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.
