Teoria De La Correlacion

TEORÍA DE LA CORRELACION.
En términos de Estadística los conceptos de regresión y ajuste con líneas paralelas son sinónimos la cual resulta estimar los valores de la variable dependiente (Y) correspondiente a los valores dados de la variable independiente (X), en la cual si se estima el valor de "Y" a partir de "X" decimos que se trata de una curva de regresión de "Y" sobre "X". Ejemplo.-El peso depende de la estatura, el consumo del ingreso es analizar la covarianza entre los datos y a partir de ella analizar el grado en que 2 variables están relacionadas (es decir si son o no son independientes).
DISTRIBUCIÓN NORMAL.
En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad devariable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales.
La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de un determinado parámetro. Esta curva se conoce como campana de Gauss. La importancia de esta distribución radica en que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos. Mientras que los mecanismos que subyacen a granparte de este tipo de fenómenos son desconocidos, por la enorme cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes.
De hecho, la estadística es un modelo matemático que sólo permite describir un fenómeno, sin explicación alguna. Para la explicación causales preciso el diseño experimental, de ahí que al uso de la estadística en psicología y sociología sea conocido como método correlacional.
La distribución normal también es importante por su relación con la estimación por mínimos cuadrados, uno de los métodos de estimación más simples y antiguos.
Algunos ejemplos de variables asociadas a fenómenos naturales que siguen el modelo de la normalson:
• Caracteres morfológicos de individuos como la estatura.
• Caracteres fisiológicos como el efecto de un fármaco.
• Caracteres sociológicos como el consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos.
• Caracteres psicológicos como el cociente intelectual.
• Nivel de ruido en telecomunicaciones.
• Errores cometidos al medir ciertas magnitudes.
La distribución normal tambiénaparece en muchas áreas de la propia estadística. Por ejemplo, la distribución muestral de las medias muestrales es aproximadamente normal, cuando la distribución de la población de la cual se extrae la muestra no es normal. Además, la distribución normal maximiza la entropía entre todas las distribuciones con media y varianza conocidas, lo cual la convierte en la elección natural de la distribuciónsubyacente a una lista de datos resumidos en términos de media muestral y varianza. La distribución normal es la más extendida en estadística y muchos test estadísticos están basados en una supuesta "normalidad".
En probabilidad, la distribución normal aparece como el límite de varias distribuciones de probabilidades continuas y discretas.

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.
La distribución binomialparte de la distribución de Bernouilli:
La distribución de Bernouilli se aplica cuando se realiza una sola vez un experimento que tiene únicamente dos posibles resultados (éxito o fracaso), por lo que la variable sólo puede tomar dos valores: el 1 y el 0
La distribución binomial se aplica cuando se realizan un número “n” de veces el experimento de Bernouiili, siendo cada ensayo independiente delanterior. La variable puede tomar valores entre:
0: si todos los experimentos han sido fracaso
n: si todos los experimentos han sido éxitos
Ejemplo: se tira una moneda 10 veces: ¿cuantas caras salen? Si no ha salido ninguna la variable toma el valor 0; si han salido dos caras la variable toma el valor 2; si todas han sido cara la variable toma el valor 10
La distribución de probabilidad de...