Regresion Presentacion

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Peso 5 Kilos Resultado Mujeres Altura Hombres
Millas por galón: ¿Influye el origen? Dependent variable: mpg ----------------------------------------------------------------------------- Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value ----------------------------------------------------------------------------- CONSTANT 46,1123 3,13585 14,7049 0,0000 Japon 3,82691 1,30589 2,93051 0,0071 horsepower -0,216777 0,0363481 -5,96391 0,0000 ----------------------------------------------------------------------------- R-squared = 66,4955 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 63,8152 percent Japon=0 No Japonés Japon=1 Japonés 1981
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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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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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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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x 105 5 4 3 2 1 0 Ejemplo -1 0 20 4
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area log(area) 60 50 40 30 20 10 0
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Log(area)=1.5 + 1.68 Log(perimetro)
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FIN
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En regresión simple: • Y es expl
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La ecuación de regresión será: Y
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Y X 2 Hipótesis X 1
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Y X 2 Hipótesis X 1 Linealidad: Lo
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Y X 2 Hipótesis X 1 Linealidad: Lo
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Estimación • Lo hace el ordenado
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Interpretación de regresiones Log
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Universidad Carlos III
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Page 173: Introducción de V. Politómicas 1.
Page 176: FIN
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