Las medidas estadísticas Bivariantes de
regresión y correlación
Las medidas estadísticas bivariantes se centran en el análisis de la relación entre dos variables cuantitativas mediante técnicas de correlación y regresión. La correlación mide el grado y la dirección de la relación entre dos variables, utilizando coeficientes que reflejan esta relación.
Las medidas estadísticas Bivariantes de
regresión y correlación
Técnicas estadísticas que se usan para solucionar problemas
Cuando uno aumenta, la otra disminuya con la misma cantidad, valor o proporción
La relaciona inversa menciona dependencia entre las dos variables
Cada una se representa mediante gráficos, iniciando en cada uno de los vértices correspondientes
abscisas
Coordenadas
Regresión: Derivar una ecuación que relaciona la variable con mas variables de predicción
En el modelo de regresión lineal se usa la estimación de mínimos cuadrados
Cuando se tiene un termino independiente a ordenado desde el origen
Tipos de regresión:
Logística
Múltiple
Simple
Es decir que en los valore de a y b, se les denomina coeficiente de la regresión lineal
La correlación se relaciona de manera mutua, mide e indica el grado y los valores de una variable al relacionarse con otra
Análisis de dos variables cuantitativas
La correlación mide cercanía
Teniendo en cuenta las variables
Se puede expresar mediante un diagrama de dispersión
Función lineal - regresión lineal
y = a + bx
Existe el coeficiente de correlación
Midiendo la reacción lineal existente entre las variables cuantitativas
La correlación simple es el análisis que mide la relación entre una variable independiente y una dependiente
Las técnicas estadísticas bivariantes permiten el análisis conjunto de dos características
son valores representativos de una colección de datos y que resumen en unos pocos valores la información del total de datos
Todas estas teorías son importantes porque deben tener una teoría la cual las sustente
Se debe realizar una selección adecuada inicialmente de la información con la cual se va a trabajar para evitar manipular los datos de la manera incorrecta
La variables explicativa se trata de forma simétrica