Zusammenfassung der Ressource
Medidas estadísticas Bivariantes de
regresión y correlación
- Regresion
- El análisis de regresión se usa para derivar una
ecuación que relaciona la variable de criterio con
una o más variables de predicción. En ello se
considera la distribución de frecuencias de la
variable de criterio cuando se mantienen fijas en
diversos valores una o más de las variables de
predicción
- El coeficiente de la regresion lineal
indica la variacion de Y ante un
incremento unitario de X
- Regresion lineal es usada para derivar una ecuacion que
relaciona una variable con una o mas variables de
prediccion (Churchill, G.A, 2009). Permite determinar la
relacion entre una o mas variables independientes
- Diagrama de dispersion: El diagrama de
dispersion permite representar la
relacion entre las variables estudiadas (Ortegon P.M, 2018)
- Un diagrama de dispersion es una
representacion grafica de los valores
dispersos analizados
- Es muy comun utilizar el metodo de
minimos cuadrados
- Es una tecnica estadistica que nos permite el cambio
en una de las variables llamadas respuesta y que
coresponde a otra conocida como variable explicativa
- análisis de regresión o correlación.
- Correlación
- El análisis estadistico de correlación
se encarga de medir la cercanía de la
relación entre dos o más variables
que se estan estudiando
- Correlaion o relacion mutua, mide e indica el
grado y los valores de una variable al
relacionarse con otra variable
- La correlacion simple es el analisis
que mide la relacion entre una
variable independiente y una varialbe
dependiente
- Existe el coeficiente de correlacion de Pearson que
mide la relacion lineal existente entre las variables
cuantitativas
- Si tenemos que 0 es un punto central sin alguna
correlacion, de 0 a 1 existe una correlacion positiva
debil, despues moderada, fuerte y luego perfecta
- Exactamente igual en el caso de ser
negativo 0 aplica sin ninguna correlacion,
pero de 0 a -1 se aplican las mismas
correlaciones que son debil, moderada,
fuerte y perfecta, pero claro con los valores
negativos (-)
- Los valores del indice varian de acuerdo con el
intervalo realizado, se puede interpretar diciendo si
hay o no correlacio, entonces se genera una
independencia entre las dos variables, por lo que la
variacion de una de las dos variables no influye en el
movimiento que la otra realize
- Se puede demostrar
graficamente con un
diagrama de dispersion
- Algunas formulas:
Regresion lineal y = a+bx
Logaritmica y = a + bl n (x)
Exponencial y = ac (bx)
Cuadratica y = a + bx + cx 2