Tema 2: descripción conjunta de varias variables introducción distribuciones de frecuencias bivariantes


RELACIÓN ENTRE LOS MOMENTOS Y COEFICIENTE DE CORRELACIÓN



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RELACIÓN ENTRE LOS MOMENTOS Y COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
4. RECTA DE REGRESIÓN

4.1 INTRODUCCIÓN AL MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS

4.2 MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS

4.3 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

RECTA DE REGRESIÓN (de Y sobre X y de X sobre Y)



4.4 MEDIDAS DE BONDAD DE AJUSTE: CORRELACIÓN

VARIANZA RESIDUAL



VARIANZA DEBIDA A LA REGRESIÓN

COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN

4.5 PREDICCIÓN

TEMA 2:

DESCRIPCIÓN CONJUNTA DE

VARIAS VARIABLES
INTRODUCCIÓN
Ejemplo : Con el fin de hacer un estudio de aceptación sobre dos modelos de impresoras de reciente fabricación, se consideraron el número de ventas efectuados en una determinada tienda de ordenadores durante 25 días. Las ventas fueron.


Modelo A

0 2 2 2 1 3 3 3 3 4 4 2 3 3 3 3 2 3 2 4 2 2 3 3 3

Modelo B

2 1 2 2 3 1 1 1 2 0 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1

En muchos procesos de la vida ordinaria se hace necesario estudiar simultáneamente dos características , dos variables. Su estudio conjunto permite determinar las relaciones entre ellas. Supondremos inicialmente que estamos observando dos variables aunque el tratamiento que se presenta se generaliza sin dificultad a cualquier número de variables.


NOTACIÓN: Siguiendo con el ejemplo llamaríamos:

  • X: número de impresoras del modelo A vendidas en un día.

  • Y: número de impresoras del modelo B vendidas en un día.

  • n: número de pares de observaciones.

  • xi: cada dato diferente observado en la muestra de X.

  • k: número de valores distintos de X.

  • yj: cada dato diferente observado en la muestra de Y.

  • h: número de valores distintos de Y.



1. DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS BIVARIANTES.



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