Medidas Estadísticas Bivariantes de regresión
por Tatiana Mejia
1. Analisis de regresion
1.1. El objeto de analisis de regresion es determinar, es determinar la relacion que existe, entre una variable dependiente y una o mas variables independientes.
2. Coeficiente de correlación lineal
2.1. Nos indica si los puntos tienen una tendencia a disponerse alineadamente. Tiene el mismo signo que Sxy, por tanto de su signo obtenemos el que es posible determinar si hay relación sea directa o inversa.
3. Covarianza de dos variables aleatorias
3.1. La covarianza entre dos variables Sxy, nos indica si la posible relación entre dos variables, es directa o inversa.
4. El contraste de regresión
4.1. En el contraste de regresión contrastamos la hipótesis nula de que la pendiente de la recta es cero, es decir, que no existe relación o dependencia lineal entre las dos variables.
5. El coeficiente de regresión
5.1. El coeficiente de regresión nos da información sobre el comportamiento de la variable Y frente a la variable X.
6. Razón de correlación
6.1. En el apartado anterior se ha minimizado SCE pero esto no significa que ésta sea muy pequeña. Pudiera ser grande y resultar que con otras estimaciones de Y distintas de las medias.
7. Referencia Bibliográfica:
7.1. Montero, J.M. (2007). Regresión y Correlación Simple. Madrid: Paraninfo. (pp 151 – 158). Recuperado de http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4052100011&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=b8
8. Regresión lineal simple
8.1. La recta de regresión es la que mejor se ajusta a la nube de puntos, esta pasa por el punto (x,y). llamado centro de gravedad
8.1.1. Recta de regresión de Y sobre X
8.1.2. Recta de regresión de X sobre Y
8.1.3. Correlación lineal consiente entre la covarianza y el producto.