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Medidas estadisticas bivariantes de regresión y correlación
Regresión Lineal
En la regresión lineal se intenta construir una ecuación mediante la cual se exprese el valor medio de la variable dependiente (Y) para la variable indepentiente (X) como funcion lineal de un conjunto de parametros deconocidos
Regresión lineal simple
Se intenta contruir una ecuación mediante la cual se exprese el valor medio de la variable dependiente (Y) en término de valores dados para la variable independiente (X)
Coeficiente de determinación lineal
Representada como la proporción de la varianza total de variable explicada por regresión, también sirve para reflejar el ajuste de un modelo a la variable que se pretende explicar.
Analisis de Regresión
Permite la investifación de relaciones entre distintas variables cuantitativas mediante la formulación de ecuaciones, analiza el vinculo entre una variable dependiente y una o varias variables independientes.
Correlación Lineal
También conocida como coeficiente de correlación lineal de Pearson, pretende cuantificar el grado de variación conjunta entre dos variables estadisticas, en otras palabras mide el grado de intensidad y sentido de relación entre dos variables
Tipos
Correlación directa
Se presenta cuando hay aumento en una de las variables y la otra aumenta. Representada gráficamente como una recta creciente
Correlación inversa
Se presenta cuando hay un aumento en una variable mientras que otra disminuye. Representada gráficamente como una recta decreciente
Correlación nula
Se presenta cuando no existe dependencia de ningun tipo entre variables. Representada gráficamente como redondeada.
Tipos de grado
Débil
Nula
Existen cuando no hay correlación.
Fuerte
Existen cuando haya más cercanía de los puntos a la recta
Existen cuando haya más lejanía de los puntos a la recta
Regresión multiple
En este caso la regresión puede ser lineal, curvilinea o no lineal
Diagrama de dispersión
Aplicada para la representación de puntos en un plano cartesiano con sus correspondientes valor (X, Y)