MEDIAS ESTADISTICAS BIVARIANTES DE REGRESION Y CORRELACION

Regresion y Correlacion

define

Graficamente el diagrama de dispersion o nube de puntos permite obtener informacion sobre el tipo de relacion existente entre X y Y

CORRELACION

La finalidad de la correlaccion es examinar la direccion y la fuerza de la asociacion entre dos variables cuantitativas. Asi conocemos la intensidad de la relacion entre ellas y si al aumentar el valor de una variable aumenta o disminuye el valor de la otra variable.

REGRESION

La regresion esta dirigida a describir como es la relacion entre dos variables X y Y

Mediante las tecnicas de regresion inventamos una variable Y como funcion de otra variable X ( o viceversa)

Y = F(X), Y-Y = error,

Los residuos o errores ei son la diferencia entre los valores observados (verdadero valor de Y) y los valores pronosticados por el modelo ei=y-y

MULTIPLE

La regresion puede ser lineal y curvilinea o no lineal.

Coeficiente de regresion puede ser

positivo, negativo y nulo

Coeficiente de regresion R2

LINEAL

funcion lineal es aquella que satisface las propiedades: propiedad activa si existe y, la cual es una funcion polinomica cuya representacion en el plano cartesiano es una linea recta

Estadisticas Bivariantes

Las técnicas estadísticas bivariantes permiten el análisis conjunto de dos características de los individuos de una población con el propósito de detectar posibles relaciones entre ellas.

Ambas variables cuantitativas

Diagrama de Dispersion

Coeficiente de correlacion lineal

El porcentaje de variabilidad de Y explicado en X lo mide el coeficiente de determinacion

X puntaje en un sistema de aprendizaje y costo asociado al logro del puntaje

Inferencial

Las variables no son independientes (variables relacionadas)

Las variables son independientes (variables no relacionadas)

Ambas variables cuantitativas

Cuestionario

Tabla de datos

Tabla de Codigos condensados

Tabla de frecuencia o tabla de contingencia