ClubEnsayos.com - Ensayos de Calidad, Tareas y Monografias
Buscar

Tema 7 Probabilidad y estadistica planeacion


Enviado por   •  8 de Abril de 2018  •  Trabajos  •  576 Palabras (3 Páginas)  •  159 Visitas

Página 1 de 3

OBJETIVO:

El alumno analizará la relación que existe entre dos variables a partir de la información obtenida por el ajuste de regresión y sus coeficientes de correlación.

CONTENIDO:

Existen muchas variables x e y que no están relacionadas determinísticamente, es decir, dada una x, no siempre se produce el mismo valor de y.

Por ejemplo:

- El desempeño de un estudiante universitario y su escuela de procedencia.

- La estatura y el peso de una persona.

Para estudiar estos casos, se emplea el análisis de regresión.

La regresión, proporciona la posible relación entre las variables mediante una ecuación, con el objetivo de predecir una de ellas (variable dependiente o de salida) en función dela otra u otras variables (independiente(s) o de entrada).

En general existen dos tipos de regresión:

-Regresión simple, (se relacionan dos variables).

-Regresión múltiple, (se relacionan más de dos variables)

En este curso se estudiará la regresión simple, en la cual el tipo de curva puede ser lineal, polinomial, exponencial, etc. pero nos limitaremos al estudio de la regresión lineal simple.

El modelo de regresión lineal simple, nos sirve para investigar la relación que existe entre dos variables. Se parte de la relación matemática más simple que puede existir entre dosvariables, la relación lineal: para obtener una relación probabilística lineal que nos permita conocer el comportamiento de la variable aleatoria x y (variable dependiente o de respuesta).

El estudio de la regresión lineal simple se realiza a través del análisis estadístico bivariado,

denominado así por el manejo de dos conjuntos de datos. El caso más común del análisis estadístico bivariado es el ajuste por mínimos cuadrados.

AJUSTE POR MÍNIMOS CUADRADOS

La generalización de la relación lineal determinística [pic 1]  nos permite obtener un modelo probabilístico del valor esperado de [pic 2]  cual será también una función lineal de

¨x¨ (variable independiente o pronosticadora).

Partiendo del hecho de que se desea obtener un modelo lineal para la variable dependiente y en función de la variable independiente x, se tiene:

[pic 3]

Donde ε es el error obtenido debido al modelo. Por lo tanto el modelo del valor aproximado de y se puede escribir como:

...

Descargar como (para miembros actualizados)  txt (3.9 Kb)   pdf (331.5 Kb)   docx (179.7 Kb)  
Leer 2 páginas más »
Disponible sólo en Clubensayos.com