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Modelos de Regresión, Correlación y Estrategias de Muestreo en Investigación Cuantitativa

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Fundamentos de la Regresión y Correlación

La determinación de la relación entre variables cuantitativas se aborda mediante la correlación y la regresión. La relación entre variables es la posibilidad de conocer cómo el comportamiento de las categorías de la variable independiente incide en el comportamiento de la variable dependiente.

Relación Lineal y Sentido de la Asociación

El estudio lineal mide si, al aumentar los valores de la variable independiente, aumentan también los valores de Seguir leyendo “Modelos de Regresión, Correlación y Estrategias de Muestreo en Investigación Cuantitativa” »

Fundamentos de Estadística: Covarianza, Regresión y Series Temporales

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Covarianza

La covarianza nos da una medida de la variabilidad conjunta y, por tanto, de la asociación o relación entre las variables X e Y.

El signo de la covarianza indica en qué sentido varían conjuntamente las variables. Si la covarianza es positiva, las dos variables se mueven, en general, en el mismo sentido: si una variable aumenta de valor, la otra también aumenta; si una disminuye, la otra hará lo mismo. En este caso, decimos que la relación entre las variables es positiva o directa. Seguir leyendo “Fundamentos de Estadística: Covarianza, Regresión y Series Temporales” »

Resolución de Problemas de Ajuste de Datos y Modelado Matemático

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Problema 1

% PROBLEMA 1 – 2 PARCIAL

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% Mínimos cuadrados

x = [3, 4, 10, 15, 20, 30, 40, 50, 60, 75, 90];

y = [25.5, 23.4, 18.2, 14.2, 11, 6.7, 4.1, 2.5, 1.5, 0.7, 0.4];

% Formación de la matriz de coeficientes

n = length(x);

A = zeros(4, 4); % Matriz de coeficientes

A(1, 1) = n;

A(1, 2) = sum(x);

A(1, 3) = sum(x.^2);

A(1, 4) = sum(x.^3);

A(2, 1) = A(1, 2);

A(2, 2) = A(1, 3);

A(2, 3) = A(1, 4);

A(2, 4) = sum(x.^4);

A(3, 1) = A(1, 3);

A(3, 2) = A(1, 4);

A(3, 3) = A(2, 4);

A(3, 4) = sum(x.^5);

A( Seguir leyendo “Resolución de Problemas de Ajuste de Datos y Modelado Matemático” »