Estadística para el Análisis Político | Lección 10 Regresión Lineal Simple
Marylia Cruz
Estadística Bivariada
La elección de tipo de prueba para el análisis bivariado depende del tipo de las variables.
¿Para qué sirven los modelos de regresión lineal?
¿Para qué sirven los modelos de regresión lineal?
¿Para qué sirven los modelos de regresión lineal?
¿Para qué sirven los modelos de regresión lineal?
¿Para qué sirven los modelos de regresión lineal?
¿Para qué sirven los modelos de regresión lineal?
Introducción
Identifica la variable dependiente e indepediente de acuerdo a la unidad de análisis de los tres distintos temas
Gestión Pública
Relaciones Internacionales
Política Comparada
Regresión lineal
Un modelo de regresión lineal tiene como variable dependiente una variable numérica o intervalar
Las variables explicativas (independientes) que son parte del modelo suelen ser numéricas o intervalares; sin embargo, es posible incorporar variables explicativas ordinales o categóricas Un modelo de regresión lineal puede ser bivariado o multivariado
Nota: El modelo de regresión lineal que se va a considerar aquí es el que se establece a partir del método de la recta de mínimos cuadrados
Una medida de la dirección y la fuerza de asociación (lineal) entre la variable explicativa y la variable dependiente
Una medida de la magnitud o el grado de variación de la variable dependiente que es explicado por la variable explicativa.
Todo esto a través de pruebas de significancia que consideran una hipótesis nula y una hipótesis alterna sobre la relación estadística que existe entre estas dos variables
Modelo estadístico
Ejemplo
Ejemplo
Recta de regresión
Recta de regresión
Recta de regresión
https://youtu.be/gfs5bp2j_bA
Estimadores/Coeficientes
Estimadores/Coeficientes
Residuos
R cuadrado
Una regresión lineal genera:
Un coeficiente de regresión (lineal) que estima el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente
Una medida (R cuadrado) que indica en qué medida la variable independiente explica la variación en la variable dependiente
R cuadrado
Siempre y cuando se observe (o exista) una relación lineal, se puede calcular una ecuación lineal que predice los cambios en Y a partir de los cambios en X
Una regresión lineal a partir de la recta de mínimos cuadrados es aquella en la cual la ecuación que predice los cambios es la “mejor” línea en cuanto a la reducción de las distancias entre los valores observados y los valores que se predicen (suma de errores al cuadrado).
