Análisis de regresión aplicada y modelos lineales generalizados descarga pdf
Procedimiento y análisis de resultados. Manejo de software aplicado. Asignatura Optativa: Diseño Experimental y Análisis Multivariado Año académico Aplicando el método de los cuadrados mínimos y el procedimiento de modelos lineales generalizados (generalized linear model GLM) (SAS, 1995), se obtuvo la caracterización fenotípica de los pesos de animales en diferentes edades y etapas de producción: edad de la vaca al primer parto análisis de componentes principales, análisis factorial, análisis factorial confirmatorio, validación de los Estadística Aplicada. La regresión lineal simple es la técnica para calcular cómo una variable de interés (la variable dependiente) se ve afectada por los cambios en otra Regresión lineal múltiple La regresión lineal permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón. De la misma manera, es posible
Regresión Lineal En la administración, las decisiones suelen basarse en la relación entre dos o más variables. Por ejemplo, observar la relación entre el gasto en publicidad y las ventas puede permitir a un gerente de mercadotecnia tratar de predecir las
REGRESIÓN LINEAL A pesar de la sencillez de las funciones lineales tiene una importancia fundamental. La regresión será lineal cuando la función de ajuste seleccionada sea una función lineal, una recta, se habla también de recta de regresión. Los análisis de regresión y correlación mostrarán como determinar la naturaleza y la fuerza de una relación entre dos variables. El término regresión fue utilizado por primera vez por el genetista y estadístico inglés Francis Galton -1911) en 1877 Galton efectúo un (1822 T. 9 – El modelo de regresión lineal 1. Conceptos básicos sobre el análisis de regresión lineal 2. Ajuste de la recta de regresión 3. Bondad de ajuste del modelo de regresión • Modelos predictivos o de regresión: la representación de la relación entre dos (o más) variables a
estudiar con un modelo de análisis más complejo que el de la regresión simple, de qué manera se producen estas relaciones entre la conducta y una serie más o menos numerosa de factores que la condicionan. El modelo de la regresión múltiple va a permitirnos acometer esta tarea. 1.1.Ecuación de regresión múltiple y supuestos.
1. Conceptos básicos sobre el análisis de regresión lineal 2. Ajuste de la recta de regresión 3. Bondad de ajuste 4. La regresión lineal múltiple 5. Descripción estadística de la relación entre dos variables: tabla resumen • Modelos predictivos o de regresión: la representación de la relación entre dos (o más) variables a Análisis de Datos I Esquema del Tema 7 Carmen Ximénez 6 5. EJERCICIOS EJERCICIO 1 X i Y i 4 8 X: Horas de estudio 5 7 Y: Calificación obtenida 2 4 1. Obtenga la ecuación de regresión de Y sobre X (en directas, diferenciales y típicas) 2. ¿Le merece confianza el modelo? (represente gráficamente el ajuste de los puntos a la recta) 3. 1. Conceptos básicos sobre el análisis de regresión lineal • El modelo de regresión lineal es el más utilizado a la hora de predecir los valores de una variable cuantitativa a partir de los valores de otra variable explicativa también cuantitativa (modelo de Gabriel Molina y María F. Rodrigo Estadística descriptiva en Psicología Regresión Lineal Simple Se trata de predecir el comportamiento de Y usando X entonces el modelo de regresión lineal simple es de la forma: Donde, Y es llamada la variable de respuesta o dependiente, X es llamada la variable predictora o independiente, αes el intercepto de la línea con el eje Y, βes la pendiente de la línea de regresión y Luego, la ecuación de regresión es: y = bo + b1X El coeficiente de regresión (b1) .- pendiente de la recta de regresión, representa la tasa de cambio de la respuesta Y al cambio de una unidad en X. Si b1=0, se dice que no existe relación lineal entre las dos variables.
Modelos lineales generalizados. El modelo lineal generalizado amplía el modelo lineal general, de manera que la variable dependiente está relacionada
Scribd es red social de lectura y publicación más importante del mundo. Regresión. Buscar Buscar. Cerrar sugerencias. Cargar. es Change Language Cambiar idioma. Iniciar sesión. Unirse. Más información sobre la suscripción a Scribd. Inicio. Guardado. Bestsellers. Libros. El alumno identificará el modelo lineal generalizado adecuado para un problema práctico. Conocerá las bases teóricas del análisis de los modelos de regresión lineal y no lineal más comunes. Analizará y obtendrá conclusiones del análisis usando modelos de verosimilitud. Un ejemplo simple y muy importante de un modelo lineal generalizado (también un ejemplo de un modelo lineal general) es la regresión lineal. En la regresión lineal, el uso del estimador de mínimos cuadrados se justifica por el teorema de Gauss-Markov, que no supone que la distribución sea normal. La ecuación estimada de regresión (lineal simple) Los parámetros, β 0 y β 1, del modelo se estiman por los estadísticos muestrales b 0 y b 1, los cuales se calculan usando el método de mínimos cuadrados. Ecuación Estimada de regresión lineal simple: ŷ = b 0 + b 1 x En la regresión lineal simple, la gráfica de la ecuación de Y= F.LINEAL (X) + PERTURBACIÓN ALEATORIA (Modelo Lineal Simple) Y= F.LINEAL (X1X2 Xk) + PERTURBACIÓN ALEATORIA (Modelo Lineal General) Las hipótesis (básicas) que se asuman sobre la perturbación aleatoria permitirán realizar el análisis estadístico inferencial Las razones para la introducción de una perturbación aleatoria, son Modelos Lineales Generalizados Mixtos. Aplicaciones en Fitopatología Fitopatologia, numerosas investigaciones se sustentan en el análisis de conteos y proporciones y por tanto otras distribuciones distintas a la Normal, Clasificación y Modelos de Regresión. Descargar libro ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS A TRAVÉS DE R EBOOK del autor CÉSAR PÉREZ LÓPEZ (ISBN cdlap00011395) en PDF o EPUB completo al MEJOR PRECIO, leer online gratis la sinopsis o resumen, opiniones, críticas y comentarios.
Los modelos propuestos en éste capítulo se refiere a los llamados “modelos no lineales intrínsicamente lineales”, y que corresponden a la categoría de modelos no lineales que se pueden transformar a modelos
Diseño experimental y análisis estadístico – Guion de ejercicios prácticos Competencias transversales encaminadas a la mejora del Trabajo Fin de Grado Facultad de Biología – Universidad de Murcia a 3 Modelos lineales generalizados Utilizaremos una matriz de datos simulados sobre la ocupación y reproducción de una rapaz territorial.