MEDIDAS ESTADISTICAS BIVARIANTES DE REGRESION

La regresión estadística es una técnica que busca explicar el comportamiento de una variable dependiente en función de una o más variables independientes. Se distingue entre regresión lineal, que relaciona una variable dependiente con una o más variables predictivas mediante una ecuación lineal, y regresión múltiple, que incluye múltiples variables de predicción y utiliza el coeficiente de determinación R² para medir la bondad del ajuste.

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MEDIDAS ESTADISTICAS BIVARIANTES DE REGRESION

La regresion trata de explicar el comportamiento de una variable,denominada explicada dependiente o endogena, en funcion de otra variable denominadas explicativas dependientes o exogenas.

REGRESION LINEAL

Es usada para derivar una ecuación que relaciona una variable con una o mas variables de predicción.

Permite determinar la relación entre una o mas variables independientes

REGRESION MULTIPLE

Coeficiente de determinación en R2

Determina el grado de correlación entre las variables. El coeficiente de determinación también llamado R cuadrado. refleja la bondad del ajuste de un modelo a la variable.

La regresion puede ser lineal y curvilinea o no lineal.

Coeficiente de regresion

Indica el numero de unidades e que se modifica la variable dependiente "Y" por efecto del cambio de la variable independiente "X" o viceversa en una unidad de medida.

Pueden ser

Nulo

negativo

Positivo

Diagrama de dispersión

Representa la relacion entre dos variables de forma grafica,lo que hace mas facil interpretar los datos que se representaran,calculando la correlacion de dos variables y permite cuantificar el grado de relacion entre ambas variables.

Permite analizar si existe relacion entre dos variables,de manera que al aumentar el valor de una variable,se incrementa el de la otra.

CORRELACION

POSITIVA

las dos variables se correlacionan en sentido directo.A valores altos de una le corresponden valores altos de la otra e igualmente con los valores bajos.Cuánto más próximo a +1 esté el coeficiente de correlación más patente será esta covariación.Si r = 1 hablaremos de correlación positiva perfecta

NEGATIVA

Las dos variables se correlacionan en sentido inverso.A valores altos de una de ellas le suelen corresponder valor bajos de la otra y viceversa.Cuánto más próximo a -1 esté el coeficiente de correlación más patente será esta covariación extrema.

LINEAL SIMPLE

Determina la direccion que se refiere a si es positiva o negativa y la magnitud de la relacion entre las variables; se refiere a la fuerza de la relacion que existe entre las variables.