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9 Cards in this Set
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Nombre dos características de la correlación o Regular R |
1. Valores cercanos a +1 o - 1 nos dice que las variables cuantitativas están fuertemente relacionadas. 2. Correlación cercana a cero, me dice que no existe una relación entre las variables. |
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Si tengo R, ¿Qué me importa R^2? |
Tenemos mejor interpretación, por ejemplo : No es obvio que (regular) R=0.7 es 2 veces mejor que R=0.5. Sin embargo, R^2 =0.7 es cómo se ve, 1.4 veces (0.7/0.5) mejor que R^2=0.5. |
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¿Cómo cálculo la variación en este gráfico? (fórmula) La media está calculada. ¿Por qué la fórmula tiene que ser como es? |
Para medir la variación de los datos tenemos que: Suma(weight i - mean) ^2. La fórmula tiene que ser al cuadrado, porque así los valores bajo la media no cancelan a los que estan sobre la media. |
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Supongamos que agregamos más información (para este caso, peso, altura de los ratones) y además se ajusto una línea. ¿Cómo se cuantifica la diferencia entre la línea y la media? |
Con el R^2. Es decir, R^2={Var(mean) - Var(line)} / Var(mean) |
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Calcule el R^2 conociendo la Var(mean) =32 y la Var(line) =6 |
R^2 = {32-6}/32=26/32=0.81 Interpretación : 1. Existe 81% menos de variación alrededor de la línea que de la media. 2. La relación entre la variable 1 y 2 considera el 81% de la variación. |
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Traduce lo siguiente: El valor estadísticamente significativo de R^2 es 0.9 |
La relación entre las dos variables explican el 90% de la variación de los datos. |
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Traduce lo siguiente: El valor estadísticamente significativo de R^2 es 0.01 |
No importa si la relación es significativa, si solo considera el 1% de variación de los datos. |
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¿Qué tan bueno es R=0.7 sobre R=0.5? |
A. R^2=0.7^2=0.5, es decir, 50% de la variación explicada. B. R^2=0.5^2=0.25, es decir, 25% de la variación explicada. Por lo tanto, A es dos veces mejor que B. |
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¿Cuáles serían las dos ideas principales detrás del R^2? |
1. R^2 es el % de variación explicado por la relación entre las variables. 2. Si te dan R, calcula R^2. |
