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Escoger el modelo de regresión lineal correcto puede ser difícil. Tratar de modelarlo con solo una muestra no lo hace más fácil. En esta publicación del blog de Minitab, se revisan algunos métodos estadísticos comunes para seleccionar modelos, las complicaciones con las que se puede enfrentar, y se proporcionan algunos consejos prácticos para elegir el mejor modelo de regresión.
Comienza cuando un investigador quiere describir matemáticamente la relación entre algunos predictores y la variable de respuesta. El equipo de investigación encargado de investigar suele medir muchas variables, pero solo incluye algunas de ellas en el modelo. Los analistas intentan eliminar las variables que no están relacionadas e incluyen solo aquellas con una relación verdadera. Por el camino, los analistas consideran muchos posibles modelos.
Se esfuerzan por…
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El otro día alguien me preguntó: “¿Cómo escribes tus blogs?"
“Es realmente sencillo," le contesté. "Solo aplico el teorema del mono infinito".
Según el teorema del mono infinito, si un número suficiente de monos escriben al azar en un teclado durante un tiempo suficientemente largo (infinito), será casi seguro que produzcan cualquier texto dado: como una obra de Shakespeare, la Constitución de los EEUU o la ayuda de Minitab.
Una premisa clave es el concepto de aleatoriedad. Los monos deben ser igualmente propensos a clicar cualquier tecla del teclado. Eso hace que la eventual escritura del Hamlet, o cualquier otra obra, sea teóricamente posible con un número suficiente de pruebas.
De hecho, un desarrollador de software puso a pureba este teorema el verano pasado simulando el tecleo aleatorio de "infinitos monos". Sus tropas virtuales de…
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Por Bonnnie K. Stone
En las partes 1 y 2 de esta serie de artículos se habló sobre cómo la inferencia estadística utiliza los datos de una muestra de individuos para llegar a conclusiones sobre toda la población. Es una herramienta muy potentes, pero cuando se hagan inferencias estadísticas se deben de verificar las suposiciones. La violación de cualquiera de estas suposiciones puede dar lugar a falsos positivos o falsos negativos, invalidando así sus resultados.
Los suposición más frecuentes sobre los datos son: muestras aleatorias, independencia, normalidad, igual varianza, estabilidad, y que el sistema de medición es preciso y exacto. En los artículos anteriores se habló de las muestras aleatorias y en el último, sobre la independencia estadística. Ahora consideremos los supuestos de los sistemas de estabilidad y medición.
¿Qué es la…
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Bonnie K. Stone
En la Parte 1 de esta serie de entradas en el blog de Minitab, Bonnie escribió sobre cómo la inferencia estadística utiliza datos de una muestra de individuos para llegar a conclusiones sobre toda la población. Esa es una herramienta muy potente, pero cuando se hagan inferencias estadísticas se deben de verificar las suposiciones. La violación de cualquiera de estas suposiciones puede dar lugar a falsos positivos o falsos negativos, invalidando así los resultados.
Los suposiciones respecto a los datos más comunes son: muestras aleatorias, independencia, normalidad, igual varianza, estabilidad, y que el sistema de medición es preciso y exacto.
La última vez se habló de las muestras aleatorias y la independencia estadística. Ahora se considerarán los supuestos de Normalidad e Igualdad de Varianza.
