Regresion lineal simple correlacion

Correlacion de perason
1. Es es un índice que mide el grado de covariación entre distintas variables relacionadas linealmente.
  1. la correlación entre dos variables X e Y es perfecta positiva cuando exactamente en la medida que aumenta una de ellas aumenta la otra.
    1. r= 1
  2. Se dice que la relación es perfecta negativa cuando exactamente en la medida que aumenta una variable disminuye la otra.
    1. r= -1
  3. Coeficiente de correlacion = 0 no hay correlacion
Coeficiente de determinacion
1. es el cuadrado del coeficiente de correlación de Pearson, y da la proporción de variación de la variable Y que es explicada por la variable X
  1. Si la proporción es igual a 0, significa que la variable predictora no tiene NULA capacidad predictiva de la variable a predecir (Y).
  2. Si llegara a ser igual a 1 la variable predictora explicaría TODA la variación de Y, y las predicciones NO tendrían error.
  3. Cuanto mayor sea la proporción, mejor será la predicción.
Grafico de dispersion
1. La relación que presentan los datos de 2 variables, sirve para hacer predicciones basadas en los datos.
  1. Correlación Positiva: El valor de la variable independiente aumenta y el de la variable dependiente también.
  2. Correlación Negativa : El valor de la variable independiente aumenta y el de la variable dependiente disminuye.
  3. Sin correlación: No existe relación aparente entre ambas variables.
Ecuacion de regresion
1. el grado de asociación entre las mismas
Modelo lineal
1. .

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