1. Regresión
1.1. Esun proceso estadistico para estimar las relaciones entre variables, ayuda a comprendr como el valor de una variable dependiente varia al cambiar el valor de una de las variables independientes. manteniendo el valor de las variables independientes fijas.
1.1.1. Tipos
1.1.1.1. Regresión Lineal Simple: Estudia el efecto de una variable independiente sobre una única variable dependiente de la primera o que al menos a nivel teórico consideremos que es dependiente.
1.1.1.2. Regresión Lineal Multiple: este modelo sencillamente cuenta con más de una variable independiente. Este modelo lo aplicaremos cuando tengamos razones para creer que hay más de un factor que afecta a la variable de estudio.
1.1.1.3. Regresión no lineal: es la que la relación que puede darse entre variables independientes y la variable dependiente no tienea un desarrollo lineal, sino que tengan, por ejemplo, un crecimiento exponencial. En esos casos, el modelo de regresión no lineal entra en juego y permite que obtengamos una aproximación de los valores de la variable dependiente en un entorno no lineal. Tengamos presente que el proceso de una regresión no lineal es más complejo, ya que puede no coincidir el número de parámetros con el de las variables independientes.
2. Correlación
2.1. Es una medida estadistica que expresa hasta que punto dos variables estan relacionadas linealmente.
2.1.1. Correlación Positiva
2.1.1.1. Se da cuando hay una relación proporcional entre ambas variables; es decir, las dos disminuyen o aumentan a la vez.
2.1.2. Correlación Negativa
2.1.2.1. Se produce cuando el comportamiento de una variable es diferente a la otra. Por ejemplo, mientras una aumenta, la otra disminuye.