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Índice:
Tema: Análisis de regresión lineal y correlación.
1.-Introduccion………………………………………………………………………………………2…7
2.-En que consiste el análisis de correlación……………………………………8…10
3.-En que consiste el diagrama de dispersión…………………………………………9..11
4.-Coeficiente de correlación…………………………………………………………………11…13
5.-coeficiente de determinación……………………………………………………………13…15
6.-Analisis de regresiónsimple………………………………………………..15…16
7.-Reflecion………………………………………….17













1.- Introducción:
Regresión y Correlación
La regresión y la correlación son dos técnicas estrechamente relacionadas y comprenden una forma de estimación.
En forma más especifica el análisis de correlación y regresión comprende el análisis de los datos muéstrales para saber qué es y cómo se relacionan entre sidos o más variables en una población. El análisis de correlación produce un número que resume el grado de la correlación entre dos variables; y el análisis de regresión da lugar a una ecuación matemática que describe dicha relación.
El análisis de correlación generalmente resulta útil para un trabajo de exploración cuando un investigador o analista trata de determinar que variables son potencialesimportantes, el interés radica básicamente en la fuerza de la relación. La correlación mide la fuerza de una entre variables; la regresión da lugar a una ecuación que describe dicha relación en términos matemáticos
Los datos necesarios para análisis de regresión y correlación provienen de observaciones de variables relacionadas.
Regresión lineal
La regresión lineal simple comprende el intentode desarrollar una línea recta o ecuación matemática lineal que describe la reacción entre dos variables.
La regresión puede utilizadas de diversas formas. Se emplean en situaciones en la que las dos variables miden aproximadamente lo mismo, pero en las que una variable es relativamente costosa, o, por el contrario, es poco interesante trabajar con ella, mientras que con la otra variable no ocurrelo mismo.
La finalidad de una ecuación de regresión seria estimar los valores de una variable con base en los valores conocidos de la otra.
Otra forma de emplear una ecuación de regresión es para explicar los valores de una variable en término de otra. Es decir se puede intuir una relación de causa y efecto entre dos variables. El análisis de regresión únicamente indica qué relación matemáticapodría haber, de existir una. Ni con regresión ni con la correlación se pude establecer si una variable tiene “causa “ciertos valores de otra variable.
Ecuación Lineal
Dos características importantes de una ecuación lineal
La independencia de la recta
La localización de la recta en algún punto. Una ecuación lineal tiene la forma
y = a + box
En la que a y b son valores que se determina apartir de los datos de la muestra; a indica la altura de la recta en x= 0, y b señala su pendiente. La variable y es la que se habrá de predecir, y x es la variable predictora.
Métodos de mínimos cuadrados
EL procedimiento más utilizado por adaptar una recta aun conjunto de punto se le que conoce como método de mínimos cuadrados. La recta resultante presenta 2 característica importantes.
es nulala suma desviaciones verticales en los puntos a partir de la recta
es mínima la suma de los cuadrados de dicha desviaciones

(yi - yc)2
En el cual
Yi = valor esperado de y
Yc= valor calculado de y utilizando la ecuación de mínimos cuadrados con el valor correspondientes x para yi
Los valores de a y b para la recta es Yc = a + bx que minimiza la suma de los cuadrados de la desviación“ecuaciones normales “
y = na + (x)
xy= a (x) +b (x2)
En las que n es el número de pares de observaciones. Evaluando las cantidades x, y, etc. Se puede resolver estas dos ecuaciones simultáneamente para determinar a b. la ecuaciones puede despejarse. Se obtuvieron dos fórmulas aun para a y otra para b.
n(xy)- (x)(y)
b=n(x2)-(x)2
y - b x
a=n
Inferencia en el análisis de regresión...