Regresion Presentacion

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• El problema de Multicolinealidad aparece en casi todos los trabajos estadísticos. • Tendemos a medir una cosa de muchas formas • Se detecta: • En regresión simple las variables son significativas • Al introducir nuevas variables dejan de ser significativas
Cata de quesos: Factores: 1. Acetico 2. Láctico 3. H 2 S Otro ejemplo:
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Regresión
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Vamos a estudiar: • Relación ent
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Existen dos tipos de relaciones:
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Deterministas: • Deterministas: S
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Relaciones no deterministas peso 12
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La regresión estudia las relacione
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El El modelo de de regresión hace
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El modelo de regresión sirve para
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Variable Independiente i Regresión
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Si estudiamos los retrasos “a lo
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La recta de regresión será: Durac
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duracion media 25 LENTOS 22 19 16 1
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El modelo de regresión sirve para
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Otro ejemplo: Tasa de alfabetizaci
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Linealidad • Fundamental: Si vamo
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Siempre: Linealidad: Comprobación
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Datos heterocedásticos • Es un f
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Independencia • Fundamental: Los
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Normalidad • Admitimos que los da
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3000 2500 2000 1500 1000 500 ¿Hay
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3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 -
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Y ¿Hay relación? ¿Cumple las hip
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¿Hay relación? ¿Cumple las hipó
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Nacimientos (X 100000) 6,8 6,5 6,2
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Nacimientos (X 100000) 6,8 6,5 6,2
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Y-X Y-X 2 Si no se cumplen las hip
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Y-X Si no se cumplen las hipótesis
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Datos: Censo de Floridablanca 1787
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ˆ β ˆ β 1 0 Datos: Censo de Flo
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Interpretación del modelo: Varones
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¿Puede valer 1 Beta 1 ? Solución:
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INTERVALOS DE CONFIANZA Se Se calcu
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INTERVALOS DE CONFIANZA Beta Beta1-
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Si Beta 1 auténtica es cero..... B
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Si Beta 1 auténtica es cero..... B
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Contrastes de hipótesis: Contraste
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Ejemplo: Altura vs última cifra de
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R 2 Indica cuánto de Y es explicad
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Diagnosis • La diagnosis sirve pa
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10000 8000 6000 4000 2000 0 Ejemplo
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x 105 5 4 3 2 1 0 Ejemplo -1 0 20 4
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Page 173: Introducción de V. Politómicas 1.
Page 176: FIN
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