Analisis de regresióN



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Usar...


Para...

Tipo de respuesta

Método de estimación

Regression

Realizar regression simple, multiple o regression polynomial por mínimos cuadrados.

continua

Mínimos cuadrados

Stepwise

Realizar regresión por pasos, selección de variables hacia adelante, o eliminación de variables hacia atrás para identificar un conjunto útil de predictores.

continua

Mínimos cuadrados

Best
Subsets


Identificar subconjuntos de los predictores con base en el criterio R máximo.

continua

Mínimos cuadrados

Fitted Line
Plot


Realizar regresión lineal y polinomial con un predictor simple y graficar una línea de regresión a través de los datos.

continua

Mínimos cuadrados

PLS

Realizar regression con datos mal condicionados (ver explicación abajo).

continua

biased, non-least squares

Binary
Logistic


Realizar regresión logística sobre una respuesta que solo tiene dos valores posibles, tal como presencia o ausencia.

categórica

máxima
verosimilitud

Ordinal
Logistic


Realizar regresión logística en una respuesta que con tres o más valores posibles que tienen un orden natural, tal como: ninguno, medio o severo.

categórica

máxima
verosimilitud

Nominal
Logistic


Realizar regresión logística en una respuesta con tres o más valores posibles que no tienen un orden natural, tal como: dulce, salado, o ácido.

categórica

máxima
verosimilitud

 

Datos mal condicionados
Los datos mal condicionados se refieren a problemas en las variables predoctoras, las cuales pueden causar dificultades computacionales y estadísticas. Se presentan dos tipos de problemas: multicolinealidad y un pequeño coeficiente de variación.




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