1. REGRESION
1.1. trata de explicar el comportamiento de una variable denominada explicada (dependiente o endogenada), en función de otra u otras, denominadas explicativas (independientes o exogenadas).
1.1.1. la regresión (y correlación) será simple si únicamente hay una variable explicativa.
1.1.2. la regresión (y correlación) será múltiple si el numero de variables explicativas es mayor que 1.
1.2. Atendiendo al criterio de estimación de los valores de la variable explicada, se puede establecer otra clasificación de la regresión:
1.2.1. Regresión de tipo I
1.2.1.1. se asigna a cada valor de la variable explicativa (o conjunto de valores de las variables explicativas en el caso múltiple) la media de la variable explicada condicionada a tal valor(es) de la(s) variable(s) explicativa(s). por consiguiente solo proveerá estimaciones de Y para los valores de X contenidos en la distribución de frecuencias.
1.2.2. Regresión de tipo II
1.2.2.1. se supone que la función y=f(x) o y=f(x1,x2,...,xp) que liga la variable explicada con la explicativa (o explicativas) tiene forma paramétrica, es decir, Y se relaciona con X a través de una serie de coeficientes o parámetros. en consecuencia proporciona estimaciones de Y para cualquier valor de X, esté contenido en la distribución o no.
1.2.2.1.1. la regresión (y correlación) será lineal cuando la función sea una recta (si la regresión es simple), un plano o hiperplano (si la regresión es múltiple). En caso contrario la regresión (y correlación) será no lineal.
2. CORRELACION
2.1. trata de determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra, en caso de que suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.
2.1.1. tipos de correlación
2.1.1.1. correlación directa
2.1.1.1.1. se da cuando al aumentar una de las variables, la otra también aumenta. la recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente.
2.1.1.2. correlación inversa
2.1.1.2.1. se da cuando al aumentar una de las variables, la otra disminuye. La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.
2.1.1.3. correlación nula
2.1.1.3.1. se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables. En este caso se dice que no hay correlación entre las variables y la nube de puntos tiene una forma redondeada.
2.1.2. grado de correlación
2.1.2.1. indica la proximidad que hay entre los puntos de la nube de puntos
2.1.2.1.1. correlación fuerte
2.1.2.1.2. correlación debil