|
|||||||||||||||||
Pràctica |
|
|
Exercicis
|
||||||||||||||
L'estadística bivariant |
|
Glossari
|
|||||||||||||||
Regressió lineal i predicció de valors | |
En aquesta pràctica es presentaran les eines fonamentals d'anàlisi de la regressió des d'un punt de vista descriptiu. Els objectius són:
|
|
Representació gràfica de la recta de regressió | |
Si estudieu, en el fitxer DADES74, la correlació entre les variables PES1 i PES3 (pes dels nois i les noies de 14 anys i el pes corresponent als 16 anys) resulta –com era d'esperar– una correlació lineal ben elevada: el coeficient de correlació lineal surt 0,837 (heu arribat a aquest resultat?; ho podeu fer seguint les indicacions de la pràctica anterior). Això vol dir que el model lineal és prou correcte per representar la relació entre aquestes variables. Si repetiu aquests procediments amb altres parelles de variables del full DADES74, us podeu adonar que és ben cert allò que diuen els tractats d'estadística sobre l'elevada correlació que hi ha, en aquesta etapa del desenvolupament del cos, entre l'alçada d'una persona i la seva envergadura. Feu una representació gràfica del núvol de punts associat:
Núvol de punts del pes a 14 i a 16 anys A continuació, representareu la recta de regressió corresponent:
Recta de regressió Si estudiéssim per separat el grup dels nois i el de les noies, arribaríem a conclusions molt diferents? Aquesta qüestió l'analitzareu a la pràctica 5. |
|
Càlcul de la recta de regressió | |
A més d'aconseguir que l'equació de la recta de regressió surti al gràfic, es pot també calcular de manera independent d'aquest.
=INTERSECCION.EJE(J2:J111;B2:B111)
També podeu aprofitar l'expressió de la recta de regressió que surt al gràfic, copiant-la per incorporar-la al full Regressió:
|
|
Predicció del valor d'una variable de resposta a partir del valor d'una variable predictora | |
Per a l'anàlisi d'una pregunta com aquesta des del punt de vista descriptiu, hem de tenir en compte que una primera manera de fer-ho és observar totes les persones amb PES1 = 60 kg, analitzar-ne el PES3 i fer la mitjana. Aquesta seria la resposta, que caldria donar amb un marge d'error o bé mitjançant un interval de confiança, com veurem al mòdul 7. Una tasca semblant a aquesta es fa amb la recta de regressió. Si calculem el valor de l'ajust substituint en l'expressió coneguda de la recta de regressió x = 60 kg, el valor resultant és la predicció que podem fer per al PES3. Obtindríem y ajust = 11,69 + 0,92·60 = 66,4 kg Si ho voleu calcular fent servir l'Excel:
Sembla clar que per poder fer una predicció més acurada, hauríem de restringir-nos a les dues subpoblacions de noies i nois. Per això caldria calcular les rectes de regressió relatives a cada grup. Aquest càlcul es veurà amb detall a la pràctica 5 d'aquest mòdul. Si entreu a l'opció Herramientas | Análisis de datos | Regresión podeu observar que hi apareixen molts més conceptes dels treballats en aquesta pràctica. En el mòdul 7 es fa un breu comentari sobre aquesta qüestió. |
|