1. Medidas de regresión
1.1. Esta medida también conocida como ajuste lineal, es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un termino aleatorio.
1.1.1. Recta de regresión de Y sobre X
1.1.1.1. Se utiliza para estimar los valores de la Y a partir de los de la X. Si esta recta tiene pendiente positiva la correlación o dependencia es directa
1.1.2. Recta de regresión de X sobre Y
1.1.2.1. Se utiliza para estimar los valores de la X a partir de los de la Y.
2. Medidas de correlación
2.1. Mide la fuerza o intensidad de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.
2.1.1. Coeficiente de correlación lineal
2.1.1.1. Se expresa con la letra r. Es el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas de ambas variables.
2.1.2. Tipos de correlación
2.1.2.1. Directa
2.1.2.1.1. Si tenemos dos variables (A y B) existe correlación directa cuando al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.
2.1.2.2. Inversa
2.1.2.2.1. Cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye se conoce como correlación inversa.
2.1.2.3. Nula
2.1.2.3.1. No existe dependencia alguna entre las variables
2.1.3. Grado de correlación
2.1.3.1. Fuerte
2.1.3.1.1. Cuando existe gran cercanía de los puntos con la recta.
2.1.3.2. Débil
2.1.3.2.1. Cuando existe separación de los puntos con la recta
2.1.3.3. Nula
2.1.3.3.1. Cuando no existe ningún grado de relación entre las variables