Regresión y correlación Tema 8. 1.1 Contraste sobre β 1.2 Regresión en formato ANOVA. 2. Correlación. Contraste sobre ρ xy



Documentos relacionados
Modelos lineales Regresión simple y múl3ple

Inferencia en Regresión Lineal Simple

Tema 21: Distribución muestral de un estadístico

Figura 1

Análisis de Regresión y Correlación

CURSO INTERNACIONAL: CONSTRUCCIÓN DE ESCENARIOS ECONÓMICOS Y ECONOMETRÍA AVANZADA. Instructor: Horacio Catalán Alonso

Instituto Tecnológico Superior del Sur del Estado de Yucatán EGRESIÓN LINEAL REGRESI. 10 kg. 10 cm

CAPÍTULO 3 DIAGNÓSTICOS DE REGRESIÓN

Aspectos fundamentales en el análisis de asociación

T. 5 Estadísticos de forma de la distribución

Modelo Lineal Múltiple. Clase 03. Profesor: Carlos R. Pitta. ICPM050, Econometría. Universidad Austral de Chile Escuela de Ingeniería Comercial

Tema 6. Estadística descriptiva bivariable con variables numéricas

Bloque 5. Probabilidad y Estadística Tema 2. Estadística descriptiva Ejercicios resueltos

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

VARIABLES ALEATORIAS BIDIMENSIONALES. DISTRIBUCIONES

Tema 6: Multicolinealidad

FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Ximénez & San Martín, 2004)

DISTRIBUCION DE RENDIMIENTOS: APLICACIONES

e i para construir el modelo econométrico que se escribe a continuación:

3.3 Caracterización de grupos: Estadísticos de forma de la distribución

DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIZADO

Análisis de Varianza no paramétricos

Regresión y Correlación

Especialista en Estadística y Docencia Universitaria REGRESION LINEAL MULTIPLE

a) DIAGRAMA DE DISPERSION

Relaciones entre variables

Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EMPRESARIAL

UNIDAD 12: Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión

Facultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística

MODELOS DE SECUENCIACIÓN EN MÁQUINAS 1

1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación

56. Qué significan los llamados Grados de libertad 1?

CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS

CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: BONDAD DEL AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADISTICA INFERENCIAL

17/02/2015. Ángel Serrano Sánchez de León

Inferencia Estadística: Prueba de Hipótesis

El Impacto de las Remesas en el PIB y el Consumo en México, 2015

EXAMEN FINAL DE ECONOMETRIA, 3º CURSO (GRADOS EN ECO y ADE) 6 de Junio de :00 horas. Pregunta 19 A B C En Blanco. Pregunta 18 A B C En Blanco

IN540: Métodos Estadísticos para economía y gestión Profesores: Marcelo Henríquez, Felipe Avilés Auxiliares: José Miguel Carrasco

REGRESION Y CORRELACION

Medidas de centralización

Ejercicios y Talleres. puedes enviarlos a

b) Realiza el diagrama de dispersión c) Calcula media y desviación típica de cada variable 2

CAPITULO III VARIABLE DEPENDIENTE CUALITATIVA Y LIMITADA

CORRELACION Y REGRESION

Midiendo la Asociación lineal entre dos variables

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).

-.GEOMETRÍA.- a) 37 cm y 45 cm. b) 16 cm y 30 cm. En estos dos, se dan la hipotenusa y un cateto, y se pide el otro cateto:

Problema: Existe relación entre el estado nutricional y el rendimiento académico de estudiantes de enseñanza básica?

Lo 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.

EXAMEN FINAL DE ECONOMETRIA, 3º CURSO (GRADOS EN ECO y ADE) 19 de Septiembre de :30 horas. Pregunta 19 A B C En Blanco

ANÁLISIS DE EFICIENCIA Y PRODUCTIVIDAD. Autor: Francisco Javier Parra Rodríguez. Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales.

HOMOGENEIDAD DE POBLACIONES ESTADISTICAS. EL PROBLEMA DE LA MIXTURA DE COMPONENTES

Análisis estadístico de incertidumbres aleatorias

Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Heterocedasticidad. Dr. Víctor Aguirre

EJERCICIOS: Tema 3. Los ejercicios señalados con.r se consideran de conocimientos previos necesarios para la comprensión del tema 3.

4. REPRESENTACIONES GRÁFICAS PARA DATOS CATEGÓRICOS.

Tema 1. Conceptos generales

Efectos fijos o aleatorios: test de especificación

TEMA III EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

Comparaciones múltiples entre medias Tema Comparaciones múltiples. 2. Comparaciones planeadas o a priori: 2.2 Comparaciones de tendencia

PREGUNTAS TIPO TEST Y EJERCICIOS PRÁCTICOS PROPUESTOS EN EXÁMENES DE LOS CAPÍTULOS 2, 3 Y 4 (DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS UNIDIMENSIONALES )

Tema 2.- Regresión lineal múltiple (I) Introducción 2.2. Especificación del modelo de regresión lineal múltiple. 2.3.

