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REGRESIÓN LINEAL




Autoras:
GRUPO GI (Inés Aranda y Graciela Baruzzi)
En Estadística:

La regresión lineal
modela, en la forma de una
ecuación matemática, la
relación entre dos variables
X e Y.
Altura (cm)   Peso (kg)

Un ejemplo:
                             135           26
                             145           33
                             141           32
Supongamos que se            143           30
mide la altura de 17         133           31

niños de 11 años de          140           33
                             152           36
edad y se registra el        149           32
peso. En la tabla de la      164           47
derecha se presentan         137           29

los datos.                   149           35
                             164           43
                             141           29
                             143           32
                             133           23
                             140           37
                             152           45
Estudiemos esta relación

       50

       45                                             En el gráfico los puntos
       40
                                                      (x;y) están dispersos en
       35
                                                      el plano definido por las
Peso




       30
                                                      dos variables: Altura y
       25

       20
                                                      Peso.
       15

       10
         120   130   140    150     160   170   180   Ambas variables son
                           Altura
                                                      numéricas.
¿Qué necesitamos recordar para hallar la
 regresión entre esos datos?




Concepto de función
      lineal




                      Gráfico de la recta
Recordemos cómo es el gráfico
de la recta.




                              y1 y 0   y
                            m
                              x1 x0    x
Recordemos cómo se escribe
la función de la recta


                 Y = mX + b

    Donde m y b son parámetros de la recta.
    m es la pendiente de la recta.
    b es la ordenada al origen.
Pendiente de la recta

  Es la inclinación de la recta respecto del eje horizontal x



      m>0




      m<0
¿Cómo ajustar la recta a
nuestros datos?
 De las infinitas rectas          50

 que pueden pasar                 45

                                  40
 por la nube de                   35

 puntos. ¿Cuál



                           Peso
                                  30


 estimará mejor los               25

                                  20
 parámetros de la                 15

 recta?.                          10
                                    120   130   140    150     160   170   180
                                                      Altura
Método de Mínimos cuadrados




                     Es la recta cuya distancia
                     entre el valor observado
                      y la recta de regresión
                            estimada sea
                              mínima.
Pasos para graficar los datos
¿Cómo graficar y ajustar la recta
utilizando una hoja Excel?
Escribir los datos (x;y) en columnas, y
1º Paso   seleccionarlos.
2º Paso   Ir al Menú – Insertar – Gráfico
           y seleccionar, XY (Dispersión).
Posicionarse en un punto
3º Paso         y tocar el botón de la
                derecha del Mouse y
                seleccionar: Agregar
                línea de tendencia.




          No olvidar escribir el título,
          nombre de variables y elegir
          una escala correcta para los
          ejes.
En Opciones, marcar:
          Presentar la ecuación en el gráfico

4º Paso
          Presentar el valor R2 en el gráfico
5º Paso - La recta obtenida


         50
         45

         40
         35
  Peso




         30
         25

         20                       y = 0,5289x - 42,833
                                          2
         15                              R = 0,716

         10
              120   130   140    150          160    170   180
                                Altura
¿Cómo interpretamos la recta?


                  Ŷ = 0,5289 X - 42,833


         La pendiente positiva 0,5289 nos indica que a
         medida que aumenta la altura aumenta el
         peso.

         La relación entre ambas variables es directa.
¿Cómo interpretamos el
coeficiente de determinación?



              R2 = 0,716


            Indica que el modelo explica
            a los datos en aproximadamente
            un 71,6%.
¿Dudas o Preguntas?
Referencias:

   Imagen de diapositiva 1 recuperada de:
    http://3.bp.blogspot.com/_4EW4rL93vPk/TQk9aoiq4oI/AAAAAAAAAFs/8ZauhI5hK0w/s1600/ESTADISTIC
    A+22.jpg
   Imagen de diapositiva 2 recuperada de: http://3.bp.blogspot.com/-
    IwD1RjEv2fc/T1vmaR4xNzI/AAAAAAAAcIk/klkOBKXMngw/s1600/pensar1.jpg
   Imagen de diapositiva 6 (función lineal) recuperada de:
    http://www3.fi.mdp.edu.ar/ingreso/images/dibujoindex.gif
   Imagen de diapositiva 6 y 7 (pensando) recuperada de:
    http://t1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcRXojhghBw5afzcDe_N_MmraZVSXZy5SEAWMRU-
    H1AnSO5T1m3OI8C2Kmj3
   Imágenes de diapositiva 8 recuperadas de: http://www.vadenumeros.es/imagenes/tercero/rectas-1.gif ,
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    http://3.bp.blogspot.com/-0tPtdFyGE3M/Tb1p2fUEhDI/AAAAAAAAABA/FE3-po_wvdg/s1600/Funcion+02+b.jpg ,
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    idea-animated-animation-smiley-emoticon-000415-large.gif
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Regresión Lineal Grupo Gi

