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Description
Mind Map by kid Leal nieto, updated more than 1 year ago
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Created by kid Leal nieto
about 4 years ago
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MEDIDAD ESTADÍSTICAS
BIVARIANTES
- Regresión
- Estimación de una variable en
función de otro valor conocido,
correspondiente a la otra variable.
- Regresión Lineal
- Determina el grado de dependencia de las
series de valores X e Y, predice el valor y
estimado que se obtendría para un valor x
que no esté en la distribución.
- Simple
- Cuando una variable independiente
ejerce influencia sobre otra variable
dependiente.
- Cuando una variable independiente
ejerce influencia sobre otra variable
dependiente.
- Múltiple
- Cuando dos o más variables
independientes influyen sobre
una variable dependiente.
- Cuando dos o más variables
independientes influyen sobre
una variable dependiente.
- Determina el grado de dependencia de las
series de valores X e Y, predice el valor y
estimado que se obtendría para un valor x
que no esté en la distribución.
- Líneas de tendencia
- Una tendencia en una serie
de datos obtenidos a través
de un largo período.
- Puede decir si un conjunto de
datos en particular han
aumentado o decrementado.
- Son generalmente
líneas rectas.
- Algunas variaciones utilizan polinomios de
mayor grado dependiendo de la curvatura
deseada en la línea.
- Una tendencia en una serie
de datos obtenidos a través
de un largo período.
- Regresión Logística
- Predice el resultado de
una variable categórica
- Variable que puede adoptar un
número limitado de categorías
- En función de las variables
independientes o predictoras.
- Predice el resultado de
una variable categórica
- Estimación de una variable en
función de otro valor conocido,
correspondiente a la otra variable.
- Correlación
- Busca determinar el grado de relación
que existe entre dos variables
- Evalúa la tendencia creciente o
decreciente en los datos.
- Coeficientes de correlación
- Son números que
varían entre +1 y -1.
- Su magnitud indica el grado de
asociación entre las variables
- Si es 0 indica que no
existe relación alguna
- Valores extremos +1 y -1 indican
una correlación perfecta positiva
o negativa respectivamente.
- Coeficiente de
correlación lineal
de Pearson
- Cuantificar tendencias lineales
- Cuantificar tendencias lineales
- Coeficiente de
correlación de
Spearman
- Se utiliza para tendencias de
aumento o disminución, no
necesariamente lineales
pero sí monótonas
- Se utiliza para tendencias de
aumento o disminución, no
necesariamente lineales
pero sí monótonas
- Error estándar del estimado
- Medir el grado de confiabilidad de
la ecuación de la recta estimada.
- Indicará la dispersión o la variabilidad de los valores
observados alrededor de la línea de regresión.
- Medir el grado de confiabilidad de
la ecuación de la recta estimada.
- Coeficiente de determinación (R2).
- Determina las variaciones de la variable dependiente
- Cuando es cercano a 1, se dice que el
modelo de regresión lineal ajustado
tiene un alto grado de confiabilidad.
- Se acerca a 0 su grado de confiabilidad
es muy bajo y se recomienda no utilizar
el modelo de regresión estimado.
- Determina las variaciones de la variable dependiente
- Son números que
varían entre +1 y -1.
- Correlación Líneal
- Positiva
- Si al aumentar o disminuir los valores de la
variable independiente aumentan o
disminuyen los de la variable dependiente
- Si al aumentar o disminuir los valores de la
variable independiente aumentan o
disminuyen los de la variable dependiente
- Negativa
- Cuando al aumentar los valores de la variable
independiente disminuyen los valores de la
variable dependiente, o viceversa
- Cuando al aumentar los valores de la variable
independiente disminuyen los valores de la
variable dependiente, o viceversa
- Positiva
- Busca determinar el grado de relación
que existe entre dos variables
- Los números índice
- Cifras relativas expresadas en
términos porcentuales
- Indican las variaciones que sufre una serie de valores
respecto a una de ellas, tomada como punto de
referencia y a la cual se le denomina base.
- Serie Corta
- El período base seleccionado será el
primer valor de la serie
- El período base seleccionado será el
primer valor de la serie
- Serie Extensa
- Tiene como período base aquel que haya sido más
estable, es decir, que no presente cambios muy
bruscos debido a factores internos y/o externos
- Tiene como período base aquel que haya sido más
estable, es decir, que no presente cambios muy
bruscos debido a factores internos y/o externos
- Serie Corta
- Simple
- Construir para una
sola observación
- Construir para una
sola observación
- Compuesto
- Para un conjunto de
Observaciones
- Agregativos
- Promedio
- Agregativos
- Para un conjunto de
Observaciones
- Cifras relativas expresadas en
términos porcentuales
- Diagrama de Disperción
- Los datos se muestran como
un conjunto de puntos,
- Cada uno con el valor de una variable que
determina la posición en el eje horizontal (x)
y el valor de la otra variable determinado por
la posición en el eje vertical (y).
- Permite estudiar las relaciones entre dos
conjuntos asociados de datos que aparecen
en pares (por ejemplo, (x,y), uno de cada
conjunto).
- Muestra estos pares como
una nube de puntos.
- Confirma relaciones anticipadas entre
dos conjuntos asociados de datos.
- Las dos variables pueden estar
relacionadas de la siguiente
manera:
- Una característica de calidad y un
factor que incide sobre ella.
- Dos características de
calidad relacionadas.
- Dos factores relacionados con una
misma característica de calidad.
- Una característica de calidad y un
factor que incide sobre ella.
- Proporciona la posibilidad de
reconocer fácilmente
relaciones Causa / efecto
- Los datos se muestran como
un conjunto de puntos,
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