Correlación y regresión

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Correlación y regresión

La asociación entre variables cualitativas: es aquella que se da cuando dos características están asociadas y comparten los mismos valores una de la otra para los diferentes valores de la otra.

Por ejemplo, si se definen dos variables “x” e “y”, cada una de ellas podrá tomar cualquier valor que queramos, pero si se relacionan entre sí, de la siguiente manera“x-y=20”, al asignar un valor arbitrario a “x”, se restringen los posibles valores de “y”.

Inferencia acerca del coeficiente de correlación poblacional p.

El valor poblacional P se obtiene calculando el coeficiente de correlación este se realiza Incluyendo a todos los N elementos que forman la población.

Las inferencias del valor poblacional requieren conocer la distribución de muestreo del estimador y la forma cómo se comporta al alimentar el tamaño de la muestra.

La correlación son las variables que se examinan para ver si existe una relación entre ellas y, de ser así, medir el grado o intensidad de la misma.

La asociación entre variable es aquella que permite identificar poblaciónes bivariadas o multivariadas, donde se estudian dos o más variables en una unidad de investigación.

La regresión examina la naturaleza de la relación entre variables y trata de establecer una relación funcional que permita predecir una de ellas. ya sea:

Variable independiente x

Variable dependiente y

Según, Gomez M. (sf). El nivel de medición es cualquier procedimiento mediante el cual se asigna un valor al nivel o Estado de una característica de estudio. por ejemplo, para medir podemos se puede utilizar las balanzas las cintas métricas y los cronómetros.

La regresión multiple será múltiple si el número de variables explicativas son varias.

La confiabilidad del modelo de regresión existe confiabilidad cuando sea mayor la cercanía marcada en la relación lineal y mientra más apoyados alrededor de la línea de regresión estén los valores observados y menor cuando se encuentra alejada.

El coeficiente de determinación es R2 = r2 el cual se basa en el grado de asociación lineal entre las variables.

La regresión y correlacion lineal simple se representan en una linea recta, porque la relación que se postula entre ellas es lineal.

El coeficiente relacional lineal simple r se interpreta de la siguinte manera. Cuando la r está cerca de -1, existe una relación lineal negativa muy fuerte. Si r es cercano a cero, significa que no existe una relación lineal. Cuando r está cerca de 1, existe una relación lineal positiva muy fuerte. Si r = 1, existe una relación lineal perfecta positiva.