MEDIDAS ESTADÍSTICAS BIVARIANTES DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

1. Análisis de regresión

1.1. Técnica estadística usada para derivar una ecuación que relaciona una variable de criterio con una o mas variables de predicción.

1.2. Estudia la fuerza de la asociación a través de una medida de asociación denominada coeficiente de correlación.

2. Modelo de análisis de regresión

2.1. Estadístico: Permite la incorporacion de un componente aleatorio en la relacion

2.2. Estandarizada: la pendiente β1 nos indica si hay relación entre dos variables

2.3. Deterministico: que bajo condiciones ideales, la variable independiente puede ser por una función matemática de las variables independientes

3. CORRELACIÓN

3.1. Trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.

3.1.1. Tipos de Correlación

3.1.1.1. Correlación directa

3.1.1.1.1. La correlación directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta.

3.1.1.2. Correlación inversa

3.1.1.2.1. La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye.

3.1.1.3. Correlación nula

3.1.1.3.1. La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables.

3.1.2. Grado de correlación

3.1.2.1. El grado de correlación indica la proximidad que hay entre los puntos de la nube de puntos.

3.1.2.1.1. Tres tipos

4. COEFICIENTE DE CORRELACION LIENEAL

4.1. El coeficiente de correlación lineal es el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas de ambas variables.

4.1.1. El coeficiente de correlación lineal se expresa mediante la letra r.