APÉNDICE: ANÁLISIS DE REGRESIÓN

Documentos relacionados
Regresión Lineal Simple

TALLER 06 (AJUSTE POR MÍNIMOS CUADRADOS

ESTADÍSTICA II SOLUCIÓN-PRÁCTICA 7: SERIES DE TIEMPO EJERCICIO 1 (NOVALES 2.1)

Tema 2: Análisis gráfico y estadístico de relaciones. Universidad Complutense de Madrid 2013

Qué es la Cinética Química?

Tema 2: Análisis gráfico y estadístico de relaciones. Universidad Complutense de Madrid Febrero de 2012

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADISTICA INFERENCIAL

TEMA 5: REGRESION LINEAL

UNIVERSIDAD DE LA COSTA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS CONCEPTOS PREVIOS

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO POSGRADO EN ECONOMIA UNAM FACULTAD DE ECONOMÍA ECONOMETRIA. Proceso Estocástico. Mtro. Horacio Catalán Alonso

Solución. Al sistema lo definen dos matrices, A la matriz de coeficientes y A la matriz ampliada. A A A A

03) Rapidez de Cambio. 0301) Cambio

Sistemas. Matrices y Determinantes 1.- Si A y B son matrices ortogonales del mismo orden:

MODULO IV. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA ANÁLISIS DE CASOS DOCENTE: JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Propuesta A. 3. Se considera la función f(x) = t, si 3 x 3 (x 3) 2 si x>3

SISTEMAS, MATRICES Y DETERMINANTES

OSCILACIONES AMORTIGUADAS. PENDULO DE POHL

CURSO CONVOCATORIA:

Intervalos de confianza Muestras pequeñas. Estadística Cátedra Prof. Tamara Burdisso

i 1,2,..., m (filas) j 1,2,..., n (columnas) t

Nucleación y crecimiento unidimensional

V.- CONDICIÓN DE CONTORNO ISOTÉRMICA EN SÓLIDOS INFINITOS

CONTROL DE ASISTENCIA A EXAMEN

Métodos Numéricos - cap. 7. Ecuaciones Diferenciales PVI 1/8

Métodos Numéricos - Cap. 7. Ecuaciones Diferenciales Ordinarias PVI 1/8

MATEMÁTICAS. Posgrado en Nanotecnología. Dr. Roberto Pedro Duarte Zamorano 2016 Departamento de Física

Curvas MOISES VILLENA

DETERMINANTES II. Solución. 2. Calcula, aplicando la regla de Sarrus, el siguiente determinante: A = Solución

PROPUESTA A. b ) Coordenadas de los máximos y mínimos relativos de f(x). dx. b )

EJERCICIOS DE MATRICES

LECCIÓN N 14 ADQUISICIÓN Y CONVERSIÓN DE DATOS. Conversión Digital-Analógica. Conversión Analógico-Digital

PRONÓSTICOS. Tema Nº 2 FACILITADOR LIC. ESP. MIGUEL OLIVEROS

6. Intervalos de confianza

Sistemas y Señales I. Ecuaciones de Estado. Variables de Estado

MMII_c4_MSV: Ecuación de Laplace en un rectángulo. Problemas no homogéneos

Procesado digital de imagen y sonido

Decimocuarta clase. Respuesta al impulso y convolución

b) Encontrar: τ o σ ; π o σ ; σ y τ. 2. Usar la definición de determinante para encontrar: 4. Calcular los determinantes de las siguientes matrices:

ANEXO B. Se define como Regresión al estudio de la fuerza, consistencia o grado de asociación de la

EXAMEN FINAL DE METODOS NUMERICOS (MB536)

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2003 MATEMÁTICAS II TEMA 1: MATRICES Y DETERMINANTES

XXVI CONGRESO NACIONAL DE ACTUARIOS. El Margen de Riesgo. Solvencia II. México. Por: Pedro Aguilar B. Septiembre 2013

MS-1 Modelos de supervivencia Página 1 de 20

Seminario de problemas. Curso Hoja 9

Capítulo 1 Introducción a la Electrónica de Potencia. 1. Introducción a la Electrónica de Potencia. 1.1 Clasificación de los Convertidores

UNIDAD IV. Qué es predicción en el modelo lineal?

CAPITULO 2. La importancia básica de pronóstico es de ser un eslabón que se une a la etapa de Planificación y Control de un sistema.

EJERCICIOS PROPUESTOS

TEORÍA DE CONTROL MODELO DE ESTADO

Capítulo 3. El modelo de regresión múltiple. Jorge Feregrino Feregrino. Econometría Aplicada Utilizando R

Cómo medir la precisión de los pronósticos?

