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domingo, 12 de junio de 2016

Seven Basic Tools of Quality - Scattered Chart (Part 2).


Las 7 herramientas básicas para la calidad.
Formulario correlación.


El gráfico de dispersión nos permite visualizar la relación existente entre dos variables. Sin embargo, la interpretación de estas gráficas conlleva cierta subjetividad que, en ocasiones, queremos o debemos evitar.

Una herramienta que permite obtener un valor objetivo acerca de la fuerza con las que dos variables está correlacionadas es el:

Coeficiente de correlación lineal "r" de Pearson.

Elevando al cuadrado este resultado obtenemos el:

Coeficiente de determinación.

Y si deseamos pronosticar el valor de la variable dependiente (y) para uno o más valores específicos de la variable independiente (x), se emplea la ecuación de la:

Recta de regresión lineal.

Estos valores estimados contienen cierto error que puede ser calculado mediante la fórmula adecuada.

El siguiente documento contiene una formulario y una explicación sintética de la aplicación de estas herramientas.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



jueves, 9 de junio de 2016

Seven Basic Tools of Quality - Scattered Chart.

Las 7 herramientas básicas para la calidad.
Gráfico de Dispersión.


Continuando con la serie de las 7 herramientas básicas para la calidad, toca el turno al gráfico de dispersión.

Las secciones anteriores de esta serie se encuentran en:

http://licmata-math.blogspot.mx/2016/05/seven-basic-tools-of-quality.html

http://licmata-math.blogspot.mx/2016/06/seven-basic-tools-of-quality-check-sheet.html

http://licmata-math.blogspot.mx/2016/06/seven-basic-tools-of-quality.html

El gráfico de dispersión se emplea para determinar, a simple vista, si dos variables están correlacionadas, es decir, si una variable depende de la otra.

Si se desea determinar, numéricamente, la dirección y fuerza con la que dos variables en una muestra están correlacionadas, es necesario calcular el coeficiente de correlación lineal r de Pearson.

Y si necesitamos hacer predicciones o pronósticos acerca del valor de la variable dependiente (y) cuando la variable independiente (x) toma determinados valores, entonces se debe obtener la ecuación de la recta de regresión lineal simple.

Los valores pronosticados son, naturalmente, inexactos, si se desea saber que tan cerca se espera que estén de los valores reales, debe calcularse el error estándar.

La siguiente presentación contiene un ejemplo desarrollado paso a paso para aplicar todos y cada uno de los temas citados en el texto anterior.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



lunes, 25 de agosto de 2014

Competency-based mathematics course (3).

Matemáticas basadas en competencias (3)

Con la finalidad de mejorar el desempeño del alumno, sobre todo en asignaturas de ciencias básicas, el análisis de los errores cometidos constituye una excelente oportunidad.

La tercera parte de este curso está orientado, no solamente al análisis de los errores más usuales en el álgebra, sino hacia la adquisición de un hábito por parte del alumno: el análisis de los errores.

Se muestran algunos ejemplos, pero se presentan diversos materiales que pueden emplearse rn forma autónoma por el alumno.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



En caso de que haya problemas con slideshare el archivo también se encuentra en:


Otra opción de descarga se encuentra en:



Una opción más:



Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



domingo, 24 de agosto de 2014

Competency-based mathematics course (2).

Matemáticas basadas en competencias (2).

Los modelos educativos basados en competencias se caracterizan por estar centrados en el alumno.

El material que se presenta en esta entrada es la segunda parte de 3. continúa con la propuesta de familiarizar al alumno de nuevo ingreso a la universidad con los modelos educativos centrados en el aprendizaje; esta vez se aborda mediante un tema de álgebra elemental.

El tema se enfoca en las formas de representación e interpretación de la ecuación de la línea recta.

Esperamos que se a de utilidad.


Saludos.



Si se presentan problemas con slideshare el material puede encontrarse en:


También puede conseguirse en:





Otra opción es:




Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.

miércoles, 12 de febrero de 2014

Linear regression and correlation analysis

 formulario

Análisis de correlación y regresión lineal simple.

El análisis de correlación lineal simple nos permite determinar si dos variables están correlacionadas linealmente  y en que medida, mientras que la recta de regresión nos proporciona una ecuación para determinar el valor de la variable dependiente que se puede esperar para cada valor de la variable independiente.

El método de mínimos cuadrados requiere de numerosas fórmulas que se encuentran sintetizadas en la siguiente dirección:


El siguiente archivo es un formato o plantilla (template) para facilitar el proceso de cálculo y análisis del análisis de correlación y regresión lineal simple.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos



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