Regresión y Correlación Métodos numéricos

Documentos relacionados
Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Figura 1

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

Relaciones entre variables

Medidas de centralización

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional

Inferencia en Regresión Lineal Simple

Examen de Física-1, 1 del Grado en Ingeniería Química Examen final. Septiembre de 2014 Cuestiones (Un punto por cuestión).

3. VARIABLES ALEATORIAS.

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas

ESTADÍSTICA (GRUPO 12)

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1

Análisis de Regresión y Correlación

Variables Aleatorias

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada.

REGRESION Y CORRELACION

Guía de ejercicios #1

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL

Nos interesa asignar probabilidades a valores numéricos obtenidos a partir de fenómenos aleatorios, es decir a variables aleatorias.

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

Análisis de Resultados con Errores

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): Ajustes de Tendencia

TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO

1. Variable aleatoria. Clasificación

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

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

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS

Medidas de Variabilidad

T. 9 El modelo de regresión lineal

Análisis de error y tratamiento de datos obtenidos en el laboratorio

Tema 4: Variables aleatorias

Tema 6. Estadística descriptiva bivariable con variables numéricas

Regresión Lineal Simple y Correlación

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Tema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1

ESTADÍSTICA. Definiciones

TEMA III EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

Especialista en Estadística y Docencia Universitaria REGRESION LINEAL MULTIPLE

Laboratorio de Bases Físicas del Medio Ambiente

Introducción a la Física. Medidas y Errores

Universidad de Pamplona Facultad de Ciencias Básicas Física para ciencias de la vida y la salud

Práctica 12 - Programación en C++ Pág. 1. Practica Nº 12. Prof. Dr. Paul Bustamante. Informática II Fundamentos de Programación - Tecnun

Correlación y regresión lineal simple

Problemas de Optimización. Conceptos básicos de optimización. Indice. Un problema de optimización NLP. Equivalencias. Contornos / Curvas de nivel

Estadística Unidimensional: SOLUCIONES

Algunas aplicaciones del test del signo

SEMANA 5 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN

5.0 ESTADÍSTICOS PARA DATOS AGRUPADOS.

CONTENIDO. Ingeniería

ESTADISTÍCA. 1. Población, muestra e individuo. 2. Variables estadísticas. 3. El proceso que se sigue en estadística

Ejemplo: Consumo - Ingreso. Ingreso. Consumo. Población 60 familias

TEMA 4 Variables aleatorias discretas Esperanza y varianza

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:

Facultad de Ciencias Básicas

Carlos de Gonzalo Aranoa. José Carlos Robredo Sánchez, Juan Ángel Mintegui Aguirre. Ávila, 21 de Septiembre de 2009

TEMA 5. INTERPOLACION

Modelos triangular y parabólico

Métodos Matemá5cos en la Ingeniería Tema 1. Ecuaciones no lineales

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA

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

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL.

CAPÍTULO 1: VARIABLES ALEATORIAS Y SUS DISTRIBUCIONES

TEMA 10: ESTADÍSTICA

SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES

Métodos cuantitativos de análisis gráfico

Probabilidad y estadística

Relación 2: Regresión Lineal.

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE

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

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

A. Una pregunta muy particular que se puede hacer a una distribución de datos es de qué magnitud es es la heterogeneidad que se observa.

TÍTULO I Aspectos Generales TÍTULO II Alcance TÍTULO III Metodología de Cálculo de FECF... 3

Regresión y correlación simple 113

Dpto. Física y Mecánica

TERMODINÁMICA AVANZADA

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

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma

ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio.

Riesgos Proporcionales de Cox

Operadores por Regiones

CESMA BUSINESS SCHOOL

1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas...

