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TEORÍA DE LA
REGRESION
Dr. Salvador Martín Medina Torres
Profesor - Investigador
Postgrado en Desarrollo Sustentable de Re...
ESTIMACIÓN POR MÍNIMOS
CUADRADOS
EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE UNIVARIANTE
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¿Qué productos buscamos en
la regresión?
Parámetros
– o, 1
Predicción
– Crear una función lineal que permita describir
e...
Procedimientos para estimar
los parámetros
Estimación por mínimos cuadrados
Estimación por máxima verosimilitud
Método ...
Estimación por mínimos
cuadrados
Es el mas utilizado
Fue desarrollado por Karl Gauss
(1777-1855)
La idea es producir es...
Supuestos del método de
mínimos cuadrados
1. El modelo de regresión es lineal en los parámetros y .
2. Los valores de X so...
Método de los Mínimos
Cuadrados
Error = Y observada o real – Ŷ estimada
El método minimiza la suma de estos errores elevad...
Para simplificar lo anterior…
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Ejemplo práctico:
 Suponer que se toma una muestra aleatoria de 10
personas de una población cualquiera, y se registran s...
Elaborar una memoria de calculo
observaciones estatura (cm) Xi peso (kg) Yi X2
i Y2
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1 162.00 63.00 26,244 3,969 10,...
Para simplificar la estimación
de
SPXXXX
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Obteniendo la ecuación de
regresión
iii XXY 0187.191.10210
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Obteniendo los valores
estimados de Yi
En cada fila (observación), se calculan los
valores estimados para Yi (denotados p...
En la memoria de cálculo…
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observaciones estatura (cm) Xi peso (kg) Yi X2
i Y2
i XiYi Yi estimada
1 162.00 63.00 26,244 ...
El gráfico muestra así los valores
reales y los estimados…
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y = -102.91+1.0187x
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¿Qué logramos con este
método?
Del número infinito de rectas de regresión
que se pueden generar, hemos generado
aquella c...
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observaciones estatura (cm) Xi peso (kg) Yi X2
i Y2
i XiYi Yi estimada
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(residuales)
e2
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(residuales)
1 162.00 63.00...
INTERPRETACION DE LA
ECUACION DE REGRESION
EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE UNIVARIANTE
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Interpretación de la ecuación
de regresión estimada
Una vez obtenida la recta estimada el
investigador puede necesitar in...
Interpretación de la estimación
de la ordenada al origen 0
 0: se interpreta matemáticamente como el valor que
tomará una...
¿Bajo que condiciones es posible
una interpretación práctica de 0?
Debe ser físicamente posible que X tome el
valor de 0....
Interpretación del estimador
de la pendiente 1
 1, también llamado Coeficiente de Regresión, es de
mayor importancia que ...
Conclusiones
 Recordar: un supuesto básico del modelo de
regresión, es que para cada valor posible de X, Y es
una variabl...
PROPIEDADES DE LOS
ESTIMADORES DE MINIMOS
CUADRADOS
EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE UNIVARIANTE
25
Propiedades de los estimadores
de mínimos cuadrados
Los estimadores de la ordenada al origen 0, la
pendiente 1 y la recta...
 Como estimador de 2, se utiliza S2
e, que se
expresa:
 El estimador S2
e es insesgado, siempre y cuando el
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Sustituyendo 2 por S2
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Conclusión:
 Para un valor hipotético X0 = 100 cm de estatura, el valor
estimado de Ŷxo deberá ser de -1.04 kg, con una v...