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general

Estadísticos muéstrales

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.

PyE_ EF1_TIPO1_

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL.

EJERCICIOS. Ejercicio 1.- Para el modelo de regresión simple siguiente: Y i = βx i + ε i i =1,..., 100. se tienen las siguientes medias muestrales:

Regresión y correlación simple 113

Regresión múltiple k k

En este caso, el valor actual de una unidad monetaria pagadera al final del año de fallecimiento de

REGRESION LINEAL SIMPLE

TEMA III EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

T. 9 El modelo de regresión lineal

Tema 9. Análisis de Varianza de un factor. Análisis de la Varianza (ANOVA) Conceptos generales

EXAMEN FINAL DE ECONOMETRIA, 3º CURSO (GRADOS EN ECO y ADE) 20 DE JUNIO DE horas

Variables Aleatorias. Variables Aleatorias. Variables Aleatorias. Objetivos del tema: Al final del tema el alumno será capaz de:

Análisis cuantitativo aplicado al Comercio Internacional y el Transporte

llamadas variables independientes, d e es, tomando valores en R las p+1 variables consideradas.

Estadísticos muéstrales

PRÁCTICA 1: MEDIDA DE MAGNITUDES FÍSICAS Y SU TRATAMIENTO NUMÉRICO

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas.

CAPÍTULO IV METODOLOGÍA. Para llevar a cabo la investigación se ha tenido en cuenta el siguiente diseño:

I EJERCICIOS RESUELTOS II EXÁMENES DE ECONOMETRÍA III EXÁMENES DE ECONOMETRÍA EMPRESARIAL IV EXÁMENES DE PRINCIPIOS DE ECONOMETRÍA

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA

Tema 2: El modelo clásico de regresión

Prueba de Evaluación Continua

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

Regresión - Correlación

UNIDAD II ANÁLISIS DEL MODELO CLÁSICO DE DR. ROGER ALEJANDRO BANEGAS RIVERO REGRESIÓN LINEAL SIMLE (MCRLS)

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS

( ) = 0 entonces ˆ i i. xy x Y Y xy Y x ˆ. β = = β =.(1) Propiedades Estadísticas de los estimadores MICO. Linealidad.

OPTIMIZACIÓN CON RESTRICCIONES DE IGUALDAD

REGRESION LINEAL SIMPLE

Transcripción:

Unversdad Autónoma de Madrd 1 Regresón y correlacón Tema 8 1. Regresón lneal smple 1.1 Contraste sobre β 1. Regresón en formato ANOVA. Correlacón. Contraste sobre ρ xy Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 1. Regresón lneal smple Objetvo: predecr una varable (dependente o crtero a partr de una (ndependente o predctora. Ambas cuanttatvas. Para un caso la ecuacón en la poblacón es: Sendo: α + β + E Parámetros: α : Orgen de la recta β : Pendente de la recta E : Error aleatoro Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 3 En la muestra se estma α y β con A y B: n B n A B Con estos estmadores, la ecuacón es: A +B + E Por lo que el valor predcho para cada es: ' A +B El error en el pronóstco es: E - ' Ejemplo: Se ntenta predecr el absentsmo laboral (en horas al año a partr del salaro (en euros semanales. Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 4 ( (horas 150 300 00 406 175 44 160 330 10 4 895 1900 B n n (5344970 (8951900 (51685 895 1,86 A B 1900 895 1,86 5 5 380 (1,86179 47,06 Luego: ' 47,06 +1,86 Análss de Datos en Pscología II Tema 8

