la relación entre variables. Respuesta Independiente Y
Más detallesMétodos Estadísticos Multivariados
Métodos Estadísticos Multivariados Victor Muñiz ITESM Victor Muñiz (ITESM) Métodos Estadísticos Multivariados Agosto-Diciembre 2011 1 / 20 Victor Muñiz (ITESM) Métodos Estadísticos Multivariados Agosto-Diciembre
Más detallesUniversidad de Antioquia F.Q.F. Ingeniería de Alimentos Lab. Análisis Instrumental
Universidad de Antioquia F.Q.F. Ingeniería de Alimentos Lab. Análisis Instrumental 2. CONCENTRACIÓN Y CALIBRACIÓN: LEY DE BEER Profesor: Lucas Blandón Deymer Gómez Emilson León Florian PRÁCTICA 2: Concentración
Más detallesANÁLISIS ESTADÍSTICO REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
ANÁLISIS ESTADÍSTICO REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Jorge Fallas jfallas56@gmail.com 2010 1 Temario Introducción: correlación y regresión Supuestos del análisis Variación total de Y y variación explicada por
Más detallesRESPUESTAS BREVES A LA PRÁCTICA 7
RESPUESTAS BREVES A LA PRÁCTICA 7 EJERCICIO 1 Las salidas que proporciona el programa son: Unweighted Least Squares Linear Regression of X Puntaje en Inteligencia Predictor Variables Coefficient Std Error
Más detallesTécnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios
Segundo cuatrimestre - 4 Técnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios Mag. María del Carmen Romero 4 romero@econ.unicen.edu.ar Módulo III: APLICACIONES Contenidos Módulo III Unidad 9. Análisis
Más detallesModelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez
ÍNDICE Modelos de caja gris Calibración de modelos Estimación de parámetros Análisis de la estimación Regresión no lineal 1. Modelos de caja gris Son modelos de un sistema (o proceso), donde: Desarrollados
Más detallesMultiple Linear Regression
Multiple Linear Regression Aniel Nieves-González Aniel Nieves-González () LSP 1 / 16 Considere el ejemplo en cual queremos modelar las ventas en una cadena de tiendas por departamento. La v.a. dependiente
Más detallesBioestadística. Curso Práctica: La recta de regresión
Bioestadística. Curso 2012-2013 Carmen M a Cadarso, M a del Carmen Carollo, Xosé Luis Otero, Beatriz Pateiro Índice 1. Introducción 2 2. El diagrama de dispersión 2 3. Covarianza 4 4. Coeciente de correlación
Más detallesESTADISTICA PARA LA CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DE METODOLOGÍAS ANALÍTICAS
ESTADISTICA PARA LA CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DE METODOLOGÍAS ANALÍTICAS QUÍMICA ANALÍTICA EXPERIMENTAL III SILVIA CITLALLI GAMA GONZÁLEZ PROBLEMA Cuando la cantidad de materia del analito que se encuentra
Más detalles1. Metodología de respuesta
1. Metodología de respuesta En las secciones anteriores se ha estudiado el comportamiento de la variable respuesta cuando se ve afectada por diferentes factores, sin embargo no se ha tocado el tema a cerca
Más detallesGEOESTADÍSTICA APLICADA
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO GEOESTADÍSTICA APLICADA Tema: Análisis Exploratorio de Datos Instructores: Dr. Martín A. Díaz Viera (mdiazv@imp.mx) Dr. Ricardo Casar González (rcasar@imp.mx) 2009
Más detalles4.1 Análisis bivariado de asociaciones
4.1 Análisis bivariado de asociaciones Los gerentes posiblemente estén interesados en el grado de asociación entre dos variables Las técnicas estadísticas adecuadas para realizar este tipo de análisis
Más detallesInformación contenida en una recta. Panorama y objetivos de la validación