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  1. 1. TEORÍA DE LA REGRESION Dr. Salvador Martín Medina Torres Profesor - Investigador Postgrado en Desarrollo Sustentable de Recursos naturales ÁREA DE GESTIÓN DE VIDA SILVESTRE Universidad Autónoma Indígena de México -Unidad Mochicahui Juárez 39, Mochicahui, El Fuerte, Sinaloa. C.P. 81890. Tel. y Fax: (698) 892-06-54 y 892-00-42 1
  2. 2. ESTIMACIÓN POR MÍNIMOS CUADRADOS EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE UNIVARIANTE 2
  3. 3. ¿Qué productos buscamos en la regresión? Parámetros – o, 1 Predicción – Crear una función lineal que permita describir el comportamiento de una variable dependiente Y en función de una o mas variables independientes X 3
  4. 4. Procedimientos para estimar los parámetros Estimación por mínimos cuadrados Estimación por máxima verosimilitud Método del estimador insesgado de varianza mínima 4
  5. 5. Estimación por mínimos cuadrados Es el mas utilizado Fue desarrollado por Karl Gauss (1777-1855) La idea es producir estimadores de los parámetros ( o, 1) que hagan mínima la suma de cuadrados de las distancias entre los valores observados Yi, y los valores estimados Ŷi 5
  6. 6. Supuestos del método de mínimos cuadrados 1. El modelo de regresión es lineal en los parámetros y . 2. Los valores de X son fijos en muestreo repetido. 3. El valor medio de la perturbación i es igual a cero. 4. Homocedasticidad o igual variancia de i. 5. No autocorrelación entre las perturbaciones i. 6. La covariancia entre i y Xi es cero. 7. El número de observaciones n debe ser mayor que el número de parámetros a estimar. 8. Variabilidad en los valores de X. 9. El modelo de regresión está correctamente especificado. 10. No hay relaciones lineales perfectas entre las variables explicativas Xi. 6
  7. 7. Método de los Mínimos Cuadrados Error = Y observada o real – Ŷ estimada El método minimiza la suma de estos errores elevada al cuadrado, para evitar el valor cero que ocurre cuando se suman los errores. n i ii n i iiii XX YYXX 1 2 1 1 )( ))(( XY 10 7
  8. 8. Para simplificar lo anterior… SPXXXX n i ii 1 2 )( SPYYYY n i ii 1 2 )( n i ii n i iiii XX YYXX 1 2 1 1 )( ))(( SPXYYYXX n i iiii 1 ))(( Covarianza XY Varianza X Varianza Y Se guarda para después… SPXX SPXY 1 8
  9. 9. Ejemplo práctico:  Suponer que se toma una muestra aleatoria de 10 personas de una población cualquiera, y se registran sus pesos y medidas.  Se busca crear una función matemática que permita predecir el peso (kg), en función de la estatura (cm). – Peso = f(Estatura)  Por tanto, la variable dependiente será el peso, y la variable independiente será la estatura. – Y = peso (kg); X = estatura (cm) 9
  10. 10. Elaborar una memoria de calculo observaciones estatura (cm) Xi peso (kg) Yi X2 i Y2 i XiYi 1 162.00 63.00 26,244 3,969 10,206 2 158.00 52.00 24,964 2,704 8,216 3 167.00 78.00 27,889 6,084 13,026 4 151.00 49.00 22,801 2,401 7,399 5 162.00 71.00 26,244 5,041 11,502 6 168.00 62.00 28,224 3,844 10,416 7 167.00 68.00 27,889 4,624 11,356 8 153.00 48.00 23,409 2,304 7,344 9 152.00 56.00 23,104 3,136 8,512 10 173.00 67.00 29,929 4,489 11,591 1,613.00 614.00 260,697 38,596 99,568 Elementos que necesitamos Medias 161.30 61.40 iX iY 2 iX 2 iY iiYX Datos de Infante, S. y G. Zárate. 1991. Métodos estadísticos, un enfoque interdisciplinario. Ejemplo 12.1. 465 p. 10
  11. 11. Para simplificar la estimación de SPXXXX n i ii 1 2 )( SPYYYY n i ii 1 2 )( SPXYYYXX n i iiii 1 ))(( Covarianza XY Varianza X Varianza Y Se guarda para después… SPXX SPXY 1 n YX YXSPXY ii ii 11
  12. 12. Estimando parámetros 8.529 10 )614)(613,1( 568,99 n YX YXSPXY ii ii 0187.1 1.520 8.529 1 SPXX SPXY 91.1023.161)0187.1(4.6110 XY 12
