Exposicion Correlacion Y Regresion Lineal

‘’ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE’’
INTEGRANTES:
Bautista García Yideri Marcelina
Bravo Toledo Rafael
Pérez Tlatempa Karen Jazmín
Reveles Hawley Irving
RodríguezCarvajal Juan Eduardo
Vázquez Francisco Carlos
GRUPO: 22 ESTADISTICA II

‘’CONCEPTO DE COEFICIENTE DE CORRELACION’’
Relación existente entre variables. Frecuentemente denominado correlación. Una medidaestadística ampliamente utilizada que mide el grado de relación lineal entre dos variables aleatorias. El coeficiente de correlación debe situarse en la banda de -1 a +1. El coeficiente de correlaciónse calcula dividiendo la covarianza de las dos variables aleatorias por el producto de las desviaciones típicas individuales de las dos variables aleatorias.




‘’EL MODELO DE REGRESION SIMPLE’’

Elanálisis de regresión es una técnica para investigar y modelar la relación entre variables. Aplicaciones de regresión son numerosas y ocurren en casi todos los campos, incluyendo ingeniería, lafísica, ciencias económicas, ciencias biológicas y de la salud, como también ciencias sociales.

1.-Descripción de datos .
2.- Estimación de parámetros.
3.- Para predicción y estimación.
MODELO LINEAL
Lamás simple relación entre dos variables es una línea recta. En donde se tiene pares de observaciones de y donde, la variable dependiente, se asume dependiente sobre, la variable independiente. Seconsidera un modelo lineal cuando los parámetros ocurren de manera lineal






DETERMINACION DE LOS PARAMETROS DE LA REGRESION. MCO
Antes de obtener las estimaciones por mínimos cuadrados, vamos aexaminar tres métodos alternativos para ilustrar el problema que tenemos planteado. Estos tres métodos tienen en común que tratan de minimizar, de alguna forma, el valor de los residuos en su conjunto.Criterio 1
Un primer criterio consistiría en tomar como estimadores 1  ˆ y 2  ˆ a aquellos valores que hagan la suma de todos los residuos tan próxima a cero como sea posible. Con este criterio la...