20168470
Beschreibung
Mindmap von yimer gonzalez, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von yimer gonzalez
vor mehr als 4 Jahre
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Las medidas Estadísticas Bivariantes de
Regresión y Correlación.
- CORRELACIÓN
- La correlación trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que
intervienen en una distribución bidimensional. Es decir, determinar si los cambios en una de las
variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están
correlacionadas o que hay correlación entre ellas.
- TIPOS DE CORRELACIÓN
- CORRELACIÓN DIRECTA
- La correlación directa se da cuando al aumentar
una de las variables la otra aumenta. La recta
correspondiente a la nube de puntos de la
distribución es una recta creciente.
- La correlación directa se da cuando al aumentar
una de las variables la otra aumenta. La recta
correspondiente a la nube de puntos de la
distribución es una recta creciente.
- CORRELACIÓN INVERSA
- La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las
variables la otra disminuye. La recta correspondiente a la nube
de puntos de la distribución es una recta decreciente.
- La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las
variables la otra disminuye. La recta correspondiente a la nube
de puntos de la distribución es una recta decreciente.
- CORRELACIÓN NULA
- La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo
entre las variables. En este caso se dice que las variables son
incorreladas y la nube de puntos tiene una forma redondeada.
- La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo
entre las variables. En este caso se dice que las variables son
incorreladas y la nube de puntos tiene una forma redondeada.
- CORRELACIÓN DIRECTA
- TIPOS DE CORRELACIÓN
- GRADO DE CORRELACIÓN
- El grado de correlación indica la proximidad
que hay entre los puntos de la nube de
puntos. Se pueden dar tres tipos:
- CORRELACIÓN FUERTE
- La correlación será fuerte cuanto más cerca
estén los puntos de la recta.
- La correlación será fuerte cuanto más cerca
estén los puntos de la recta.
- CORRELACIÓN DEBIL
- La correlación será débil cuanto más separados
estén los puntos de la recta.
- La correlación será débil cuanto más separados
estén los puntos de la recta.
- CORRELACIÓN NULA
- NO existe algun tipo de patron
o relacion entre ellas
- NO existe algun tipo de patron
o relacion entre ellas
- CORRELACIÓN FUERTE
- El grado de correlación indica la proximidad
que hay entre los puntos de la nube de
puntos. Se pueden dar tres tipos:
- La correlación trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que
intervienen en una distribución bidimensional. Es decir, determinar si los cambios en una de las
variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están
correlacionadas o que hay correlación entre ellas.
- COEFICIENTE DE CORRELACION LIENEAL
- El coeficiente de correlación lineal es el cociente entre la covarianza y el producto de las
desviaciones típicas de ambas variables. El coeficiente de correlación lineal se expresa
mediante la letra r.
- El coeficiente de correlación lineal es el cociente entre la covarianza y el producto de las
desviaciones típicas de ambas variables. El coeficiente de correlación lineal se expresa
mediante la letra r.
- REGRESIÓN
- La recta de regresión es la que mejor se ajusta a la nube de
puntos. La recta de regresión pasa por el punto X, Y centro
de gravedad llamado centro de gravedad.
- Recta de regresión de Y sobre X
- La recta de regresión de Y sobre X se utiliza para estimar los valores
de la Y a partir de los de la X. La pendiente de la recta es el cociente
entre la covarianza y la varianza de la variable X.
- La recta de regresión de Y sobre X se utiliza para estimar los valores
de la Y a partir de los de la X. La pendiente de la recta es el cociente
entre la covarianza y la varianza de la variable X.
- Recta de regresión de X sobre Y
- La recta de regresión de X sobre Y se utiliza para estimar los valores de
la X a partir de los de la Y. La pendiente de la recta es el cociente entre la
covarianza y la varianza de la variable Y.
- La recta de regresión de X sobre Y se utiliza para estimar los valores de
la X a partir de los de la Y. La pendiente de la recta es el cociente entre la
covarianza y la varianza de la variable Y.
- Recta de regresión de Y sobre X
- La recta de regresión es la que mejor se ajusta a la nube de
puntos. La recta de regresión pasa por el punto X, Y centro
de gravedad llamado centro de gravedad.
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