correlaciones

scatterplot(x=pacientes$$neuro,y=pacientes$aesti,xlab="neuroticismo

Promedio mejor indicador univariable
si no estan asociados el promedio representa mejor ala variable; cuando se alejan del promedio ahcen que el comportamiento tenga una dirección (arriba o abajo)
Dando los cuadrantes negativos y positivos, si hay maspuntos en los neg estará en el cuadrante negativo, dando una relacion lineal negativa, si es cero no se anula y no hay correlación
Covarianza: cuanto varian enconjunto ambas variables (y,x) tiene gracia si es neg la covarancia es inversa.. pero la cov es dificil de interpretar por su gran rango y no se cuando es alta o es bajar(0-0.3) baja
r(0.3-0.7) media
r(0-7-1) alta
(y transformo las variables a la deviacion estandar para saber cuan alejada estoy del prom)
Para hacer lacorrelacion lo mejor es seprar o aislar variables que son de interés (no es bueno hacerlo sobre todo pq genera problema el todos con todos) escribiendo nombre de variablescomando cor es igual a correlacion
se instala Performance….
>chart.Correlation(variables)
Como predigo una variable después de otra y hay que agregar un coef deregresión uqe dice cuanto aumenta Y cada vez que X sube un punto donde el comando que entrega resultados y lo que importa son los coefficients
b0: putno de partidab1: coef de regresión
Appostando a acercarse más por la ecuación a estar más cerca que el mismo.
correlacion neg el coef de regrecion sale neg y al revés tambiénEl antiwachanguer para hcer un scatterplot de los wachanguer y los antiguachanguer y desmuestra que uno es perfecto no importa si es negativo o positivo.