Estadísticas Bivariantes de regresión y correlación.

1. se organiza en:

2. Regresion: Consiste en una tecnica estadistica utilizada para investigar y modelar la relación que hay entre una variable explicativa (X) y una variable de respuesta (Y); es decir solo cuando una variable es causa o depende de otra.

2.1. Regresion lineal simple: modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xy un termino aleatorio E.

2.2. Regresion lineal ponderada: es un método que puede utilizarse cuando se viola el supuesto de varianza constante en los residuos para la regresion de m´nimos cuadrados.Este procedimiento minimiza la suma de los residuos al cuadradopara producir residuos con varianza constante.

2.3. Regresión lineal multiple: es la gran técnica estdística para comprobar hipótesis y relaciones causales.

3. Correlación: Es el método por el cual se relacionan dos variables. Aqui solo medimos la direccion y la fuerza de la asociación de una variable frente a la otra, pero nunca una relación de causalidad.

3.1. correlacion lineal: tambien conocida como coeficiente de correlación lineal (de pppppPearson), es una medida de regresión que pretende caunatificar el grado de variación conjunta entre dos variables.

3.2. coeficiente de correlación: Es una medida lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. Es independiente de la escala de medida de las variables.