y Unversdad Autónoma de Madrd 5 ' E 150 300 36,06-6,06 00 406 419,06-13,06 175 44 37,56 69,44 160 330 344,66-14,66 10 4 437,66-15,66 895 1900 0 E 0 440 W W 400 W 360 W 30 W 150 170 190 10 x Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 6 1.1 Contraste sobre β Objetvo: Comprobar s hay relacón lneal, y de que tpo es esta, entre e. 1. Hpótess Blateral: H 0 : β 0 (no hay relacón lneal, son lnealmente ndependentes H 1 : β 0 (hay relacón lneal Unlateral derecho: H 0 : β 0 (no hay relacón lneal H 1 : β > 0 (hay relacón lneal postva Unlateral zquerdo: H 0 : β 0 (no hay relacón lneal H 1 : β < 0 (hay relacón lneal negatva. Supuestos Independenca Normaldad Homocedastcdad Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 7 3. Estadístco de contraste T B ( ( ' / ( n Cuya dstrbucón es t n- 4. Zona crítca Blateral: T α/ t n- y T 1-α/ t n- Unlateral derecho: T 1-α t n- Unlateral zquerdo: T α t n- Ejemplo: Contrastar s al aumentar el salaro ( aumenta el absentsmo ( con α0,01. 1. Hpótess H 0 : β 0 H 1 : β > 0 Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 8. Supuestos: normaldad, ndependenca, homocedastcdad. 3. Estadístco de contraste T B ( 1,86 ( ' 60 6131,75/ 3 / ( n,1 Dstrbucón t n- t 3 4. Zona crítca Unlateral derecho: 0,99 t 3 4,541 5. Decsón Mantener H 0 Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 9 1. Regresón en formato ANOVA Combnacón lneal de varables k 1 + k Z Ejemplo: Un examen tene dos partes: teórca y práctca. La parte teórca ( cuenta un 40% y la parte práctca (Z un 60% de la nota fnal (. 0,6 + 0, 4Z S una persona obtene en el teórco un 4,5 y en el práctco un 6,1 su puntuacón fnal es: ( 0,64,5 + (0,46,1 5,14 Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 10 La meda y la varanza de son: E ( k1e( + k E( Z Var ( k1 Var ( + k Var ( Z + k1k Cov (, Z Ejemplo: S en el teórco y el práctco se obtene los sguentes resultados: Z Meda 5,1 6,7 Varanza 3,8 4, Cov (, Z 3,1 Entonces los resultados para la nota fnal son: E ( (0,65,1 + (0,46,7 5,74 Var ( 0,6 (3,8 + 0,4 (4, + (0,6( 0,43,1 3,58 Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd Análss de Datos en Pscología II Tema 8 11 El modelo es: A +B + E Por lo que : ' + E De donde se deduce: ( ( ( ' ( ( BE A B A E E E E E + + + ' E E S S B S S S + + Es decr: SCT SCR + SCE Ejemplo: Vmos que 179 y 380. Se comprueba que: E( 47,06 + (1,86179 380

Unversdad Autónoma de Madrd SCT SCR SCE ( ( ' E Tabla de ANOVA ( B ' ( n SCT ( SCT 1 SCR FV SC gl MC F SCR MCR Regresón SCR 1 1 MCE SCE Error SCE n- n Total SCT n-1 F ~ F 1, n- H 0 : β 0 (no hay relacón lneal Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 13 Ejemplo: ( 1900 SCT 737184 15184 n 5 SCE SCR ( 6,09 + L + E SCT SCE ( 15,63 15184 6131,75 6131,75 FV SC gl MC F R 905,5 1 905,5 4,49 E 6131,75 n-3 043,9 T 15184 n-14 905,5 F ~ F 1, 3 1-αF 1, n- 0,99 F 1, 3 34,1 Mantenemos H 0. No hay relacón lneal. Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 14. Correlacón de Pearson Objetvo: cuantfcar la ntensdad y sentdo de la relacón entre dos varables e cuanttatvas. Cálculo de r xy en la muestra: r xy n n n La correlacón al cuadrado resulta ser: r SCR SCT (Nota: SCT SCR + SCE es el equvalente en regresón a las meddas de tamaño del efecto del ANOVA: η, ε y ω. r Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 15 Contraste sobre ρ xy 1. Hpótess Blateral: H 0 : ρ 0; H 1 : ρ 0 U. derecho: H 0 : ρ 0 ; H 1 : ρ > 0 U. zquerdo: H 0 : ρ 0 ; H 1 : ρ < 0. Supuestos Independenca Normaldad 3. Estadístco de contraste T r 1 r n Cuya dstrbucón es t n- 4. Zona crítca Blateral: T α/ t n- y T 1-α/ t n- Unlateral derecho: T 1-α t n- Unlateral zquerdo: T α t n- Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 16 Ejemplo: Comprobar s el salaro ( correlacona postvamente con el absentsmo ( utlzando α0,01. 1. Hpótess H 0 : ρ 0 ; H 1 : ρ > 0. Supuestos: Independenca Normaldad 3. Estadístco de contraste r n (51685 n (5344970 895 n (8951900 (5737184 1900 0,77 Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 17 T r 1 r n 0,77 3 1 0,77,1 Dstrbucón t n- t 3 4. Zona crítca: T 0,99 t 3 4,541 5. Decsón. Mantener H 0 Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 18 Formularo del tema 8 Contraste sobre β T B ( ( ' / ( n T ~ t n- Regresón en formato ANOVA SCT SCR SCE ( ( ' E ( B ' GLT n-1 GLR 1 GLE n- ( n SCT ( SCT SCR Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 19 Contraste sobre ρ T r 1 r n T ~ t n- Análss de Datos en Pscología II Tema 8

Unversdad Autónoma de Madrd 0 Ejerccos recomendados del lbro: 8.3 8.5 8.6 8.9 8.10 Análss de Datos en Pscología II Tema 8