Métodos de Regresión

Capitulo II. II.2 Teoría de curvatura. Universidad de Cantabria Departamento de Ing. Estructural y Mecánica

Precálculo Quinta edición Matemáticas para el cálculo

Universidad Nacional del Litoral Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas ESTADÍSTICA. Ingenierías RH-Amb-Ag TEORÍA

SESIÓN 8 DESCRIPCIONES DE UNA RELACIÓN

TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

2. Estimación de errores de medidas directas

Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Rosario Cátedra de Ing. De las Reacciones

Índice. 1. Introducción Antecedentes Marco teórico... 5

4. VARIABLES ALEATORIAS Y SUS PROPIEDADES

INSTRUCCIONES GENERALES Y VALORACIÓN. Ejercicio 1. (Puntuación máxima: 3 puntos) Calcular los valores de a para los cuales la inversa de la matriz

IntroducciónalaInferencia Estadística

R-SQUARED RESID. MEAN SQUARE (MSE) σˆ 2 ADJUSTED R-SQUARED STANDARD DEVIATION σ ˆ

Reserva Primera de 2017 (Modelo 3) Solución Germán-Jesús Rubio Luna OPCIÓN A

Tema 8B El análisis fundamental y la valoración de títulos

SOLUCIONES RACIONALES DE LA ECUACIÓN X Y = Y X

Estadística Descriptiva

Matemáticas II Bachillerato de Ciencias y Tecnología 2º Curso MATRICES Definición. Notaciones Tipos de matrices...

ACELERACIÓN UNIVERSIDAD DE CARABOBO FACULTAS DE INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA MECÁNICA DPTO. DISEÑO MECÁNICO Y AUTOMATIZACIÓN

El estado espacial de tensiones en un punto, puede ser representado a través de una matriz (tensor) de tensiones.

Universidad Carlos III de Madrid

Tema 14: Inferencia estadística

Tema 2: Sistemas. 2.1 Introducción

SP-A Superintendencia de Pensiones, al ser las catorce horas del siete de diciembre del dos mil diecisiete.

ECUACIO ES DIFERE CIALES E EL CO TEXTO DEL MATLAB Carlos Enrique úñez Rincón 1

REPASO DE ESTADÍSTICA

Material didáctico. Bibliografía básica. Aula global

LECCIÓN N 9 CÁLCULO CINETOSTÁTICO DE MECANISMOS PLANOS 9.1 FUERZAS DE INERCIA DE LOS ESLABONES DE LOS MECANISMOS PLANOS

Ecuaciones diferenciales ordinarias: Problemas de valor inicial

e i y i y i y i 0 1 x 1i 2 x 2i k x ki

Revisión periódica en tiendas con un elevado número de referencias de lento movimiento

I.T. INDUSTRIAL METODOS ESTADÍSTICOS. FORMULARIO I. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Xv.a. Media x = n n i x 2 Varianza poblacional σ 2 i

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES

Hacia dónde tienden los datos? Se agrupan en torno a un valor? o, se dispersan? Su distribución se parece a alguna distribución teórica?

Si n, m 60, los tests anteriores son válidos aunque no se verifique la hipótesis de normalidad,. H 1 : p p 0 H 1 : p > p 0 H 1 : p < p 0

CAPÍTULO 3 MARCO TEÓRICO. A lo largo de este capítulo se explican los conceptos básicos que se debieron tener y

Modelos discretos de probabilidad

En el tema anterior se estudió que muchas decisiones se toman a partir de resultados muestrales. Por ejemplo:

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

Simulación de sistemas continuos y a tramos

Práctica 3 MUESTREO E INTERVALOS DE CONFIANZA

Tema 4: Fenómenos de transporte de carga

) se obtiene un valor específico del estimador que recibe el nombre de estimación del parámetro poblacional θ y lo notaremos por = g ( x 1

Intervalos de Confianza basados en una sola muestra. Denotaremos al parámetro de interés con la letra θ y con θ un estimador para θ.

ECONOMETRÍA APLICADA II

Resumen que puede usarse en el examen

Instituto Tecnológico de San Luís Potosí

EL MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE GEOMÉTRICO DECRECIENTE

Transcripción:

Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores APÉDICE: AÁLISIS DE REGRESIÓ ITRODUCCIÓ El aálisis de regresió es ua herramiea esadísica que permie hacer u ajuse de daos eperimeales a ua reca co u crierio de míimos cuadrados. Si los daos eperimeales so {, }, dode =,,, el aálisis de regresió proporcioa la reca, ( ) = a+ b () que miimiza el error cuadráico medio ere valor siguiee: e ( ), es decir, que miimiza el ( ( )) = ( a b) = = () Obsérvese que e = ( ) es el error que afeca al dao eperimeal que lo desvía del modelo lieal ( ), mieras que e = ( ( )) es el error cuadráico para la medida. La epresió e la ecuació () proporcioa el error cuadráico medio. AÁLISIS DE REGRESIÓ Dado u cojuo de daos eperimeales ( parejas de daos (, ), dode =,, ), para ajusar los daos por míimos cuadrados a ua reca es ecesario realizar u cojuo de cálculos previos, de acuerdo co las siguiees epresioes: µ = (3a) = µ = (3b) = = ( ) (3c) = µ A.6

Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores = ( ) (3d) = µ = ( µ )( µ ) (3e) = A parir de esos valores podemos calcular la ordeada e el orige ( a ) la pediee (b ) de la reca de la epresió () que mejor ajusa los daos: b = (4a) a= µ bµ (4b) El aálisis ambié proporcioa el coeficiee de deermiació R, que se calcula del siguiee modo: ( ) R = (5) Ese coeficiee oma valores ere 0, se puede ierprear como la proporció de la variació e los daos que es debida a la variació de. El reso de la variació e se debe al error (o a oras variables o cosideradas e el aálisis). De ese modo, si R =, se ierpreará que la reca a b = + ajusa perfecamee los daos {, } (si error, es decir, odos los daos se ecuera sobre la reca). Si quiere decir que o eise ua depedecia esadísica ere ambas variables. R = 0, Es más habiual el uso del coeficiee de correlació r e lugar del coeficiee de deermiació R. El coeficiee de correlació oma el valor, r = (6) puede comprobarse que r puede omar valores ere -, eiedo el mismo sigo que la pediee b. Tambié se verifica que r = R. A.7

Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores ITERVALOS DE COFIAZA DE LA PEDIETE Y LA ORDEADA E EL ORIGE Los valores de b a obeidos co las ecuacioes (8) (9) os proporcioa la reca que mejor ajusa los daos eperimeales {, }. Si supoemos que las variables e esá relacioadas por u modelo lieal: = α + β + ε (7) dode α es la ordeada e el orige, β es la pediee, ε es el error (que presea flucuacioes aleaorias), los valores de a b obeidos de las ecuacioes (9) (8) sería ua esimació de los parámeros α β del modelo. Pueso que a b se ha esimado a parir de daos eperimeales ( por ao esá afecados por u error aleaorio), cabría preguarse por el error esádar ( SE ) de a b (es decir, por SE( a ) SE( b )), o por los iervalos de cofiaza del (por ejemplo) 95% de α β, es decir, los iervalos que deja dero el valor real de α de β, respecivamee, co ua probabilidad del 95%. El aálisis de regresió da respuesa a esa cuesió a ravés de u uevo parámero s : s = b (8a) s SE( b) = (8b) µ SE( a) = s + (8c) de modo que los iervalos de cofiaza del 95% de β α viee dados, respecivamee, por: = b± 0 05 SE( b) (9a) β. = a± 005 SE( a) (9b) α. siedo 0. 05 el valor críico de la disribució de Sude co grados de liberad. E la abla se idica los valores de α/ para disios valores de α del A.8

Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores úmero de grados de liberad. Para cada valor de α se ha idicado el ivel de cofiaza correspodiee. ivel de cofiaza 99% 98% 95% 90% 80% 60% α 0.0 0.0 0.05 0. 0. 0.4 Grados de 0. 005 00. 0. 05 005. 0. 0. Liberad 5 4.03 3.36.57.0.48 0.90 6 3.7 3.4.45.94.44 0.906 8 3.36.90.3.86.40 0.889 0 3.7.76.3.8.37 0.879 3.06.68.8.78.36 0.873 5.95.60.3.75.34 0.866 0.84.53.09.7.3 0.860 5.79.48.06.7.3 0.856 30.75.46.04.70.3 0.854 40.70.4.0.68.30 0.85 60.66.39.00.67.30 0.848 0.6.36.98.66.9 0.845.58.33.96.65.8 0.84 Tabla : valores críicos α/ de la disribució de Sude para grados de liberad. IFERECIA ESTADÍSTICA: ITERVALO DE COFIAZA DE Supogamos que eemos u uevo dao + raamos de iferir el valor + asociado a dicho dao (el valor que mediríamos para si hemos observado + ). Si la relació ere e viiera dada por la reca = a+ b, la respuesa sería = a+ b. Si embargo, al esar los daos afecados por u error, a parir de u + + uevo dao + o podemos deermiar el valor de +, sio el iervalo e el que podemos ecorarlo co u ciero ivel de cofiaza. El aálisis de regresió permie deermiar ese iervalo de cofiaza a ravés del error esádar de +. El iervalo de cofiaza del 95% de + viee dado por: A.9

Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores SE ( µ ) = s + + (0a) + ( + ) = a+ b ± SE( ) (0b) + + 0. 05 + siedo 0. 05 el valor críico de la disribució de Sude co grados de liberad, que puede obeerse de la abla, EJEMPLO Supogamos que medimos, para 0 codicioes, la esió ere los ermiales de ua resisecia la corriee que circula a ravés de ésa. Las medidas se muesra e la abla : V (V) I (ma).98.57 4.03.9 3 5.99 4.5 4 8.04 5.89 5 0.4 7.56 6.06 8.83 7 3.88 0.36 8 6..64 9 7.97 3.0 0 9.83 4.83 Tabla : medidas de esió corriee e el ejemplo. Para hacer u aálisis de regresió, co el objeo de ecorar la reca = a+ b que mejor ajusa los daos aeriores (dode se ideifica la esió V co la variable idepediee la iesidad I co la variable depediee ), e primer lugar debemos obeer µ, µ,, : µ =. 004 V (a) µ = 8. 0807 ma (b) = 36. 7066 V (c) A.0

Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores = 77. 7080 ma (d) = 40. 8075 V ma (e) La pediee la ordeada e el orige de la reca que mejor ajusa los daos so, respecivamee: b = 0. 737 ma/ V (a) a = 0. 030 ma (b) relacioado el ajuse por míimos cuadrados co la le de Ohm, I= a+ bv (3a) V I = R (3b) debemos comprobar que el valor de la ordeada e el orige ( a ) es mu pequeño (comparado co las iesidades medidas) puede ser despreciado. Del mismo modo, podemos ideificar el valor de la resisecia co el iverso de la pediee: V R = 3567 3567 k b =. ma =. Ω (4) El coeficiee de deermiació R es, R = 0. 99879 (5) lo que idica que, e los daos medidos, el 99.88% de la variació e la iesidad observada se debe a la variació e la esió aplicada, el 0.% resae se debe a oros procesos (probablemee a errores de medida, bie isrumeales o bie de lecura). El coeficiee de correlació r oma el valor, r = 0. 9993958 (6) pueso que el valor es mu próimo a la uidad, podemos cocluir que los daos eperimeales se ajusa mu bie a ua reca. E la figura se ha represeado los daos medidos {V, I } la reca I= a+ bv que mejor los ajusa. A.

Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores Figura : represeació de los daos del ejemplo de la reca que mejor los ajusa. Para deermiar el iervalo de cofiaza del 95% de la pediee la ordeada e el orige, obeemos los valores siguiees: s = 0. 638 ma (7a) SE( b ) = 0. 009063 ma/ V (7b) SE( a ) = 0. 4 ma (7c) omado 0. 05 (para u ivel de cofiaza del 95%) para 8 grados de liberad de la abla ( 0. 05 = 3. ) obeemos los iervalos de cofiaza: β = 0. 737 ma/ V ± 0. 009 ma/ V (8a) α = 0. 030 ma ± 0. 596 ma (8b) de dode puede cocluirse que la ordeada e el orige es (como era de esperar e ese ejemplo) despreciable. Para deermiar el iervalo de cofiaza del 95% de la resisecia R, podemos hacer uso de la ideificació R = / β, usar la epresió de propagació del error, A.

Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores R( β) β R = β = β β (9a) β R = ± =. 3567 kω± 0. 0384 kω (9b) β β Fialmee, supogamos que omamos ua ueva medida de esió V = + 743. V. El iervalo de cofiaza del 95% de la iesidad que se mediría e ese uevo eperimeo se calcularía a parir de SE( + ), SE( + ) = 0. 84 ma (0) se obedría, + =. 870 ma ± 0. 490 ma () es decir, que si e el eperimeo + medimos 7.43 V, podemos decir que ha ua probabilidad del 95% de que la medida de iesidad + se ecuere ere.398 ma 3.36 ma. CÁLCULOS DE REGRESIÓ CO MICROSOFT EXCEL Para realizar los cálculos básicos de regresió co el paquee Microsof Ecel, se puede proceder del siguiee modo:. Iroducir los daos ; e dos columas (por ejemplo, e las casillas A:A0 las casillas B:B0).. Seleccioar las casillas co los daos (por ejemplo, A:A0 B:B0). 3. Marcar el icoo Asisee para gráficos". 4. Seleccioar el ipo de gráfico XY Dispersió" el subipo e el que sólo figura los puos. 5. Marcar siguiee" varias veces hasa fializar. 6. Marcar u puo de la gráfica co el boó derecho del raó seleccioar Agregar líea de edecia". 7. Elegir el ipo de edecia o regresió Lieal". 8. E esa veaa, seleccioar Opcioes". A.3

Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores 9. E la pare iferior de la veaa de opcioes, marcar Presear ecuació e el gráfico" Presear el valor de R cuadrado e el gráfico". 0. Marcar Acepar": aparecerá el ajuse lieal de los daos, juo co la ecuació de la reca = a + b el coeficiee de deermiació R. Tambié se puede reproducir los cálculos idicados, obeiedo µ, µ,,,, ec. A.4