Formulación y Evaluación de Proyectos

Econometría de corte transversal. Pablo Lavado Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico

GUÍA DE APOYO AL APRENDIZAJE N 2

Además podemos considerar diferentes tipos de medidas de resumen. Entre ellas tenemos:

315 M/R Versión 1 Integral 1/ /1 UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA VICERRECTORADO ACADÉMICO ÁREA INGENIERÍA

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

Práctica 2 Caracterización de un dinamómetro

Nociones sobre cuadrados mínimos por Dr. Horacio Bruzzone

Tema 1 Descripción de datos: Estadística descriptiva unidimensional Estadística descriptiva

Ejercicios Resueltos de Vectores

4º DE ESO MATEMÁTICAS-B CURSO UNIDAD 14: ESTADÍSTICA

Transcripción:

Regresón y Correlacón Métodos numércos Prof. Mguel Hesquo Garduño. Est. Mrla Benavdes Rojas Depto. De Ingenería Químca Petrolera ESIQIE-IPN hesquogm@yahoo.com.mx mbenavdesr5@gmal.com

Regresón lneal El análss de regresón es una técnca estadístca para nvestgar la relacón funconal entre dos o más varables, ajustando algún modelo matemátco.

La regresón lneal es una técnca que permte cuantfcar la relacón que puede ser observada cuando se grafca un dagrama de puntos dspersos correspondentes a dos varables, cuya tendenca general es rectlínea ; medante una ecuacón del mejor ajuste de la forma: Y= mx+b En esta ecuacón: donde m y b son los parámetros de la recta m es la pendente de la recta b es la ordenada al orgen

Regresón lneal smple es un modelo óptmo para patrones de demanda con tendenca (crecente o decrecente), es decr, patrones que presenten una relacón de lnealdad entre la demanda y el tempo

Cómo ajustar la recta a nuestros datos? Se sabe que sempre tendremos mucho datos dspersos en nuestros gráfcos, los cuales no se podría defnr una línea recta 25 20 frecuenca 15 10 5 0 400 410 420 430 440 450 460 470 marca de clase

Mínmos cuadrados El método de mínmos cuadrados permte ajustar los datos observados a la línea recta este ajuste se obtendrá mnmzando el erro entre los puntos estmados y los puntos observados

El proceso Numérco La sumatora de los cuadrados de los resduos (y y c ) sea mínma. Calcular las constantes de la ecuacón que representa al modelo matemátco. Y calculada puede ser cualquer funcón, NO SIEMPRE SERÀ UNA RECTA S n ( y 1 yˆ ) 2 mín PODEMOS HACER QUE NUESTROS DATOS SE COMPORTEN COMO LINEA RECTA

La prmera Funcón: Recta S bcte n 1 ( y Para hallar el mínmo aplcamos dervacón parcal ds da yˆ yˆ a bx ) 2 S n 1 ( y f ( a bx )) ( a, b) 2 ( y a bx )( 1) 2 ( y a bx 2 mín ) 0 ds db acte 2 ( y a bx )( x ) 2 ( y x ax bx 2 ) 0

25 20 frecuenca 15 10 y = -0.0147x + 16.841 5 0 400 410 420 430 440 450 460 470 marca de clase

El crtero Numèrco Coefcente de correlacón r 2 regresón delasuma decuadrados suma total de loscuadrados r 2 2 y y 2 2 y y r 1 2 y y 2 y y

Muy nteresante, pero todo esto para qué srve? A partr de la ecuacón modelo con sus constantes ya determnadas podemos conocer el valor de la respuesta y para cualquer valor de x, ubcado en el ntervalo de datos utlzados. Incluso se puede proyectar para valores fuera de dcho rango.

Podemos saber el valor de T, para x=12.5 X(cm) T (ºC) 0 58 5 47.6 10 40.3 15 35.9 25 30.8 30 29.6 35 29 T (ºC) 70 60 50 40 30 20 10 Dstrbucón de temperaturas en una varlla T = 0.0318x 2-1.8869x + 57.018 R² = 0.9929 T 0 0 10 20 30 40 X ( cm)

Métodos numércos

Regla del trapeco En matemátca la regla del trapeco es un método de ntegracón numérca, es decr, un método para calcular aproxmadamente el valor de la ntegral defnda

Regla del trapeco S f contnua a y s, determna una perfeccón unforme de a, b a x0 a,b entonces: b x n b n1 b a f ( x) f ( x 1 ) 2 f ( x1) f ( x n ) a 2n 1 La regla del trapeco proporcona un estmado del área bajo la curva de f (x) entre a y b medante el trapeco

El error máxmo aproxmado vene dado por: e M ( b a) 2 12h 3 f ( x) M Hallamos el valor mínmo de f (X ) El error mínmo : e mn ( b a) 2 12h 3 Cuando no es posble conocer la relacón funconal f (x)