Es decir 315 10353 3 y y por lo que el incremento

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Es decir, * * (3´15) 1´0353 (3) Y Y = , por lo que el incremento relativo ha sido del 3´53%. CONCEPTOS BÁSICOS A RECORDAR Conocer los grados posibles de relación entre dos variables X , Y : independencia, dependencia funcional, dependencia estadística. Distinguir los conceptos de correlación lineal y regresión: la correlación lineal mide el nivel de relación lineal entre las variables, y la regresión aborda el problema de encontrar una fórmula que prediga en valor de una de las variables cuando se conoce el valor de la otra. Lógicamente ambos conceptos están relacionados, porque si hay relación entre las variables, entonces las fórmulas de regresión pueden ser satisfactorias; pero si no hay relación entre las variables, tampoco habrá fórmulas de regresión que funcionen bien en la práctica. Dentro de la regresión, distinguir entre variable explicada y variable explicativa. Conocer el concepto de residuos de la regresión. Reconocer que, para poder abordarlo en la práctica, el problema de la regresión debe enfocarse dentro del marco de un determinado tipo de funciones que se admiten para esa regresión: en nuestro caso esas funciones son las lineales. Reconocer que, para elegir el modelo óptimo de regresión dentro del tipo de funciones que se consideran, debe aplicarse algún tipo de criterio lógico: en nuestro caso el de minimización de la suma de los cuadrados de los residuos. Conocer que las soluciones de la regresión lineal * Y a bX = + mínimo cuadrática de Y sobre X son 2 XY X S b a Y bX S = = - , y que lógicamente, las de regresión lineal * ' ' X a b Y = + mínimo cuadrática de X sobre Y son 2 ' ' ' XY Y S b a X b Y S = = - . Reconocer, por supuesto, que ya que las dos fórmulas de regresión son distintas hay que utilizar símbolos distintos para los coeficientes de cada una de ellas. Reconocer que los residuos pueden ser positivos o negativos de acuerdo con la posición del punto respecto a la recta de regresión, tal y como se muestra en los gráficos de la página 4. Conocer las interpretaciones de los parámetros de la recta de regresión que se indica en la página 5. Conocer las propiedades de la 1) a la 5) de la regresión lineal mínimo cuadrática. Coeficiente de determinación lineal de la regresión: su definición como cociente entre la varianza explicada y la total, y su cálculo práctico en la regresión lineal mínimo cuadrática como el cuadrado del coeficiente de correlación lineal. Conocer la identificación de las características de la recta de regresión a través del aspecto gráfico de la nube de puntos que se desean ajustar. Conocer que cuando 0 r = la recta de regresión de Y sobre X es horizontal, y que la de X sobre Y es vertical; mientras que si es 1 r = ± las dos rectas de regresión coinciden y los puntos están todos sobre la recta de regresión. Conocer además la propiedad de que las dos rectas de regresión sólo coinciden si los puntos a ajustar están sobre una línea recta, es decir, si 1 r = ± .
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  • Fall '19
  • Punto, Correlación, Ecuación, Administración y dirección de empresas

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