  • 1. REGRESIÓN LINEAL Autoras: GRUPO GI (Inés Aranda y Graciela Baruzzi)
  • 2. En Estadística: La regresión lineal modela, en la forma de una ecuación matemática, la relación entre dos variables X e Y.
  • 3. Altura (cm) Peso (kg) Un ejemplo: 135 26 145 33 141 32 Supongamos que se 143 30 mide la altura de 17 133 31 niños de 11 años de 140 33 152 36 edad y se registra el 149 32 peso. En la tabla de la 164 47 derecha se presentan 137 29 los datos. 149 35 164 43 141 29 143 32 133 23 140 37 152 45
  • 4. Estudiemos esta relación 50 45 En el gráfico los puntos 40 (x;y) están dispersos en 35 el plano definido por las Peso 30 dos variables: Altura y 25 20 Peso. 15 10 120 130 140 150 160 170 180 Ambas variables son Altura numéricas.
  • 5. ¿Qué necesitamos recordar para hallar la regresión entre esos datos? Concepto de función lineal Gráfico de la recta
  • 6. Recordemos cómo es el gráfico de la recta. y1 y 0 y m x1 x0 x
  • 7. Recordemos cómo se escribe la función de la recta Y = mX + b Donde m y b son parámetros de la recta. m es la pendiente de la recta. b es la ordenada al origen.
  • 8. Pendiente de la recta Es la inclinación de la recta respecto del eje horizontal x m>0 m<0
  • 9. ¿Cómo ajustar la recta a nuestros datos? De las infinitas rectas 50 que pueden pasar 45 40 por la nube de 35 puntos. ¿Cuál Peso 30 estimará mejor los 25 20 parámetros de la 15 recta?. 10 120 130 140 150 160 170 180 Altura
  • 10. Método de Mínimos cuadrados Es la recta cuya distancia entre el valor observado y la recta de regresión estimada sea mínima.
  • 11. Pasos para graficar los datos
  • 12. ¿Cómo graficar y ajustar la recta utilizando una hoja Excel?
  • 13. Escribir los datos (x;y) en columnas, y 1º Paso seleccionarlos.
  • 14. 2º Paso Ir al Menú – Insertar – Gráfico y seleccionar, XY (Dispersión).
  • 15. Posicionarse en un punto 3º Paso y tocar el botón de la derecha del Mouse y seleccionar: Agregar línea de tendencia. No olvidar escribir el título, nombre de variables y elegir una escala correcta para los ejes.
  • 16. En Opciones, marcar: Presentar la ecuación en el gráfico 4º Paso Presentar el valor R2 en el gráfico
  • 17. 5º Paso - La recta obtenida 50 45 40 35 Peso 30 25 20 y = 0,5289x - 42,833 2 15 R = 0,716 10 120 130 140 150 160 170 180 Altura
  • 18. ¿Cómo interpretamos la recta? Ŷ = 0,5289 X - 42,833 La pendiente positiva 0,5289 nos indica que a medida que aumenta la altura aumenta el peso. La relación entre ambas variables es directa.
  • 19. ¿Cómo interpretamos el coeficiente de determinación? R2 = 0,716 Indica que el modelo explica a los datos en aproximadamente un 71,6%.
  • 21. Referencias:  Imagen de diapositiva 1 recuperada de: http://3.bp.blogspot.com/_4EW4rL93vPk/TQk9aoiq4oI/AAAAAAAAAFs/8ZauhI5hK0w/s1600/ESTADISTIC A+22.jpg  Imagen de diapositiva 2 recuperada de: http://3.bp.blogspot.com/- IwD1RjEv2fc/T1vmaR4xNzI/AAAAAAAAcIk/klkOBKXMngw/s1600/pensar1.jpg  Imagen de diapositiva 6 (función lineal) recuperada de: http://www3.fi.mdp.edu.ar/ingreso/images/dibujoindex.gif  Imagen de diapositiva 6 y 7 (pensando) recuperada de: http://t1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcRXojhghBw5afzcDe_N_MmraZVSXZy5SEAWMRU- H1AnSO5T1m3OI8C2Kmj3  Imágenes de diapositiva 8 recuperadas de: http://www.vadenumeros.es/imagenes/tercero/rectas-1.gif , http://4.bp.blogspot.com/-ImrPoN0nS8I/T7vJxcuVnVI/AAAAAAAAACU/soyJbkVXQ0E/s1600/fun+creciente.bmp , http://3.bp.blogspot.com/-0tPtdFyGE3M/Tb1p2fUEhDI/AAAAAAAAABA/FE3-po_wvdg/s1600/Funcion+02+b.jpg , http://3.bp.blogspot.com/_JQWS4r1xOGU/TM2QENfPlUI/AAAAAAAAABE/k6iaxRQu0Ww/s1600/lineal008.png  Imagen diapositiva 9 recuperada de : http://www.smileyvault.com/albums/userpics/13617/scratch-head02- idea-animated-animation-smiley-emoticon-000415-large.gif  Imagen diapositiva 10 y 11 recuperada de : http://es.dreamstime.com/el-individuo-de-la-bombilla-de-la- idea-thumb5097503.jpg  Imagen de diapositiva 17 recuperada de: http://traduccionautomatica.files.wordpress.com/2009/11/exito.jpg  Imagen de diapositiva 18 y 19 recuperada de http://4.bp.blogspot.com/_Oay7hFcXolw/SxMJjMdCzWI/AAAAAAAAAbY/LvHf-I- Xc34/s1600/conclusiones.png  Imagen de diapositiva 20 recuperada de: http://www.seguroshogar.net/seguro/wp- content/uploads/preguntasfrecuentes.jpg