EL MODELO DE REGRESION LINEAL - PowerPoint PPT Presentation

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EL MODELO DE REGRESION LINEAL

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Covarianza Correlaci n = relaci n lineal no direccional rXY = rYX ... Variable a predecir (Y) = Variable dependiente o criterio. ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: EL MODELO DE REGRESION LINEAL


1
EL MODELO DE REGRESION LINEAL
  • REGRESION LINEAL SIMPLE Y MULTIPLE

2
CONCEPTOS PREVIOS
  • Covarianza Correlación relación lineal no
    direccional rXY rYX
  • Regresión realizar predicciones sobre una
    variable a partir de otra(s). Relación
    direccional.
  • Variable a predecir (Y) Variable dependiente o
    criterio.
  • Variables que sirven para predecir (X)
    Variables independientes o predictoras.
  • Modelo general Regresión múltiple.
  • Modelo más simple Regresión simple.

3
ESTUDIO CONJUNTO DE DOS VARIABLES
4
REPRESENTACION GRAFICA DE LA RELACION ENTRE DOS
VARIABLES
5
REPRESENTACION GRAFICA DE LA RELACION ENTRE DOS
VARIABLES
6
REPRESENTACION GRAFICA DE LA RELACION ENTRE DOS
VARIABLES
7
REGRESION LINEAL SIMPLE
Y A BX
8
REGRESION LINEAL SIMPLE
Y A BX
e Y Y (ERROR DE PREDICCION O DE PRONOSTICO)
9
REGRESION LINEAL SIMPLE
Y A BX
A Ordenada en el origen
B Pendiente de la recta
10
CALCULO DE LOS COEFICIENTES POR MINIMOS CUADRADOS
Coeficientes en puntuaciones directas La
ecuación será Y A BX

11
CALCULO DE LOS COEFICIENTES
Coeficientes en puntuaciones diferenciales La
ecuación será y a bx
b B
a 0
Coeficientes en puntuaciones típicas La
ecuación será zy a ßzx

ß rXY
a 0
12
TRANSFORMACION DE LOS COEFICIENTES
Paso de directas a típicas
Paso de típicas a directas

13
Ejemplo
Media Tiempo 8 Media Errores 3 Desv. Tip.
Tiempo 2,503 (sesg) 2,591 (insesg) Desv.Tip.
Errores 1,265 (sesg) 1,309 (insesg) rXY -0863
Tiempo Errores
7 4
11 2
5 4
5 5
6 4
9 4
13 1
8 2
4 5
9 3
6 3
10 2
11 1
9 2
7 3
Y 6,488 0,436X
14
b B -0,436 a 0
y -0,436x
ß rXY -0,863 a 0
zy -0,863zx
Cuántos errores cometerá un sujeto que tarda 3
minutos en realizar la tarea?
Y 6,488 0,4363 5,18
Cuántos errores cometerá un sujeto que tarda 9
minutos en realizar la tarea?
Y 6,488 0,4369 2,564
e6 4 -2,564 1,436
e10 3 -2,564 0,436
e14 2 -2,564 -0,564
15
VALORACION DEL MODELO
Y
Variación No Explicada (Y - Y)
Y

16
VALORACION DEL MODELO



17
VALORACION DEL MODELO
El Coeficiente de Determinación en un modelo de
regresión simple es igual al coeficiente de
correlación de Pearson al cuadrado, e indica la
proporción de varianza del criterio que
queda explicada por ese modelo lineal.

18
VALORACION DEL MODELO
Coeficiente de Determinación Ajustado
donde p es el número de variables independientes
n es el tamaño de la muestra

19
VALORACION DEL MODELO
Coeficiente de Determinación rXY2 -0,8632
0,745

Varianza de error
20
REGRESION SIMPLE CON SPSS, ASPECTOS DESCRIPTIVOS
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REGRESION SIMPLE CON SPSS, ASPECTOS DESCRIPTIVOS
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REGRESION SIMPLE CON SPSS, ASPECTOS DESCRIPTIVOS
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REGRESION SIMPLE CON SPSS, ASPECTOS DESCRIPTIVOS
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