Información contenida en una recta Panorama y objetivos de la validación Diseño de una recta Objetivo de la recta Obtener la ecuación que mejor se ajuste a una serie de n puntos experimentales, dónde cada
Más detallesLABORATORIO ANÁLISIS INSTRUMENTAL PRACTICA #7 ULTRAVIOLETA PRESENTADO POR: EMIL SON LEÓN FLORIÁN DEYMER GOMEZ PRESENTADO A: LUCAS BLANDÓN
LABORATORIO ANÁLISIS INSTRUMENTAL PRACTICA #7 ULTRAVIOLETA PRESENTADO POR: EMIL SON LEÓN FLORIÁN DEYMER GOMEZ PRESENTADO A: LUCAS BLANDÓN UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA FACULTAD DE QUÍMICA FARMACÉUTICA INGENIERÍA
Más detallesEstadística II Tema 4. Regresión lineal simple. Curso 2009/10
Estadística II Tema 4. Regresión lineal simple Curso 009/10 Tema 4. Regresión lineal simple Contenidos El objeto del análisis de regresión La especificación de un modelo de regresión lineal simple Estimadores
Más detallesPruebas estadís,cas para evaluar relaciones
Pruebas estadís,cas para evaluar relaciones Asociación entre dos variables categóricas Hipótesis: frecuencias de ocurrencias en las categorías de una variable son independientes de los frecuencias en la
Más detallesCalibración multivariante en análisis cuantitativo. El modelo inverso
Calibración multivariante en análisis cuantitativo. El modelo inverso Joan Ferré Grupo de Quimiometría, Cualimetría y Nanosensores Universidad Rovira i Virgili C. Marcel lí Domingo s/n 43007-Tarragona
Más detallesQué es? Primer paso Representación en un sistema de coordenadas. numéricos Cada punto muestra el valor de cada pareja de datos (X e Y)
Gráfico de dispersión Qué es? Primer paso Representación en un sistema de coordenadas cartesianas de los datos numéricos Cada punto muestra el valor de cada pareja de datos (X e Y) Gráfico de dispersión
Más detallesTEORÍAS MODELOS DATOS EMPÍRICOS
LA ESTADÍSTICA APLICADA ES LA REPRESENTACIÓN DE LA REALIDAD CON MODELOS PROBABILÍSTICOS. ES UNA DISCIPLINA DE LAS MATEMÁTICAS APLICADAS EN CONSTANTE DESARROLLO Y EVOLUCIÓN. CÓMO SE CONSTRUYEN LOS MODELOS
Más detallesConsidere la tasa de nacimiento (B) como la variable respuesta y la actividad económica de las mujeres (W) como variable regresora.
ESTADISTICA (Q) - Ejercicio de regresión - Junio 2010 El archivo tasa_nacimiento.sx contiene datos de tasas de nacimiento y otras variables para 26 naciones. Fuente: Statistical Abstract of the United
Más detallesModelación estadística: La regresión lineal simple
Modelación estadística: La regresión lineal simple Gabriel Cavada Ch. 1 1 División de Bioestadística, Escuela de Salud Pública, Universidad de Chile. Statistical modeling: Simple linear regression Cuando
Más detallesEstadística II Ejercicios Tema 5
Estadística II Ejercicios Tema 5 1. Considera los cuatro conjuntos de datos dados en las transparencias del Tema 5 (sección 5.1) (a) Comprueba que los cuatro conjuntos de datos dan lugar a la misma recta
Más detallesRegresión: implica la obtención de una ecuación mediante la que podamos estimar el valor medio de una variable.
1 DEFINICIONES PREVIAS Regresión: implica la obtención de una ecuación mediante la que podamos estimar el valor medio de una variable. Correlación: es la cuantificación del grado de relación existente
Más detallesb)no es posible hacer modelo debido a que el tipo de vidrio es una variable categorica
a) Analysis of Variance for Light output, using Adjusted SS for Tests Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Glass type 5865 5865 753 6.37. Temperature 97335 97335 98567 695.6. Glass type*temperature 955 955
Más detallesAnálisis de Regresión.
