¿Qué es la regresión?
Actualmente la regresión es la predicción de una medida basándose en el conocimiento de otra.
Este termino fue introducido por Galton, refiriendose a la "Ley de la regresión universal".
Relación entre dos variables cuantitativas
Una variable cuantitativa toma valores que son cuantificables, por ejemplo la talla de una persona, el peso, la presión arterial, el sueldo que gana, los gastos que tiene...
Estudio conjunto de dos variables
Estas observaciones se pueden representar en un diagrama de dispersión. En ellos, cada individuo es un punto cuyas coordenadas son los valores de las variables.
El objetivo es intentar reconocer a partir del mismo si hay relación entre las variables, de que tipo y si es posible predecir el valor de una de ellas en función de la otra.
Diagrama de dispersión.
Relación entre variables.
Predicción de una variable en función de la otra.
Relación directa e inversa.
Modelos de análisis de regresión
Regresión lineal simple
- Se trata de estudiar la asociación lineal entre variables cuantitativas.
- Regresión lineal simple: una sola variable independiente.
- Regresión lineal múltiple: mas de una variable independiente.
Análisis de regresión:
y=a+bx (ecuación de la recta)
y: variable dependiente
x: variable independiente.
- Pendiente de la recta --> b
- Puntos de intersección con el eje de coordenadas --> a
- "b" expresa la cantidad de cambio que se produce en la variable dependiente por unidad de cambio de la variable independiente.
-"a" expresa cual es el valor de la variable dependiente (eje y) cuando la independiente vale cero (eje x). Si x=0 --> y=a
- Modelos lineales deterministas: la variable independiente determine el valor de la variable dependiente. Entonces para cada valor de la variable independiente solo habría un valor de la dependiente.
- Modelos lineales probabilísticos: Para cada valor de la variable independiente existe una distribución de probabilidad entre 0 y 1.
- La recta a determinar es aquella con la menor distancia de cada punto de ella.
Coeficiente de correlación.
Análisis de Correlación.
- Se usa con el propósito de disponer de un indicador cuantitativo que permite sintetizar el grado de asociación entre variables.
Coeficiente de correlación de Pearson:
- Mide el grado de asociación lineal
- Solo toma valores entre -1 y +1.
- "r"< 0 --> relación lineal inversa.
- "r">0 --> relación lineal directa.
- "r"=0 --> variables independiente.
Comentarios
Publicar un comentario