Regresion lineal simple correlacion

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Resumen del Recurso

Regresion lineal simple correlacion
  1. 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
          2. Coeficiente de correlacion = 0 no hay correlacion
        3. 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).
              1. Si llegara a ser igual a 1 la variable predictora explicaría TODA la variación de Y, y las predicciones NO tendrían error.
                1. Cuanto mayor sea la proporción, mejor será la predicción.
              2. 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.
                    1. Correlación Negativa : El valor de la variable independiente aumenta y el de la variable dependiente disminuye.
                      1. Sin correlación: No existe relación aparente entre ambas variables.
                    2. Ecuacion de regresion
                      1. el grado de asociación entre las mismas
                      2. Modelo lineal
                        1. .
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