Análisis de Regresión http://www.academia.utp.ac.pa/humberto-alvarez/diseno-deexperimentos-y-regresion Introducción Tiene como objetivo modelar en forma matemática el comportamiento de una variable de
Más detallesDiagrames de dispersió i regressió lineal. Ús de MINITAB. Víctor Mañosa Dept. Matemàtica Aplicada III Universitat Politècnica de Catalunya
Diagrames de dispersió i regressió lineal. Ús de MINITAB Víctor Mañosa Dept. Matemàtica Aplicada III Universitat Politècnica de Catalunya 1. Objectius Donada una col lecció de dades aparellades {(xi,yi),
Más detallesGeneralmente, el objetivo de cualquier estudio de econometría es la. búsqueda de relaciones matemáticas que permitan explicar el comportamiento
5. METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA. Generalmente, el objetivo de cualquier estudio de econometría es la búsqueda de relaciones matemáticas que permitan explicar el comportamiento de una variable económica a partir
Más detallesCapitulo. Describir la relación entre dos variables Pearson Prentice Hall. All rights reserved
Capitulo 34 Describir la relación entre dos variables Relación entre dos variables Al estudiar conjuntos de variables con más de una variable, una pregunta fundamental debe ser si podemos utilizar el valor
Más detallesAnálisis Multivariado: Modelo Predictivo de Regresión Lineal Múltiple
Análisis Multivariado: Modelo Predictivo de Regresión Lineal Múltiple El modelo predictivo utilizado para realizar el presente análisis es el de regresión lineal múltiple (RLM) 1. Resulta plausible la
Más detalles4. MODELO DE REGRESIÓN LINEAL. En muchos problemas hay dos o más variables relacionadas, y el interés se centra en
4. MODELO DE REGRESIÓN LINEAL 4.1 INTRODUCCIÓN En muchos problemas hay dos o más variables relacionadas, y el interés se centra en modelar y explorar esta relación. Por ejemplo, en un proceso químico el
Más detallesCaso 201 : Recta de calibrado para análisis de fosfato (Regresión lineal sin pesos estadísticos) (F. J. Burguillo, USAL)
Caso 201: Recta de Calibrado para fosfato 1 Caso 201 : Recta de calibrado para análisis de fosfato (Regresión lineal sin pesos estadísticos) (F. J. Burguillo, USAL) CASO PRÁCTICO Uno de los procedimientos
Más detallesRegresión lineal SIMPLE MÚLTIPLE N A Z IRA C A L L E J A
Regresión lineal REGRESIÓN LINEAL SIMPLE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE N A Z IRA C A L L E J A Qué es la regresión? El análisis de regresión: Se utiliza para examinar el efecto de diferentes variables (VIs
Más detallesN T E N.. IDO. CAPíTULO 3 TABLAS Y GRÁFICAS: UNA IMAGEN DICE MÁS QUE MIL PALABRAS 78. CAPíTULO I LA IMAGINACiÓN ESTADíSTICA
N T E N.. IDO PREFACIO xiv CAPíTULO I LA IMAGINACiÓN ESTADíSTICA Introducción La imaginación estadística 3 Enlace de la imaginación estadística con la imaginación sociológica 4 Normas estadísticas y normas
Más detallesMétodos Estadísticos Multivariados
Métodos Estadísticos Multivariados Victor Muñiz ITESM Victor Muñiz (ITESM) Métodos Estadísticos Multivariados Agosto-Diciembre 2011 1 / 19 Partial Least Squares Regression Victor Muñiz (ITESM) Métodos
Más detallesREGRESIÓN Y ESTIMACIÓN TEMA 1: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
UNIDAD 3 REGRESIÓN Y ESTIMACIÓN TEMA 1: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Relación entre variables de interés 1 Relación entre variables de interés Muchas decisiones gerenciales se basan en la relación entre 2 o
Más detallesDefinición de Correlación
Definición de Correlación En ocasiones nos puede interesar estudiar si existe o no algún tipo de relación entre dos variables aleatorias: Estudiar cómo influye la estatura del padre sobre la estatura del
Más detallesTEMA 4 CUESTIONARIO DE AUTOEVALUACIÓN
4.5.- En cuál de los siguientes casos se podría utilizar la varianza residual en lugar del coeficiente de determinación para medir la calidad del ajuste? Con el mismo conjunto de datos y dos ajustes distintos.
Más detallesLos datos siguientes contienen indicadores demográficos y criminales sobre 47
Los datos siguientes contienen indicadores demográficos y criminales sobre 47 estados de EEUU. Los datos fueron recogidos por la Uniform Crime Report del FBI y otras agencies del gobierno para determinar
Más detallesPrefacio... xvii. 1 La imaginación estadística... 1
ÍNDICE Prefacio... xvii 1 La imaginación estadística... 1 Introducción... 1 Pensamiento proporcional... 3 La imaginación estadística... 8 Enlace de la imaginación estadística con la imaginación sociológica...
