MEDIDAS ESTADISTICAS BIVARIANTES

1. REGRESIÓN

1.1. Explica el comportamiento de una variable dependiente o endógena (explicada) en función de otra (s)independientes o exógenas (explicativas)

1.1.1. Lineal simple

1.1.1.1. Cuando hay una sola variable explicativa

1.1.2. Multiple

1.1.2.1. Cuando hay mas d euna variable explicativa

1.2. Tipo 1

1.2.1. Cunado se provee etimaciones de Y para los valores de X unicamente contenidos en la distribución de frecuencias

1.3. Tipo 2

1.3.1. Cuando hay relacion paramétrica entre la variable explicada con la explicativa (s). (Y) se relaciona con X a través de coeficientes.

2. CORRELACIÓN

2.1. Al observarse que existe dependencia entre las caracteristicas de lasa variables bidimencionales (nube de puntos o covarianza) se pued eprecisar el grado de dependencia.

2.2. Su signo es el mismo de la covarianza, luego si r es positivo la dependencia es directa y si es negativo inversa. - Si r se acerca a -1 o a +1, la dependencia es fuerte y por tanto las predicciones que se realicen a partir de la recta de regresión serán bastante fiables. - Si r se acerca a 0 la dependencia es débil y por tanto las predicciones que se realicen a partir de la recta de regresión serán poco fiables.