las medidas estadísticas Bivariantes de
regresión y correlación.

Análisis de correlación

es una técnica estadística usada para medir la cercanía de la relación lineal entre dos o más variable en una escala de intervalo.

busca establecer el grado de relación entre dos variables cuantitativas,

es la relación que se representa gráficamente por medio de los diagrama de dispersión.

el análisis de correlación mide la cercanía de la relación entre dos o más variables.

El análisis de regresión

el análisis regresión se utilizan dos o más variables se autodenomina con el análisis de regresión múltiple.

. El análisis de regresión es una técnica estadística que se usa para derivar una ecuación que relaciona una variable de criterio con una o más variables de predicción

busca establecer el grado de relación entre dos variables cuantitativas, el análisis de regresión permite describir la relación entre dos o más variables

se representa gráficamente por medio de los diagrama de dispersión.

E análisis de regresión se usa para derivar una ecuación que relaciona la variable de criterio con una o más variable de predicción.

los diagrama de dispersión

Los diagramas de dispersión son los gráficos estadísticos recomendados para mostrar la relación fijas en diversos valores una o más de las variables de predicción entre variables cuantitativas.

Las medidas estadísticas bivariantes

analizan la relación de dos o más variables continuas cuando estas son analizadas se les conoce como variable bivariantes estas indican la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas los datos bivariantes provienes de la observación simultánea de dos variables.

Las medidas estadísticas bivariantes analizan la relación de dos o más variables continuas cuando estas son analizadas se les conoce como variable bivariantes estas indican la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas los datos bivariantes provienes de la observación simultánea de dos variables.