Más detallesTeoría de la decisión
1.- Un problema estadístico típico es reflejar la relación entre dos variables, a partir de una serie de Observaciones: Por ejemplo: * peso adulto altura / peso adulto k*altura * relación de la circunferencia
Más detallesDavid R. González Barreto Universidad de Puerto Rico
Diccionario de Términos Multivariados David R. González Barreto Universidad de Puerto Rico Pagina 2 MVDA (Multivariate Data Analysis) Principal Component Analysis (PCA) Hotelling T 2 técnicas gráficas
Más detallesUNIVERSIDAD TECNOLÓGICA METROPOLITANA INGENIERIA EN QUIMICA LABORATORIO ANALISIS INSTRUMENTAL. INFORME N 1: ESPECTROFOTOMETRÍA UV VISIBLE INTRODUCCION
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA METROPOLITANA INGENIERIA EN QUIMICA LABORATORIO ANALISIS INSTRUMENTAL. INFORME N 1: ESPECTROFOTOMETRÍA UV VISIBLE INTRODUCCION En este laboratorio utilizaremos el método de la espectrofotometría
Más detallesLección 4: Aplicación de la espectrometría de absorción Molecular UV- Visible
Lección 4: Aplicación de la espectrometría de absorción Molecular UV- Visible La espectrometría UV-Vis es una técnica eficaz para identificar o asignar una estructura a los compuestos químicos (orgánicos
Más detallesModelo de Regresión Lineal
Modelo de Regresión Lineal Álvaro José Flórez 1 Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística Facultad de Ingenierías Febrero - Junio 2012 Introducción Un ingeniero, empleado por un embotellador de gaseosas,
Más detalles4.2 Análisis correlacional
4.2 Análisis correlacional Correlación de datos métricos: correlación producto-momento de Pearson La correlación es la medida del grado en que los cambios de una variable (la variable dependiente) se asocian
Más detallesAnálisis de Regresión y Correlación Lineal
Análisis de Regresión y Correlación Lineal Análisis de dos ó más variables aleatorias Veamos que en los siguientes estudios hay situaciones donde intervienen más de una variable aleatoria Ejemplos: La
Más detallesANEXO 3-A LA LECTURA DE UNA ESPECIE DE COMPUTADORA
ANEXO 3-A LA LECTURA DE UNA ESPECIE DE COMPUTADORA La presente sección busca echar un vistazo en el mundo del análisis de regresión. Presentamos, pues, tres extractos de salidas de computadora que provienen
Más detallesque represente lo mejor posible la relación entre valores X e Y permitiéndonos inferir un valor a partir del otro.
Regresió n josé a. mañas 8.2.2017 1 Introducción El objetivo de las técnicas de regresión es identificar una función que permita estimar una variable Y en función de la otra X. Es decir, averiguar una
Más detallesDr. Fidel Ulin Montejo M.C. Robert Jeffrey Flowers Jarvis Fecha de elaboración: Agosto 2004 Fecha de última actualización: Julio 2010
PROGRAMA DE ESTUDIO Análisis de Regresión Programa Educativo: Licenciatura en Actuaría Área de Formación : Sustantiva Profesional Horas teóricas: 3 Horas prácticas: 2 Total de Horas: 5 Total de créditos:
Más detallesUNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA FACULTAD NACIONAL DE SALUD PÚBLICA Héctor Abad Gómez. Facultad Nacional de Salud Pública Héctor Abad Gómez
UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA FACULTAD NACIONAL DE SALUD PÚBLICA Héctor Abad Gómez Facultad Nacional de Salud Pública Héctor Abad Gómez La Regresión es una técnica estadística utilizadas para estimar (interpolar)
Más detallesSección Teórica. , cuya información se presenta a continuación. Completar las celdas necesarias para responder a las preguntas 1 a 5.
