Estadistica Ii 2do Parcial.pptx

REGRESIÓN SIMPLE Y CORRELACIÓN ESTADISTICA II UNIVERSIDAD DE CONGRESO

INTRODUCCIÓN Normalmente las personas tomamos decisiones (personales, profesionales, etc.) basadas en predicciones de sucesos futuros. Para realizar estas predicciones, nos basamos en la relación entre lo que sabemos y lo que debemos estimar. El hecho de conocer como lo conocido se relaciona con el evento futuro, nos puede ayudar en el proceso de toma de decisiones.

CONTENIDO A DESARROLLAR ■ CONCEPTOS BÁSICOS ■ ESTIMACIÓN MEDIANTE LA RECTA DE REGRESIÓN ■ ANÁLISIS DE CORRELACIÓN ■ INFERENCIAS SOBRE PARÁMETROS DE POBLACIÓN ■ USO DEL ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN: LIMITACIONES, ERRORES Y ADVERTENCIAS.

CONCEPTOS BÁSICOS ■ REGRESIÓN: predecir una variable a partir de otra. ■ REGRESIÓN MÚLTIPLE: predecir una variable a partir de otras. ■ ANÁLISIS DE REGRESIÓN: método que busca establecer una ecuación que permita estimar el valor desconocido de una variable a partir del valor conocido de una o más variables. ■ ANÁLISIS DE CORRELACIÓN: establece un índice que proporciona, en un solo número, una medida de la fuerza de asociación entre dos variables de interés.

■ La(s) variable(s) conocida(s) se llama independiente y la que tratamos de predecir es la variable dependiente. ■ En regresión podemos tener solo una variable dependiente en la ecuación de estimación, y más de una independiente (a menudo, al agregar variables independientes mejoramos la exactitud de la predicción). ■ Al momento de graficar, la variable independiente corresponde al eje X, y la variable dependiente al eje Y. Si Y crece cuando X crece, la pendiente será positiva, puede darse la relación inversa, Y disminuye al aumentar X, obteniendo una pendiente negativa.