Análisis de correlación y regresión
Páginas: 3 (700 palabras)
Publicado: 2 de noviembre de 2015
ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL.
REPRESENTACIÓN DE DATOS CON DOS VARIABLES.
Como sabemos los datos los podemos representar de dos maneras primordialmente: una es
mediante tablas o cuadrosy la otra es mediante gráficas. En ambas maneras debemos
denotar el nombre de las variables.
REGRESIÓN LINEAL.
El análisis de regresión lineal nos va a permitir apreciar el comportamiento de dosvariables a
continuación haremos un recordatorio sobre variables.
Variable.
Es toda característica de algún fenómeno susceptible de medición y que puede tomar
diferentes valores: peso, estatura,ingresos, productividad, etc.
Variable independiente.
Es aquella que puede controlar el investigador y le puede asignar cualquier valor.
Variable dependiente.
Es aquella cuyos valores van a estardeterminados del valor que se le asigne a la variable
independiente
DEFINICIÓN DE REGRESIÓN LINEAL.
Se denomina a la estimación de una variable y (variable dependiente) a partir de otra
variable x (variableindependiente).
MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS.
El ajuste de los datos muéstrales a una recta representativa de la relación de dependencia
entre las dos variables, resulta sencilla mediante la técnicade los mínimos cuadrados. Como
sabemos la ecuación de una recta es y = a + bx en donde a y b son coeficientes constantes
y x e y representan los valores de las variables independiente y dependienterespectivamente. Utilizando esta fórmula vamos a obtener la recta óptima en la cual las
distancias entre los puntos de la distribución a la recta sean mínimas.
Para hallar la recta de regresión linealmediante el método de los mínimos cuadrados
utilizaremos las siguientes formulas:
a=
y = a + bx
∑ y − b∑ x
b=
n
n ∑ xy − ∑ x ∑ y
2
n ∑ x 2 − [∑ x ]
Mediante estas dos fórmulas desarrollaremoslos cálculos en forma de tabla para obtener el
valor de “a” y “b”
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN.
Es la representación gráfica de la nube de puntos de la variable x e y que nos permitirá
visualizar si es...
REPRESENTACIÓN DE DATOS CON DOS VARIABLES.
Como sabemos los datos los podemos representar de dos maneras primordialmente: una es
mediante tablas o cuadrosy la otra es mediante gráficas. En ambas maneras debemos
denotar el nombre de las variables.
REGRESIÓN LINEAL.
El análisis de regresión lineal nos va a permitir apreciar el comportamiento de dosvariables a
continuación haremos un recordatorio sobre variables.
Variable.
Es toda característica de algún fenómeno susceptible de medición y que puede tomar
diferentes valores: peso, estatura,ingresos, productividad, etc.
Variable independiente.
Es aquella que puede controlar el investigador y le puede asignar cualquier valor.
Variable dependiente.
Es aquella cuyos valores van a estardeterminados del valor que se le asigne a la variable
independiente
DEFINICIÓN DE REGRESIÓN LINEAL.
Se denomina a la estimación de una variable y (variable dependiente) a partir de otra
variable x (variableindependiente).
MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS.
El ajuste de los datos muéstrales a una recta representativa de la relación de dependencia
entre las dos variables, resulta sencilla mediante la técnicade los mínimos cuadrados. Como
sabemos la ecuación de una recta es y = a + bx en donde a y b son coeficientes constantes
y x e y representan los valores de las variables independiente y dependienterespectivamente. Utilizando esta fórmula vamos a obtener la recta óptima en la cual las
distancias entre los puntos de la distribución a la recta sean mínimas.
Para hallar la recta de regresión linealmediante el método de los mínimos cuadrados
utilizaremos las siguientes formulas:
a=
y = a + bx
∑ y − b∑ x
b=
n
n ∑ xy − ∑ x ∑ y
2
n ∑ x 2 − [∑ x ]
Mediante estas dos fórmulas desarrollaremoslos cálculos en forma de tabla para obtener el
valor de “a” y “b”
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN.
Es la representación gráfica de la nube de puntos de la variable x e y que nos permitirá
visualizar si es...
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