Trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional, es decir, la determina si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra
La regresión trata de explicar el comportamiento de una variable denominada dependiente o endógena en función de otra variable denominada dependiente o exógena
TIPOS DE CORRELACION
GRADO DE CORRELACION
DIRECTA
INVERSA
NULA
FUERTE
DEBIL
NULA
sera fuerte cuanto mas cerca estén los puntos de la recta
sera débil cuanto mas separados estén los puntos de la recta
no hay correlación
Se 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
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
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
Coeficiente de determinación lineal
Regresión simple
Modelo del análisis de regresión
coeficiente de regresión
Análisis de regresión
una vez elegida la función rectilínea para representar la relación de dependencia de Y sobre X, y estimados sus parámetros a y b, se procede al computo del coeficiente de determinación lineal con el objetivo de medir grados de dependencia a y sobre x bajo la función de regresión lineal estimada
función lineal es aquella que satisface las propiedades; propiedad activa se existe y la cual es una función polinómica cuya representación es en el plano cartesiano es una linea recta
determinista: supone que bajo condiciones ideales el comportamiento de la variable dependiente puede ser totalmente descrito por una función matemática de las variables independientes, es decir, en condiciones ideales el modelo permite predecir Sin Error el valor de la variable dependiente
cantidad que resulta de un análisis múltiple que indica el cambio promedio en una variable de criterio por cambio unitario en una variable predictiva en igualdad de circunstancias en todas como variable de cricción
técnica estadística para derivar una ecuación que relaciona una variable de criterio con una o mas variables de predicción, cuando se usa una variable de predicción el análisis de regresión es múltiple