Regresion

ANALISIS DE CORRELACIÓN: Técnica que determina la fuerza con que las variables están relacionadas.

ANALISIS DE REGRESIÓN: Análisis que tiene por objetivo estimar el valor de una variable a través de otra, mediante métodos estadísticos utilizando datos anteriores.

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN: Determina el porcentaje de valores que toma la variable dependiente (y) que son explicadas por la línea de regresión.

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN: Gráfico construido en un eje de coordenadas con los valores muestreados de la variable dependiente y la independiente que cubre los siguientes objetivos:

*Observar si existe o no relación entre las variables.

* El tipo de relación que se establece, en caso de existir.

TIPOS DE RELACIÓN ENTRE VARIABLES:

1.- Relación lineal 2.- Relación curvilínea 3.- Relación directa 4.- Relación inversa

ECUACIÓN DE ESTIMACIÓN: Fórmula matemática que relaciona la variable desconocida con la variable conocida en el análisis de regresión. Y= a+bx

MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS: Técnica para ajustar una línea recta a través de un conjunto de puntos, de tal manera que la suma entre las diferencias de las distancias del valor observado y el valor estimado elevados al cuadrado se minimiza.

VARIABLE DEPENDIENTE: Es la que se intenta predecir en el análisis de regresión.

VARIABLE INDEPENDIENTE: Variable conocida en el análisis de regresión.

FORMULARIO: REGRESION LINEAL SIMPLE

Ecuación de estimación: y ̂=a+bx

b=(n∑▒〖x_i y_i-(∑▒x_i )(∑▒y_i ) 〗)/(n∑▒〖x_i^2-(∑▒x_i )^2 〗)

a=(∑▒〖y_i-b∑▒x_i 〗)/n

θ=n-2

Intervalo de estimación:

y ̂±t_(∝⁄2,n-2) S√(1+1/n+(x_0-x ̅ )^2/Sxx)

Sxx=∑▒〖x_i^2-(∑▒x_i )^2/n〗

x ̅=(∑▒x_i )/n

x_0

Para calcular el error estándar

Syy=∑▒〖y_i^2-(∑▒y_i )^2/n〗

Sxy=∑▒〖x_i y_i-(∑▒x_i )(∑▒y_i )/n〗

Suma de cuadrados del error:

SSE=Syy-bSxy

Error estándar: S=√(SSE/(n-2))

Coeficiente de correlación:

r=b√(Sxx/Syy)

Coeficiente de determinación:

r^2

Ejemplo:

El vicepresidente

...