Correlaci N

Correlación
1. Introducción
2. Teoría de regresión y correlación
3. Análisis de correlación
4. Diagrama de dispersión
5. Coeficiente de correlación de Pearson
6. Coeficiente de determinación
7. Modelos aditivos y sumativos para expresar una serie de tiempo
8. Índices de precios al consumidor
9. Conclusión
10. Bibliografía
Introducción
Se llama Series de Tiempo son mediciones estadísticas a unconjunto de mediciones de cierto fenómeno o experimento registrado secuencialmente en el tiempo.
El primer paso para analizar una serie de tiempo es graficarla, esto permite: identificar la tendencia, la estacionalidad, las variaciones irregulares (componente aleatoria).
Un modelo clásico para una serie de tiempo, puede ser expresada como suma o producto de tres componentes: tendencia, estacional yun término de error aleatorio. En adelante se estudiará cómo construir un modelo para explicar la estructura y prever la evolución de una variable que observamos a lo largo del tiempo.
Unidad III
Teoría de regresión y correlación
El término correlación se utiliza generalmente para indicar la correspondencia o la relación recíproca que se da entre dos o más cosas, ideas, personas, entre otras.
Entanto, en probabilidad y estadística, la correlación es aquello que indicará la fuerza y la dirección lineal que se establece entre dos variables aleatorias.

Se considera que dos variables de tipo cuantitativo presentan correlación la una respecto de la otra cuando los valores de una ellas varíen sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra.
Por ejemplo, si tenemos dosvariables que se llaman A y B, existirá el mencionado fenómeno de correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los valores correspondientes a B y viceversa.
De todas maneras, vale aclarar que la correlación que pueda darse entre dos variables no implicará por si misma ningún tipo de relación de causalidad. Los principales elementos componentes de una correlación de este tipo serán: lafuerza, el sentido y la forma.
Análisis de correlación
El análisis de correlación emplea métodos para medir la significación del grado o intensidad de asociación entre dos o más variables. Normalmente, el primer paso es mostrar los datos en un diagrama de dispersión. El concepto de correlación está estrechamente vinculado al concepto de regresión, pues, para que una ecuación de regresión sea razonablelos puntos muéstrales deben estar ceñidos a la ecuación de regresión; además el coeficiente de correlación debe ser:
Grande cuando el grado de asociación es alto (cerca de +1 o -1, y pequeño cuando
Es bajo, cerca de cero.
Independiente de las unidades en que se miden las variables.
Diagrama de dispersión
Un diagrama de dispersión se emplea cuando existe una variable que está bajo el control delexperimentador. Si existe un parámetro que se incrementa o disminuye de forma sistemática por el experimentador, se le denomina parámetro de control o variable independiente = eje de x y habitualmente se representa a lo largo del eje horizontal. La variable medida o dependiente = eje de y usualmente se representa a lo largo del eje vertical. Si no existe una variable dependiente, cualquier variablese puede representar en cada eje y el diagrama de dispersión mostrará el grado de correlación (no causalidad) entre las dos variables.
Un diagrama de dispersión puede sugerir varios tipos de correlaciones entre las variables con un intervalo de confianza determinado. La correlación puede ser positiva (aumento), negativa (descenso), o nula (las variables no están correlacionadas). Se puede dibujaruna línea de ajuste (llamada también "línea de tendencia") con el fin de estudiar la correlación entre las variables. Una ecuación para la correlación entre las variables puede ser determinada por procedimientos de ajuste. Para una correlación lineal, el procedimiento de ajuste es conocido como regresión lineal y garantiza una solución correcta en un tiempo finito.
Uno de los aspectos más...