contabilidad

Introducción

Esta parte de la Estadística corresponde a la Estadística Inferencial y dentro de ella los capítulos de correlación y regresión son muy usados en la Investigación Científica, una herramienta muy útil cuando se trata de relacionar 2 o más variables, relacionadas entre si, como por ejem. nivel de hemoglobina y embarazo en el ámbito de las Ciencias de la Salud, la Correlaciónimplica el grado de dependencia de una variable respecto a otra y la Regresión es otra técnica que ayuda en la investigación de la salud Psicología costos de una Empresa etc.
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Correlación Y Regresión

La regresión y la correlación son dos técnicas estrechamente relacionadas y comprenden una forma deestimación.
En forma más especifica el análisis de correlación y regresión comprende el análisis de los datos muestrales para saber qué es y cómo se relacionan entre sí dos 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.
Elanálisis de correlación generalmente resulta útil para un trabajo de exploración cuando un investigador o analista trata de determinar que variables son potenciales importantes, 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 datosnecesarios para análisis de regresión y correlación provienen de observaciones de variables relacionadas. Muchas veces las decisiones se basan en la relación entre dos o más variables.


CORRELACION LINEAL

En ocasiones nos puede interesar estudiar si existe o no algún tipo de relación entre dos variables aleatorias. Así, por ejemplo, podemos preguntarnos si hay alguna relación entre las notas de laasignatura Estadística I y las de Matemáticas I. Una primera aproximación al problema consistiría en dibujar en el plano R 2 un punto por cada alumno: la primera coordenada de cada punto sería su nota en estadística, mientras que la segunda sería su nota en matemáticas. Así, obtendríamos una nube de puntos la cual podría indicarnos visualmente la existencia o no de algún tipo de relación(lineal, parabólica, exponencial, etc.) entre ambas notas.

ERROR TIPICO DE LA ESTIMA

A partir de la media y desviación típica de una muestra extraída en forma aleatoria de una población con distribución de probabilidad normal, se puede estimar el promedio general, agregando un error de estimación, que delimita el intervalo de confianza donde se encuentra la verdadera media de la población. Eneste documento, se describe el proceso que se sigue para realizar dicha estimación.

COEFICIENTE DE ERROR TÍPICO
Al error de estimación mencionado con anterioridad, se le representa como:
(1) d = z(1 - α/2)* sµ
En donde:
d = Error de estimación para estimar la media de la población.
sµ = Error típico de distribución muestral de medias.
z(1 - α/2)
Coeficiente de error típico
(3)sµ = s/√n
µn + [z(1 - α/2)* (s/√n)] = µ
En donde:
s = Desviación típica de la muestra
n = Tamaño de la muestra
La relación del error típico (3) con la media de la muestra, se representa por un coeficiente que se identifica como:
sµ = u*µn
u = sµ/µn
(4) u = (s/√n)/µn
En donde:
u = Coeficiente de error típico para toda muestra, que resulta de una estimación de media poblacionalpor intervalo de confianza.

COEFICIENTE DE CORRELACION

Es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.
El cálculo del coeficiente de correlación lineal se realiza dividiendo la covarianza por el producto de las desviaciones estándar de...