  13. 13. Obteniendo la ecuación de regresión iii XXY 0187.191.10210 13
  14. 14. Obteniendo los valores estimados de Yi En cada fila (observación), se calculan los valores estimados para Yi (denotados por Ŷi), mediante la ecuación de regresión obtenida, sustituyendo los valores de Xi : 14 32.731730187.191.102 04.581580187.191.102 11.621620187.191.102 1010010 2202 1101 XY XY XY 
  15. 15. En la memoria de cálculo… 15 observaciones estatura (cm) Xi peso (kg) Yi X2 i Y2 i XiYi Yi estimada 1 162.00 63.00 26,244 3,969 10,206 62.11 2 158.00 52.00 24,964 2,704 8,216 58.04 3 167.00 78.00 27,889 6,084 13,026 67.21 4 151.00 49.00 22,801 2,401 7,399 50.91 5 162.00 71.00 26,244 5,041 11,502 62.11 6 168.00 62.00 28,224 3,844 10,416 68.22 7 167.00 68.00 27,889 4,624 11,356 67.21 8 153.00 48.00 23,409 2,304 7,344 52.95 9 152.00 56.00 23,104 3,136 8,512 51.93 10 173.00 67.00 29,929 4,489 11,591 73.32 1,613.00 614.00 260,697 38,596 99,568 Elementos que necesitamos Medias 161.30 61.40 iX iY 2 iX 2 iY iiYX Se calcula con la ecuación de regresión obtenida para cada valor de X
  16. 16. El gráfico muestra así los valores reales y los estimados… 16 y = -102.91+1.0187x - 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 145.00 150.00 155.00 160.00 165.00 170.00 175.00 peso (kg) Yi valores estimados Lineal (peso (kg) Yi) valores reales X = Estatura (cm) Y=Peso(kg)
  17. 17. ¿Qué logramos con este método? Del número infinito de rectas de regresión que se pueden generar, hemos generado aquella cuya suma de cuadrados de las distancias entre los valores reales y estimados (Yi - Ŷi), sea la menor de todas… 17
  18. 18. 18 observaciones estatura (cm) Xi peso (kg) Yi X2 i Y2 i XiYi Yi estimada ei (residuales) e2 i (residuales) 1 162.00 63.00 26,244 3,969 10,206 62.11 0.89 0.79 2 158.00 52.00 24,964 2,704 8,216 58.04 - 6.04 36.46 3 167.00 78.00 27,889 6,084 13,026 67.21 10.79 116.50 4 151.00 49.00 22,801 2,401 7,399 50.91 - 1.91 3.64 5 162.00 71.00 26,244 5,041 11,502 62.11 8.89 78.98 6 168.00 62.00 28,224 3,844 10,416 68.22 - 6.22 38.75 7 167.00 68.00 27,889 4,624 11,356 67.21 0.79 0.63 8 153.00 48.00 23,409 2,304 7,344 52.95 - 4.95 24.46 9 152.00 56.00 23,104 3,136 8,512 51.93 4.07 16.59 10 173.00 67.00 29,929 4,489 11,591 73.32 - 6.32 39.92 1,613.00 614.00 260,697 38,596 99,568 0.00 356.72 Hemos conseguido hacer mínima esta suma…
  19. 19. INTERPRETACION DE LA ECUACION DE REGRESION EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE UNIVARIANTE 19
  20. 20. Interpretación de la ecuación de regresión estimada Una vez obtenida la recta estimada el investigador puede necesitar interpretar los componentes de la ecuación. Es frecuente cometer algunos errores. – Estos son los mas comunes… 20
  21. 21. Interpretación de la estimación de la ordenada al origen 0  0: se interpreta matemáticamente como el valor que tomará una Ŷi cuando X = 0  Este parámetro no tiene interpretación práctica en muchos problemas. – En nuestro ejemplo: una persona de 0 cm, no puede pesar -102.91 kg de estatura. – Sin embargo, este valor es necesario para representar la tendencia que muestran los datos en el espacio de valores observados para la variable independiente. 21
  22. 22. ¿Bajo que condiciones es posible una interpretación práctica de 0? Debe ser físicamente posible que X tome el valor de 0. Deben tenerse suficientes datos alrededor del valor X = 0. – Podemos concluir que es poco razonable tratar de predecir el comportamiento de Y para valores imposibles de X. 22
