ESTADÍSTICA
Tema: Regresión Lineal Simple
Fecha: 21 de Febrero de 2024
Docente: Ing. Santiago Urquizo Mgs.
Contenido
01. Definición
05. M. de Mínimos Cuadrados
04. Moda
04. Regla de Adición
02. Diagrama de Dispersión
06. Ejercicios
04. Moda
04. Regla de Adición
03. Suposiciones
04. Modelo
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.01
Definición
El modelo de Regresión Lineal Simple es una técnica estadística - matemática que explica la relación que existe entre una variable dependiente y una única variable independiente.
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.01
Definición
Ejemplos
- La experiencia profesional está relacionado con los sueldos
- El consumo familiar está en función del ingreso familiar
- El tiempo en servicio de un Trabajador depende de su Edad
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.02
Diagrama de Dispersión
También llamada Nube de Puntos, es una gráfica en la que cada punto trazado representa un par de valores observados por las variables independiente y dependiente, su objetivo es el de observar la tendencia que tienen los datos originales.
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.02
Diagrama de Dispersión
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.03
Suposiciones del modelo
- Existe una relación lineal, entre las variables dependientes e independientes.
- Los coeficientes de y son desconocidos y deben estimarse
- Requiere homoscedasticidad, es decir que la variación en torno a la recta de regresión sea constante para todos los valores de X.
- La media o valor esperado del error es cero.
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.04
Modelo de Regresión Lineal Simple
Es el estudio de la relación funcional entre dos variables poblacionales. El primer término es el valor de la ordenada donde la linea de regresión se intercepta con el eje y El segundo término es el cociente de regresión poblacional (pendiente) El tercer término es el error
.05
Método de los mínimos cuadrados
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.01
Definición
El objetivo del modelo de regresión es desarrollar un modelo estadístico que se pueda usar para predecir los valores de una variable dependiente o de respuesta basados en el valor de una variable independiente o explicativa.
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.05
Método de los mínimos cuadrados
Determinar la marca de clase (x)
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
Ejercicios
Gracias por su atención
¿Alguna pregunta?
P3_clase 1 ESTADISTICA
sr.urquizo2
Created on March 8, 2021
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ESTADÍSTICA
Tema: Regresión Lineal Simple
Fecha: 21 de Febrero de 2024
Docente: Ing. Santiago Urquizo Mgs.
Contenido
01. Definición
05. M. de Mínimos Cuadrados
04. Moda
04. Regla de Adición
02. Diagrama de Dispersión
06. Ejercicios
04. Moda
04. Regla de Adición
03. Suposiciones
04. Modelo
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.01
Definición
El modelo de Regresión Lineal Simple es una técnica estadística - matemática que explica la relación que existe entre una variable dependiente y una única variable independiente.
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.01
Definición
Ejemplos
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.02
Diagrama de Dispersión
También llamada Nube de Puntos, es una gráfica en la que cada punto trazado representa un par de valores observados por las variables independiente y dependiente, su objetivo es el de observar la tendencia que tienen los datos originales.
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.02
Diagrama de Dispersión
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.03
Suposiciones del modelo
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.04
Modelo de Regresión Lineal Simple
Es el estudio de la relación funcional entre dos variables poblacionales. El primer término es el valor de la ordenada donde la linea de regresión se intercepta con el eje y El segundo término es el cociente de regresión poblacional (pendiente) El tercer término es el error
.05
Método de los mínimos cuadrados
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.01
Definición
El objetivo del modelo de regresión es desarrollar un modelo estadístico que se pueda usar para predecir los valores de una variable dependiente o de respuesta basados en el valor de una variable independiente o explicativa.
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
.05
Método de los mínimos cuadrados
Determinar la marca de clase (x)
Ing. Santiago Urquizo Mgs.
Ejercicios
Gracias por su atención
¿Alguna pregunta?