Regresion Presentacion

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ˆβ Regresión: Estimación cov( x, y) var( x) n ∑ ( y i 1 = i= 1 = n ˆ β = − ˆ β x 0 Sˆ 2 R = y 1 n ∑ i= 1 n − e 2 i 2 ∑ i= 1 − ( x y)( x i − i x) − 2 x)
Datos: Censo de Floridablanca 1787 Provincia de Sevilla (X 10000) 4 VARONES VARONES 3 2 1 0 (X 10000) 1 0 Plot of VARONES vs MUJERES 0 1 2 3 4 5 (X 10000) MUJERES Plot of VARONES vs MUJERES 0 1 (X 10000) MUJERES
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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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Universidad Carlos III
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Claridad Global Prof Entusiasmo Par
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Claridad Global Prof Entusiasmo Par
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Más Profesor Claridad Global Prof
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No lineal No lineal Miramos los dat
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Regresión en Logaritmos: Log MpGi
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En nuestro ejemplo Solución: elimi
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Cata de quesos: Factores: 1. Acetic
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Dependent variable: taste ---------
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TASTE Lactico 47% Acetico Dependent
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TASTE Lactico 47% H 2 S 55% Depende
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Variables Cualitativas
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Peso Estudiamos Pesos - Alturas •
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Peso Estudiamos Pesos - Alturas Si
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Ejemplos Variable Y Variable X Grup
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El modelo que se estima: ˆ = ˆ β
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Dependent variable: peso Hagámoslo
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Millas por galón: ¿Influye el ori
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Interacciones • Hemos supuesto qu
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Modelización de las interacciones
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Queremos estudiar si hay diferencia
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Introducción de V. Politómicas 1.
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FIN
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