Correlacion y regresion

INTRODUCCIÓN.


La Correlación y la Regresión son de suma importancia ya que la correlación entre dos variables tan solo significa que ambas variables comparten información, que comparten variabilidad y Los modelos de regresión se usan cuando tenemos dos o más variables relacionadas en un conjunto de datos y queremos explorar como el comportamiento de una de ellas (que sedenominan la variable respuesta o dependiente) se ve influenciada por las otras variables (que se denominan variables explicativas o independientes).

Por todo lo anteriormente mencionado esta investigación tiene como objetivo general indagar y conocer todo lo relacionado con “Correlación y Regresión” a fin de lograr un análisis de lo entendido; por ello la investigación se estructura de lasiguiente manera:

-Correlación: Diagrama de Dispersión, Coeficiente de Correlación lineal de Pearson, Causalidad y Correlación, Coeficiente de Correlación por Rangos de Spearman, Coeficiente Biseral Puntual y Correlación Parcial y Multiple.

-Regresión: Ecuación de la Función Lineal, Ecuación de Regresión, Métodos Mínimos Cuadrados, Error de Estimación e Intervalo de Confianza de unaEstimación.

Por último se deja en conocimiento las conclusiones donde se explica en forma clara y precisa los objetivos alcanzados y lo entendido de la investigación con sus respectivas referencias.


“CORRELACION Y REGRESIÓN”.

CORRELACIÓN.

El concepto de correlación es particularmente valioso. Análisis estadísticos de un conjunto de datos puede revelar que dos variables(esto es, dos propiedades de la población bajo consideración) tienden a variar conjuntamente, como si hubiera una conexión entre ellas. Por ejemplo, un estudio del ingreso anual y la edad de muerte podría resultar en que personas pobres tienden a tener vidas más cortas que personas de mayor ingreso. Las dos variables se dicen que están correlacionadas.

Diagrama de Dispersión.

Undiagrama de dispersión es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos.

Los datos se muestran como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de una variable que determina la posición en el eje horizontal y el valor de la otra variable determinado por la posición en el eje vertical. Un diagrama dedispersión se llama también gráfico de dispersión; donde, se representa gráficamente la relación entre dos variables, muy utilizada en las fases de Comprobación de teorías e identificación de causas raíz y en el Diseño de soluciones y mantenimiento de los resultados obtenidos.

Coeficiente de Correlación lineal de Pearson.

En estadística, el coeficiente de correlación de Pearson esun índice que mide la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas (escala mínima de intervalo). A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.

De manera menos formal, se puede definir el coeficiente de correlación de Pearson como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dosvariables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.

Causalidad y Correlación.

La correlación entre dos variables tan solo significa que ambas variables comparten información, que comparten variabilidad. Determinar el origen de la información, la fuente de la variabilidad -la causa- es una cuestión que no puede resolverse mediante recursos exclusivamente matemáticos.La correlación (relación lineal entre dos variables) y la causalidad (el hecho de que todo evento tenga una causa) no tienen por qué venir juntas, es decir, que una cause la otra; por lo que la correlación no demuestra causalidad.

-Causalidad.

En estadística, la causalidad se refiere a una relación de necesidad de concurrencia de dos variables estadísticas correlacionadas,...