1. Modelización desde el análisis de datos
Modelizar:
▲Expresar las relaciones entre las variables
▲Utilizando funciones matemáticas.
▲Para representar el hecho de que una o más variables dependientes son función de una
o más independientes
Ejemplo:
Variable dependiente/criterio: Predecir rendimiento en FM1
Variables independientes/predictoras:
▲Inteligencia
▲Motivación
▲Horas de estudio
¿Podemos predecir con 100% acierto la nota de alguien en función de las variables
conocidas?
• Sí Modelo determinista
■No existe error en la predicción.
■El valor de la variable dependiente es función únicamente de la variable
independiente:
Y= f(X)
• No Modelo probabilístico
■El valor de la variable dependiente es función únicamente de la variable
independiente más un error
Y= f(x) + E
2. Representación gráfica de la relación entre dos variables
Para estudiar la relación entre dos variables, representamos gráficamente mediante un diagrama
de dispersión (nube de puntos). Eje vertical (x) y el eje horizontal (y).
Tres tipos de relaciones entre las variables:
•Relación inversa: cuanto mayor sea el valor de una variable, inversamente, menor
será el de la otra y viceversa
•Relación directa: cuanto mayor/menor sea el valor, directamente, menor/mayor será el
de la otra variable.
•Relación nula: no hay relación entre las variables, la nube no aporta una forma
característica
•Relación lineal: forma de línea
REGRESIÓN MÚLTIPLE
