INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE COMALCALCO

DISEÑO EXPERIMENTAL AMBIENTAL

REGRESION LINEAL SIMPLEESTIMACION DE PARAMETROSIGNIFICANCIA ESTADISTICACOEFICIENTE DE DETERMINACIONCOEFICIENTE DE COORRELACIONESTIMACION DEL INTERVALO DE PREDICCION

TEMAS:

Tiene como objeto estudiar como los cambios en una variable, no aleatoria afectan a una variable aleatoria, en el caso de existir una relacion funcional entre ambas variables que pueden ser establecidas por una expresion lineal.

REGRESION LINEAL SIMPLE

ESTIMACION DE PARAMETROSLa estimación de parámetros consiste en el

cálculo aproximado del valor de un parámetro en la población, utilizando la inferencia estadística, a partir de los valores observados en la muestra estudiada. Para el cálculo del tamaño de la muestra en una estimación de parámetros son necesarios los conceptos de Intervalo de confianza, variabilidad del parámetro, error, nivel de confianza.

SIGNIFICANCIA ESTADISTICALas pruebas de significancia estadística son

un procedimiento que brinda un criterio objetivo para calificar las diferencias que se presentan al comparar los resultados de dos muestras, con el objetivo de explicar si dichas diferencias se mantienen dentro de los límites previstos por el diseño estadístico (un error y una confianza esperados) o si, por el contrario, la diferencia entre ellas resulta lo suficientemente grande como para inferir que ha ocurrido un cambio real en el indicador. 

COEFICIENTE DE DETERMINACION

Se utiliza a menudo como medida de la eficacia de la cobertura en cuyo caso se mide el porcentaje de la variación en el precio de una posición al contado explicada por la variación en el precio del instrumento de cobertura.

COEFICIENTE DE CORRELACION

Una medida estadística ampliamente utilizada que mide el grado de relación lineal entre dos variables aleatorias. El coeficiente de correlación se calcula dividiendo la covarianza de las dos variables aleatorias por el producto de las desviaciones típicas individuales de las dos variables aleatorias. Las correlaciones desempeñan un papel vital en la creación de carteras y la gestión de riesgos.

ESTIMACION DEL INTERVALO DE PREDICCION

Una forma de ver el error estándar de la estimación es concebirla como la herramienta estadística que podemos usar para hacer un enunciado de probabilidad sobre el intervalo alrededor del valor estimado de , dentro del cual cae el valor real de Y.

Cuando la muestra es mayor de 30 datos, se calcula los intervalos de predicción aproximados de la siguiente manera,

Si queremos estar seguros en aproximadamente 65% de que el valor real de Y caerá dentro de + 1 error estándar.

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