Regresion y Correlacion
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REGRESION Y CORRELACION SIMPLE
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La Regresión y la correlación son dos técnicas estadísticas que se pueden utilizar para solucionar problemas comunes en los negocios.Muchos estudios se basan en la creencia de que es posible identificar y cuantificar alguna Relación Funcional entre dos o más variables, donde una variable depende de la otra variable.Se puede decir que Y depende de X, en donde Y y X son dos variables cualquiera en un modelo de Regresión Simple.
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REGRESION Y CORRELACION SIMPLE
REGRESION Y CORRELACIONSIMPLERegresion y Correlacion simpleLa Regresin y la correlacin son dostcnicasestadsticasque se pueden utilizar para solucionarproblemascomunes en losnegocios.Muchos estudios se basan en la creencia de que es posible identificar y cuantificar alguna Relacin Funcional entre dos o msvariables, donde una variable depende de la otra variable.Se puede decir que Y depende de X, en donde Y y X son dos variables cualquiera en unmodelode Regresin Simple.
"Y es una funcin de X"Y = f(X)
Como Y depende de X,Y es la variable dependiente, yX es la variable independiente.En el Modelo de Regresin es muy importante identificar cul es la variable dependiente y cul es la variable independiente.En el Modelo deRegresin Simplese establece que Y es una funcin de slo una variable independiente, razn por la cual se le denomina tambin Regresin Divariada porque slo hay dos variables, una dependiente y otra independiente y se representa as:
Y = f (X)"Y est regresando por X
La variable dependiente es la variable que se desea explicar, predecir. Tambin se le llama REGRESANDO VARIABLE DE RESPUESTA.
La variable Independiente X se le denomina VARIABLE EXPLICATIVA REGRESOR y se le utiliza para EXPLICAR Y.
correlacionEnprobabilidadyestadstica, lacorrelacinindica la fuerza y la direccin de unarelacin linealyproporcionalidadentre dosvariables estadsticas. Se considera que dos variables cuantitativas estn correlacionadas cuando los valores de una de ellas varan sistemticamente con respecto a los valores homnimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlacin si al aumentar los valores de A lo hacen tambin los de B y viceversa.16Coeficiente de correlacin lineal El Coeficiente de Correlacin (r) requiere variables medidas en escala de intervalos o de proporcionesVara entre -1 y 1.Valores de -1 1 indican correlacin perfecta.Valor igual a 0 indica ausencia de correlacin.Valores negativos indican una relacin lineal inversa y valores positivos indican una relacin lineal directa17Correlacin Negativa Perfecta 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 X Y18 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 X YCorrelacin Positiva Perfecta19 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 X YAusencia de Correlacin20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 X YCorrelacin Fuerte y Positiva2021Frmula para el coeficente de correlacin (r) Pearson
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