MEDIDAS ESTADISTICAS BIVARIANTES DE REGRESIÓN Y CORRELACION

1. ANALISIS DE CORRELACIÓN

1.1. Este procedimiento tiene por objetivos indicarnos si existe relación entre dos variables.

1.1.1. Mide Cercanía

1.1.2. Escala Intervalo

2. REGRESIÓN LINEAL

2.1. Si utilizamos un sistema de coordenadas cartesianas para representar la distribución bidimensional, obtendremos un conjunto de puntos conocido con el diagrama de dispersión, cuyo análisis permite estudiar cualitativamente, la relación entre ambas variables.

2.1.1. Linea X

2.1.2. Variable X

2.1.3. Potencia unitaria

2.1.4. No dividida

2.1.5. Linea Parámetros

2.1.6. Ni multiplicada

2.1.7. Linea Variable

3. LAS TECNICAS ESTADISTICAS BIVARIANTES PERMITEN EL ANALISIS CONJUNTO DE DOS CARACTERISTICAS DE LOS INDIVIDUOS DE UNA POBLACION CON EL PROPOSITO DE DETECTAR POSIBLE RELACIONES ENTRE ELLAS.

4. COEFICIENTE CORRELACIÓN

4.1. El coeficiente de correlación no varía al hacerlo la escala de medición si expresamos la altura en metros o en centímetros el coeficiente de correlación no varía. Coeficiente de correlación lineal es un numero real comprendido entre -1 y 1.

4.1.1. Variables

4.1.1.1. Predictivos

4.1.1.2. Criterio

4.1.2. Fuerza correlación lineal

5. REGRESIÓN SIMPLE

5.1. El objetivo de un modelo de regresión es tratar de explicar la relación que existe entre una variable dependiente ( Variable respuesta) Y un conjunto de variables independientes ( variables explicativas)

5.1.1. Variable criterio

5.1.2. Variable predicción

5.1.3. Contiene un análisis de regresión simple

5.1.4. Se deriva de una ecuación

6. COEFICIENTE DETERMINACIÓN

6.1. El coeficiente determina la calidad del modelo para replicar los resultados y la proporción de variación de los resultados que puede explicarse por el modelo.

6.1.1. Con una variación total

6.1.2. Explica una regresión ajustada

6.1.3. Proporciona relativamente