1. Relación para predecir el valor de Y a partir de un valor X conocido
1.1. Se utiliza una línea recta
2. Relación negativa, linea descendiente
3. Progresión lineal
3.1. Recta de regresión
3.2. Conocer la pendiente y el punto de intersección con el eje Y
3.2.1. Introducir un valor X
3.2.1.1. Obtener un valor medio de Y
3.3. Rango de la correlación
3.3.1. +0,50 o -0,50
3.3.1.1. Moderada y fuerte
4. Determinar qué variables es X e Y
4.1. Y
4.1.1. Variable que quieres predecir
4.1.1.1. Variable explicada
4.1.1.1.1. Variable dependiente
4.2. X
4.2.1. Variable que utilizas para realizar la predicción
4.2.1.1. Variable explicativa
4.2.1.1.1. Variable independiente
5. Comprobar condiciones
5.1. Línea que permite predecir Y a partir de X
5.1.1. El diagrama de dispersión presenta una tendencia lineal
5.1.2. La correlación, r, es entre moderada y fuerte
6. Calcula la recta de regresión
6.1. Recta a menor distancia del conjunto de puntos
6.1.1. Análisis de regresión lineal simple
6.2. Formula
6.2.1. y=mx+b
6.2.1.1. m es la pendiente de la recta
6.2.1.2. b es el punto de intersección con el eje y
6.3. Suma de Cuadrados Residual (SCR)
6.3.1. Es la suma de los cuadrados de todas las diferencias entre los puntos de la recta propuesta y los puntos reales
7. La recta de regresión
7.1. Interpretar...
7.1.1. La pendiente
7.1.1.1. Fórmula m=r (sy/sx)
7.1.1.2. Distancia vertical dividida por la distancia horizontal
7.1.1.3. se mide en unidades de la variable Y por unidades de la variable X
7.1.2. La ordenada de origen
7.1.2.1. Fórmula b=y-mx
7.1.2.2. Punto donde la recta de regresión corta el eje y
7.1.2.2.1. se designa con la letra b
7.1.2.3. No es posible interpretarlas cuando no existen datos cerca del punto
7.1.2.3.1. x=0
8. Predicciones adecuadas
8.1. Elige los valores de X en la ecuación, y resuelves para Y
8.2. extrapolación
8.2.1. No se pueden realizar con valores x que no estén dentro del rango
8.3. Valores atípicos
8.3.1. Puntos que se salgan de la tendencia general
8.4. Residuos
8.4.1. Diferencia numérica entre el valor de Y predicho y el valor real.
9. Causa y efecto
9.1. Relación causa y efecto
9.1.1. un cambio en una variable, provoca el cambio en otra variable
9.2. Variable de confusión
9.2.1. Afecta tanto a X como a Y
10. Realizar
10.1. La media de todos los valores X e Y
10.2. Desviación estandar
10.2.1. En X, llamarla Sx
10.2.2. En Y, llamarla Sy
10.3. Diferencias del conjunto de datos
10.3.1. Multiplicar ambos números
10.3.1.1. Sumar su resultado
10.4. Dividir el resultado de la suma entre sx * sy
10.5. Dividir el resultado entre n-1
11. Comprendida entre +1 y -1
12. Calcula la correlación
12.1. Fuerza de la relación lineal
12.1.1. depende de cuanto se parezcan los datos
12.1.2. Existen varios niveles de similitud
12.2. Se utiliza
12.2.1. Coeficiente de correlación
12.2.1.1. Para medir la fuerza
12.2.1.1.1. Se designa con la letra r
12.2.2. Dirección de la relación lineal
12.2.2.1. Dos variables numéricas X e Y
13. Diagrama de dispersión
13.1. Dos variables relacionadas
13.1.1. Ejes numéricos
13.1.1.1. Línea numérica
13.2. Datos biodimensionales
13.2.1. Datos bivariables
13.3. Tiene dos dimensiones
13.3.1. Dimensión horizontal
13.3.1.1. Eje X
13.3.2. Dimensión vertical
13.3.2.1. Eje Y
14. Elabora un diagrama de dispersión
14.1. Dos coordenadas
14.1.1. Primer dato de la pareja
14.1.1.1. Coordenada X
14.1.2. Segundo dato de la pareja
14.1.2.1. Coordenada Y
14.2. Punto
14.2.1. Intersección de dos coordenadas
15. Interpreta un diagrama de dispersión
15.1. Relaciones Lineales
15.1.1. Cuando los valores X e Y parecen dibujar una línea recta
16. Cuantificar relaciones lineales por medio de la correlación
16.1. Obtener estadísticas
16.1.1. Cuantifiquen o midan el alcance y la naturaleza de la relación.
16.2. Correlación
16.2.1. Expresar la relación entre dos variables numéricas
16.3. Coeficiente de correlación
16.3.1. Mide la fuerza y dirección de una relación lineal
17. Interpreta la correlación
17.1. Tendencia en los datos de izquierda a derecha
17.1.1. Tendencia ascendente
17.1.1.1. Relación positiva entre X e Y
17.1.2. Tendencia descendiente
17.1.2.1. Relación negativa entre X e Y
17.1.3. Sin tendencia
17.1.3.1. No existe relación entre X e Y
17.2. Sin existencia de una relación lineal, la correlación no tiene significado
17.3. El signo menos (-)
18. Propiedades de la correlación
18.1. Medida adimensional
18.1.1. Si cambian las unidades X o Y, la correlación no varía
18.2. Variables X e Y
18.2.1. Pueden intercambiarse en el conjunto de datos sin que la correlación cambie