UNAM Facultad de Economía Licenciatura en Economía Examen parcial de Introducción a la Econometría Noviembre 10, 2015 AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
Más detallesCORRELACIÓN Y REGRESIÓN. Juan José Hernández Ocaña
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN Juan José Hernández Ocaña CORRELACIÓN Muchas veces en Estadística necesitamos saber si existe una relación entre datos apareados y tratamos de buscar una posible relación entre
Más detallesESTADISTICA AVANZADA MODULO I
ESTADISTICA AVANZADA MODULO I Análisis de Regresión Modelo Supuestos Multiple 20.0 25.0 30.0 35.0 40.0 45.0 50.0 55.0 60.0 65.0 70.0 75.0 80.0 85.0 Consumo Energetico Gráfico de Dispersión 110.000 105.000
Más detallesLucila Finkel Temario
Lucila Finkel Temario 1. Introducción: el análisis exploratorio de los datos. 2. Tablas de contingencia y asociación entre variables. 3. Correlación bivariada. 4. Contrastes sobre medias. 5. Regresión
Más detallesMétodo de cuadrados mínimos
REGRESIÓN LINEAL Gran parte del pronóstico estadístico del tiempo está basado en el procedimiento conocido como regresión lineal. Regresión lineal simple (RLS) Describe la relación lineal entre dos variables,
Más detallesRevista Mexicana de Ciencias Farmacéuticas ISSN: Asociación Farmacéutica Mexicana, A.C. México
Revista Mexicana de Ciencias Farmacéuticas ISSN: 1870-0195 rmcf@afmac.org.mx Asociación Farmacéutica Mexicana, A.C. México Hernández Baltazar, Efrén Qué sabe usted acerca de...espectroscopía de infrarrojo
Más detallesMínimos Cuadrados Parciales
Mínimos Cuadrados Parciales Resumen El procedimiento Mínimos Cuadrados Parciales (PLS Partial Least Squares) está diseñado para construir un modelo estadístico que relaciona múltiples variables independientes
Más detallesLinear Regression and the Least-squares problem
Linear Regression and the Least-squares problem Aniel Nieves-González Aniel Nieves-González () Linear Regression and the LSP 1 / 25 Variables cuantitativas y relaciones entre estas (Repaso) Recuerde que
Más detallesPronósticos, Series de Tiempo y Regresión. Capítulo 4: Regresión Lineal Múltiple
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión Capítulo 4: Regresión Lineal Múltiple Temas Modelo de regresión lineal múltiple Estimaciones de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO); estimación puntual y predicción
Más detallesNota de los autores... vi
ÍNDICE Nota de los autores... vi 1 Qué es la estadística?... 1 1.1 Introducción... 2 1.2 Por qué se debe estudiar estadística?... 2 1.3 Qué se entiende por estadística?... 4 1.4 Tipos de estadística...
Más detallesINDICE Prefacio 1. Introducción 2. Distribuciones de frecuencia: tablas estadísticas y graficas
INDICE Prefacio XIII 1. Introducción 1.1. la imagen de la estadística 1 1.2. dos tipos de estadísticas 1.3. estadística descriptiva 2 1.4. estadística inferencial 1.5. naturaleza interdisciplinaria de
Más detallesCONOCIMIENTO DE TÉCNICAS ANALÍTICAS PARTE I: FUNDAMENTOS DE ESPECTROFOTOMETRÍA.
CONOCIMIENTO DE TÉCNICAS ANALÍTICAS PARTE I: FUNDAMENTOS DE ESPECTROFOTOMETRÍA. I. OBJETIVO GENERAL Conocer y aplicar los fundamentos de la ESPECTROFOTOMETRÍA para la determinación de concentraciones en
Más detallesEjemplo de Regresión Lineal Simple
Ejemplo de Regresión Lineal Simple Países Porcentaje de Inmunización (x) Tasa de mortalidad (y) Bolivia 77 8 Brazil 69 65 Cambodia 3 84 Canada 85 8 China 94 43 Czech_Republic 99 Egypt 89 55 Ethiopia 3
Más detallesJulio Deride Silva. 4 de junio de 2010
Curvas ROC y Regresión Lineal Julio Deride Silva Área de Matemática Facultad de Ciencias Químicas y Farmcéuticas Universidad de Chile 4 de junio de 2010 Tabla de Contenidos Curvas ROC y Regresión Lineal
Más detallesQuímica Biológica TP 1: ESPECTROFOTOMETRIA.