  23. 23. Interpretación del estimador de la pendiente 1  1, también llamado Coeficiente de Regresión, es de mayor importancia que 0 , ya que ya que nos indica la forma en que están relacionadas X y Y.  Mide cuanto y en que dirección (positiva o negativa) se modifican los valores de Y cuando cambia X. – Ejemplo: en el caso anterior, se dice que por cada 1.0187 kg de incremento en el peso, se incrementará 1.0 cm de estatura. – Precaución: una vez mas, esta afirmación solo opera para un cierto intervalo de valores. • Suponer que el valor mínimo de estatura sea de 1 metro: le correspondería un peso estimado de -1.04 kg, situación naturalmente imposible. • Para una mejor interpretación de 1, debemos estimar su varianza… 23
  24. 24. Conclusiones  Recordar: un supuesto básico del modelo de regresión, es que para cada valor posible de X, Y es una variable aleatoria con distribución normal cuya media es Y/X  Lo correcto es decir que las medias poblacionales de Y se incrementan (o disminuyen) al aumentar X  Recordar que en realidad trabajamos con estimadores de parámetros desconocidos, y son por tanto, variables aleatorias sobre las que deben hacerse afirmaciones probabilísticas. 24
  25. 25. PROPIEDADES DE LOS ESTIMADORES DE MINIMOS CUADRADOS EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE UNIVARIANTE 25
  26. 26. Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados Los estimadores de la ordenada al origen 0, la pendiente 1 y la recta de regresión ( Y/X) tienen las siguientes distribuciones: )( ;~ 22 00 SPXXn X N i SPXX N 2 11 ;~ )2;(~ 0000 010// XYXYXYX XNY SPXX XX nXY 2 02 )(12 0 Donde… 26
  27. 27.  Como estimador de 2, se utiliza S2 e, que se expresa:  El estimador S2 e es insesgado, siempre y cuando el modelo de línea recta adoptado sea correcto; es decir, que en esas condiciones: 22 .. 12 n SPXYSPYY n ERRORCS Se 22 )( eSE 27
  28. 28. Sustituyendo 2 por S2 e, obtenemos estimadores para las varianzas de 0, 1 y ŶXo: )( ;~ 22 00 SPXXn X N i SPXX N 2 11 ;~ SPXX XX nXY 2 02 )(12 0 )( 22 2 0 SPXXn XS S ie SPXX S S e 2 2 1 SPXX XX n SeYS X 2 02 )(12 0 28
  29. 29. Ejemplo: estimar varianzas de los datos analizados Del caso de las estaturas y pesos: – Se tenían: SPXY=529.8; SPXX=520.1; SPYY=896.4; X2 i=260,697; X= 161.30 )( ;~ 22 00 SPXXn X N i )(124.50 )1.520(10 260697 )( 2 222 2 0 SPXXn Xi SPXX N 2 11 ;~ )(0019.0 1.520 2 22 2 1 SPXX 29
  30. 30. Para obtener estimadores de estas varianzas requerimos estimar a través de S2 e: – Recordar que 1 = 1.0187 587.44 210 8.529)0187.1(4.896 2 12 n SPXYSPYY Se 30
  31. 31. Ya con el valor de… Se procede a calcular las varianzas estimadas de 0 y 1: 587.442 eS )( 22 2 0 SPXXn XS S ie SPXX S S e 2 2 1 879.2234)587.44(124.50)(124.50 2 0847.0)587.44(0019.0)(0019.0 2 31
  32. 32.  Finalmente, si se desea estimar la recta para un valor X0 de un valor arbitrario elegido por nosotros (digamos, 100 cm – o 1 metro- ): – Recordar que 0 = -102.91  … la varianza asociada con la estimación anterior es: kgXYX 04.1)100(0187.1)91.102()( 0101200 325.7 1.520 )3.161100( 10 1)(12 2 2 2 2 02 1200 SPXX XX nXY 32
  33. 33. En tanto que su varianza estimada es: – Donde: 2 2 02 62.326)587.44(325.7 )(12 0 kg SPXX XX n SeYS X 22 587.44eS 33
  34. 34. Conclusión:  Para un valor hipotético X0 = 100 cm de estatura, el valor estimado de Ŷxo deberá ser de -1.04 kg, con una varianza estimada de 326.62 kg2, o una desviación estándar de ±18.07 kg (-19.12 a 17.03 kg). – Es decir, el peso estimado a 100 cm de estatura, deberá estar entre ese intervalo de valores.  De acuerdo a actuales estándares en pediatría, a estaturas aproximadas a 100 cm, se corresponden pesos aproximados a los 17 Kg. – Para comprobarlo, ver enlace en: http://www.guiainfantil.com/salud/embarazo/tabla_pesos.htm 34

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