Medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación

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Medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación
ALEXANDER CAMARGO
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ALEXANDER CAMARGO
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Medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación
  1. Regresion
    1. 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
      1. El coeficiente de la regresion lineal indica la variacion de Y ante un incremento unitario de X
        1. 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
          1. Diagrama de dispersion: El diagrama de dispersion permite representar la relacion entre las variables estudiadas (Ortegon P.M, 2018)
            1. Un diagrama de dispersion es una representacion grafica de los valores dispersos analizados
            2. Es muy comun utilizar el metodo de minimos cuadrados
              1. 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
              2. análisis de regresión o correlación.
                1. Correlación
                  1. El análisis estadistico de correlación se encarga de medir la cercanía de la relación entre dos o más variables que se estan estudiando
                    1. Correlaion o relacion mutua, mide e indica el grado y los valores de una variable al relacionarse con otra variable
                      1. La correlacion simple es el analisis que mide la relacion entre una variable independiente y una varialbe dependiente
                        1. Existe el coeficiente de correlacion de Pearson que mide la relacion lineal existente entre las variables cuantitativas
                          1. 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
                            1. 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 (-)
                            2. 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
                              1. Se puede demostrar graficamente con un diagrama de dispersion
                              2. Algunas formulas: Regresion lineal y = a+bx Logaritmica y = a + bl n (x) Exponencial y = ac (bx) Cuadratica y = a + bx + cx 2
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