El documento describe el modelo de regresión lineal simple, el cual fue introducido en 1877 y busca predecir una variable dependiente (como la altura de los niños) en base a una variable independiente (como la altura de los padres). Existen dos tipos de variables, la dependiente que se predice y la independiente que se usa para hacer la predicción. La regresión lineal simple intenta explicar la variable dependiente en función de una única variable independiente usando una ecuación de estimación.
· Definición y fórmula de cantidad de movimiento.
· Definición de fenómeno de colisión.
· Explicar el significado de: fuerzas impulsivas, coeficiente de restitución de choque.
· Tipos de colisiones de acuerdo al valor del coeficiente de restitución
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Frecuencias bidimencionales: marginales, condicionales y conjuntas, medias, varianzas y correlaciones marginales, matriz de varianza y covarianza. Regresión lineal, definición, diagrama de dispersión, método de mínimos cuadrado, determinación de los componentes de ecuacuón, validación de la ecuación de regresión y análisis de varianza.
Frecuencias bidimencionales: Marginales, condicionales y conjuntas, medias, varianzas y correlaciones marginales y condicionales. martiz de voarianza y covarianza.
Regresión: Defición, diagrama de dispresión, métdoso de los mínimos cuadrado,
Frecuencias bidimencionales: Marginales, condicionales y conjuntas, media, varianza y covarianza marginales y condicionales. Regresión: Definición, diagrama de dispersión, método de los mínimos cuadrados, Determinación de los prámetros de la ecuación, validación y análisis de varianza.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
Presentación de la conferencia sobre la basílica de San Pedro en el Vaticano realizada en el Ateneo Cultural y Mercantil de Onda el jueves 2 de mayo de 2024.
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJEjecgjv
La Pedagogía Autogestionaria es un enfoque educativo que busca transformar la educación mediante la participación directa de estudiantes, profesores y padres en la gestión de todas las esferas de la vida escolar.
Carlos salina de Gortari Presentación de su Sexenio
Modelo de regresión lineal simple
1. MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
El termino de regresión fue utilizada
como un concepto estadístico en 1877
por sir Francis Galton. Quien
consideró como un proceso general
de predecir una variable de otra.
Existen dos tipos de variable que sería
la varia dependiente (es la variable
que se predice) y la variable (o
variables) conocida (s) se denomina
variable independiente.
El objetivo es predecir una variable.
Ejemplo:
Si la altura de los niños nacidos de
padres altos tendera a retroceder o
regresar hacia la altura media de la
población. En este se predice una
variable que sería la altura de los
niños de otra, la altura del padre.
Los científicos saben, que existe una
relación entre las ventas anuales de
latas de aerosoles y la cantidad de
fluorocarbonos liberados en la
atmosfera cada año. Si estudiáramos
esta relación, “en número de latas de
aerosol vendidas cada año” seria la
variable independiente y “la cantidad
de flurocarbonos liberados
anualmente” seria la variable
dependiente.
Los economistas pueden basar sus
predicciones del producto nacional
bruto anual, o PNB, en el consumo
final dentro de la economía. Por lo
tanto, “el consumo final” es la variable
independiente y “el PNB” seria la
variable dependiente.
En regresión solo se puede tener una
variable dependiente en nuestra
En el análisis de regresión lineal
podemos diferenciar entre análisis de
regresión lineal simple y análisis de
regresión lineal múltiple. En el primero, se
intenta explicar o predecir la variable
dependiente Y a partir de una única
variable independiente, X1; mientras que
en el segundo, contamos con un conjunto
de variables independientes, X1, X2, ...
XK, para estimar la variable dependiente
Y. En ambos casos, tanto la variable
dependiente como la/s independiente/s
están medidas en escala de intervalo o
de razón.
El análisis de regresión lineal simple tiene
por finalidad predecir y/o estimar los
valores de la variable dependiente a partir
de la obtención de la función lineal de la
variable independiente.
Interesa, en primer lugar, realizar una
aproximación intuitiva a diferentes
criterios de ajuste. Para ello se utiliza la
representación gráfica de las
observaciones (, X Y t t ), con t = 1, 2,...,
T. Si la relación lineal de dependencia
entre Y y X fuera exacta, las
observaciones se situarían a lo largo de
una recta. En ese caso, las estimaciones
más adecuadas de β1 y β 2 – de hecho,
los verdaderos valores – serían,
respectivamente, la ordenada en el
origen y la pendiente de dicha recta.
2. ecuación de estimación. Sin embargo,
podemos usar más de una variable
independiente. A menudo, cuando
añadimos variables independientes,
mejoramos la exactitud de nuestra
predicción.
Podemos representar gráficamente
una relación directa semejante al
ubicar la variable independiente en el
eje X y la variable dependiente en el
eje Y. Cuando X toma valores más y
más grandes la línea sube. Se dice
que la línea es positiva.
La relación también puede ser inversa
en vez de directas. En estos casos la
variable dependiente decrece al
aumentar la variable independiente.
Rubin, R. L. (s.f.). Estadistica para
Administradores. Pearson.
Pero si la dependencia entre Y y X es
estocástica (es aquel cuyo
comportamiento es no determinista, en la
medida que el subsiguiente estado del
sistema está determinado tanto por las
acciones predecibles del proceso como
por elementos aleatorios), entonces, en
general, las observaciones no se
alinearán a lo largo de una recta, sino
que formarán una nube de puntos,
(s.f.). Análisis de Regresión simple. En
Estadística Informática.
http://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/8
141/1/REGRESION%20SIMPLE.pdf
http://www.uv.es/uriel/material/Morelisi.pd
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