TP 1: ESPECTROFOTOMETRIA. Introducción Al observar una solución acuosa de un colorante a trasluz, observamos una leve coloración, la cual se debe a la interacción entre las moléculas del colorante y la
Más detallesDiseños para estimar la superficie de respuesta
Diseños para estimar la superficie de respuesta estrategia experimental y de análisis que permite resolver el problema de encontrar las condiciones de operación óptimas de un proceso optimización ventaja:
Más detallesANÁLISIS DE REGRESIÓN N LINEAL
ANÁLISIS DE REGRESIÓN N LINEAL Varias partes tomadas de Julio H. Cole "Nociones de Regresión Lineal" en Enciclopedia Multimedia Virtual de Economía EMVI. http://eumed.net/cursecon/medir/index.htm Análisis
Más detallesDiseño de experimentos
Diseño de experimentos Quimiometría Por qué diseñar experimentos? Exploración: cuáles factores son importantes para realizar exitosamente un proceso Optimización: cómo mejorar un proceso Ahorro de tiempo:
Más detallesPráctica 4 EJERCICIOS 1.- REGRESIÓN LINEAL SIMPLE 5.1 Regresión de Peso sobre Altura Datos en Encuesta.sgd a) Estudio descriptivo de ambas variables
EJERCICIOS 1.- REGRESIÓN LINEAL SIMPLE 5.1 Regresión de Peso sobre Altura Datos en Encuesta.sgd a) Estudio descriptivo de ambas variables Marco elementos atípicos: b) Obtener la recta de regresión y comprobar
Más detalles5 ANÁLISIS Y RESULTADOS
5 ANÁLISIS Y RESULTADOS 5. ANÁLISIS Y RESULTADOS 5.1 Curvas de Calibración Se obtuvieron las curvas de calibración para cada una de las soluciones base, con dispersante y sin dispersante. Se hicieron en
Más detallesINDICE 1. Qué es la Estadística? 2.Descripción de Datos: Distribuciones de Frecuencia y Presentación Gráfica
INDICE 1. Qué es la Estadística? 1 Introducción 2 Qué significa estadística? 2 Por qué se estudia la estadística? 4 Tipos de estadística 5 Estadística descriptiva 5 Estadística inferencial 6 Tipos de variables
Más detallesUniversidad Técnica de Babahoyo CORRELACIÓN DE VARIABLES Y REGRESIÓN LINEAL
Universidad Técnica de Babahoyo CORRELACIÓN DE VARIABLES Y REGRESIÓN LINEAL OBJETIVO Analizar las Diferentes formas de Describir la Relación entre dos variables numéricas Trazar un diagrama de dispersión
Más detallesDiagrama de Correlación
Datos de BPCS Diagrama de Correlación 1500 1000 S = 66.3601 R-Sq = 92.0 % R-Sq(adj) = 91.5 % PROPOSITO: Indicar en forma grafica y cuantitativa la relación entre las causas y los efectos graficando valores
Más detallesCurso online de Supervivencia y Regresión Lineal, Logística y de Cox 2018
MANUAL DE IDENTIDAD VSUAL CORPORATIVA PROGRAMA: Curso online de Supervivencia y Regresión Lineal, Logística y de Cox 2018 Departamento de Formación Médica Continuada (ICOMEM) SUPERVIVENCIA Y REGRESIÓN
Más detallesPráctica 6: Regresión Lineal Múltiple (3)
Práctica 6: Regresión Lineal Múltiple () En la práctica anterior vimos cómo se pueden diagnosticar diferentes violaciones de las condiciones del modelo de regresión a través del análisis gráfico de los
Más detalles(II-1) V = Flujos determinados por los controladores de flujo: (1) 1000 sccm, (2) 10 sccm, respectivamente. P (II-2)
Anexo II II-Principio de funcionamiento del saturador Asumiendo condiciones de gas ideal, la presión parcial de un compuesto para una presión y temperaturas determinadas en el saturador es (ecuación II-1):
Más detalles1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Estadística Avanzada. Nombre de la asignatura: Ingeniería Industrial. Carrera: OPF Clave de la asignatura: 3-2-5
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: (Créditos) SATCA 1 Estadística Avanzada Ingeniería Industrial OPF-1303 3-2-5 2.- PRESENTACIÓN Caracterización de la
Más detallesRegresión. Edgar Moyotl-Hernández. Análisis y Métodos Numéricos Físico Matemáticas, BUAP Otoño Regresión Introducción Regresión Lineal
Edgar Moyotl-Hernández Análisis y Métodos Numéricos Físico Matemáticas, BUAP Otoño 2018 Regresión E. Moyotl-Hernández 1 / 31 Contenido Introducción Regresión Lineal E. Moyotl-Hernández 2 / 31 Definición
Más detallesAnálisis de Regresión
Análisis de Regresión Diplomado en Lean Six Sigma Objetivo 1.Identificar problemas que incluyan una Y continua y una X continua 2. Entender la diferencia entre regresión lineal y no lineal 3. Ajustar modelos
Más detallesCapítulo 8. Selección de variables Introducción
Capítulo 8 Selección de variables 8.1. Introducción En muchos problemas de regresión es posible considerar un número importante de variables predictoras. Un empresario podría estudiar los factores que
Más detallesESTADÍSTICA CÁTEDRA I. Unidad 7
ESTADÍSTICA CÁTEDRA I Unidad 7 UNIDAD 7: La relación entre variables. Contenidos Distribución conjunta de dos variables. Diagrama de dispersión. Distribuciones marginales y condicionales. Correlación.
Más detalles