Analisis de regresion y correlacion

República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder popular para la Educación Superior
Universidad Nacional Experimental Francisco de Miranda
Área: Tecnología
Programa: Ingeniería Civil
Santa Ana de Coro Estado Falcón

Bachilleres:
José Piña C.I: 19.449.189
Arias José D CI: 20.296.906
Jesús molina CI: 20.681.728
José bello CI: 20.680.917
Carlos guariato CI: 21.112.151
Santa Anade Coro, Enero 2011
* CORRELACION
Es la medición la fuerza de relación entre dos variables por medio de un solo número llamado COHEFICIENTE DE CORRELACION
* TIPOS DE CORRELACION:
Correlación directa
La correlación directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta.
La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente.

2ºCorrelación inversa
La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye.
La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.

3º Correlación nula
La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables.
En este caso se dice que las variables son incorreladas y la nube de puntos tiene una formaredondeada.

* REGRESIÓN.-
Se define como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables. Es decir, conociendo los valores de una variable independiente, se trata de estimar los valores, de una o más variables dependientes.
La regresión en forma grafica, trata de lograr que una dispersión de las frecuencias sea ajustadaa una línea recta o curva.
* Tipos de Regresión
La regresión puede ser Lineal y Curvilínea o no lineal, ambos tipos de regresión pueden ser a su vez:
Esta regresión se utiliza con mayor frecuencia en las ciencias económicas, y sus disciplinas tecnológicas. Cualquier función no lineal, es linealizada para su estudio y efectos prácticos en las ciencias económicas, modelos no lineales ylineales multiecuacionales.
Objetivo: Se utiliza la regresión lineal simple para:
1.- Determinar la relación de dependencia que tiene una variable respecto a otra.
2.- Ajustar la distribución de frecuencias de una línea, es decir, determinar la forma de la línea de regresión.
3.- Predecir un dato desconocido de una variable partiendo de los datos conocidos de otra variable.
Por ejemplo: Podría seruna regresión de tipo lineal:
En una empresa de servicio de Internet busca relacionar las ganancias que obtiene cada computadora con el numero de usuarios que ingresan a dicha cabina diariamente. En la tabla representa Y (Ganancias S/.) e X (Numero de usuarios)
Y | 100 | 98 | 99 | 102 | 102 | 111 | 97 | 104 | 102 | 96 |
X | 116 | 96 | 110 | 105 | 99 | 106 | 100 | 109 | 98 | 108 |
*Modelo probabilístico lineal simple

Donde:
Y = la variable dependiente
X= la variable independiente
E(y)=0+1x : es el componente determinístico (la ecuación de una línea recta)
= componente de error aleatorio
0 = punto en que la línea corta el eje y
1 = pendiente de la línea
Si queremos ajustar un modelo de regresión lineal simple a un conjunto de datos, debemos encontrarestimadores para los parámetros desconocidos, 0 y 1.
Los supuestos, que se resumirán a continuación, son básicos para todo análisis de regresión estadístico.
SUPUESTO 1:
La media de la distribución de probabilidad de es cero. Es decir, la media de los errores a lo largo de una serie infinitamente larga de experimentos es cero para cada valor de la variable independiente x. Este supuesto implica que elvalor medio de y, E(y), para un valor dado de x es E(y)=0+1x
SUPUESTO 2:
La varianza de la distribución de probabilidad de es constante para todos los valores de la variable independiente x
SUPUESTO 3:
La distribución de probabilidad de es normal
SUPUESTO 4:
Los errores asociados a cualquier dos observaciones distintas son independientes. Es decir, el error asociado a un valor de y...