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Ciencias Exactas, Ingeniería y Tecnología Enseñanza de las matemáticas 6° Semestre Fase 1. Formación matemática Módulo 6 Aplicaciones de la estadística

Unidad 3. Regresión y correlación

MATERIAL DE ESTUDIO


Módulo 6 Unidad 3. Regresión y correlación

IMPORTANTE

Excepto donde el contenido así lo especifique, esta obra está bajo una Licencia de Creative Commons

Material desarrollado y recopilado con fines educativos por académicos externos a la Institución, que colaboraron en la integración del programa educativo de Enseñanza de las Matemáticas perteneciente a la DCEIT de la Universidad Abierta y a Distancia de México (UnADM) Ciudad de México, 2017.

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Semana 10 Durante esta semana se estudiara una introducción al modelo de regresión lineal múltiple y se verán algunas aplicaciones de las pruebas de hipótesis en dichos modelos; se realizará una actividad para entender el desarrollo de un modelo de regresión lineal múltiple y sus aplicaciones en la solución de problemas estadísticos. Introducción a la regresión lineal múltiple El siguiente documento contiene la información sobre el modelo de regresión lineal múltiple y la aplicación de las pruebas de hipótesis en dichos modelos, también contiene ejercicios resueltos para comprender mejor la aplicación del modelo de regresión lineal múltiple. Introducción a la Regresión lineal simple y múltiple Archivo de video https://www.youtube.com/watch?v=p747mbpgB8U

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¡Es momento de consolidar tu aprendizaje! realiza la actividad 10.

Cierre de la unidad Te felicitamos por llegar a la meta de culminar el estudio de la unidad 3 de este módulo, en donde analizaste una de las principales aplicaciones de la estadística inferencial, la regresión lineal simple y múltiple, empleando modelos que se asemejan a los modelos empíricos. Recuerda cuando un sistema no se puede describir a través de una relación determinística los modelos de regresión permiten predecir en cierta medida y con cierto grado de confianza el desarrollo de un conjunto de variables aleatorias.

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Fuentes de consulta Básica •

Douglas C. Montgomery, George C. Runger. (5a ed. 2011) Applied statistics and probability for engineers. USA: John Wiley and Sons, Inc

John E. Freund, Irwing Miller, Marylees Miller. (6ª ed. 1999). Estadística Matemática con aplicaciones. México: Pearson Education.

Complementaria •

W. J. DeCoursey. (2003). Statistics and Probability for Engineering Applications. United States of America: Newnes.

M. Spiegel, J. Schiller, R. A. Srinivasan. (2001). Shaum’s Easy Outlines Probability and Statistics. New York: McGraw-Hill.

D. S. Yates, D. S. Moore, D. S. Starnes. (2nd ed. 2002) The Practice of Statistics. New York: W. H. Freeman and Company. Philip B. Stark. (2015) Chapter 25. Estimating Parameters from Simple Random Samples. Disponible en: http://www.stat.berkeley.edu/~stark/SticiGui/Text/estimation.htm

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