deporte

ANÁLISIS DE REGRESIÓN
En términos generales, el análisis de Regresión trata sobre el estudio de la dependencia de un fenómeno económico respecto de una o varias variables explicativas, con el objetivo de explorar o cuantificar la media o valor promedio poblacional de la primera a partir de un conjunto de valores conocidos o fijos de la/s segunda/s.
Análisis de correlación
El análisis decorrelación 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 razonable los 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 del experimentador. Si existe un parámetro que se incrementa odisminuye 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 variable se puede representar en cada eje y el diagrama de dispersiónmostrará 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 dibujar una línea de ajuste (llamada también "línea de tendencia") conel 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 poderosos de un gráfico de dispersión, sin embargo, es su capacidadpara mostrar las relaciones no lineales entre las variables. Además, si los datos son representados por un modelo de mezcla de relaciones simples, estas relaciones son visualmente evidentes como patrones superpuestos.
El diagrama de dispersión es una de las herramientas básicas de control de calidad, que incluyen además el histograma, el diagrama de Pareto, la hoja de verificación, los gráficos decontrol, el diagrama de Ishikawa y el diagrama de flujo.

Usos de los diagramas de dispersión
Utilidad
Los gráficos de dispersión se usan normalmente para mostrar y comparar valores numéricos, como datos científicos, estadísticos y de ingeniería. Además, cuando se  desea comparar grandes cantidades de puntos de datos sin tener en cuenta el tiempo. Cuantos más datos incluya en un gráfico dedispersión, mejores comparaciones podrá realizar.
Puede usarse para estudiar una relación de causa y efecto entre variables cuantitativas.
Puede mostrar relaciones entre dos efectos para ver si podrían derivarse de una causa común o servir de sustituto uno del otro.
Puede examinar también la relación entre dos causas.Los gráficos de dispersión son ideales para controlar la distribución de losvalores y los clústeres de los puntos de datos. Éste es el mejor tipo de gráfico si el conjunto de datos contiene muchos puntos (por ejemplo, varios miles)
De forma predeterminada, los gráficos de dispersión muestran los puntos de datos como círculos. Si tiene varias series en un gráfico de dispersión, se puede plantear la posibilidad de cambiar la forma del marcador de cada punto por un cuadrado,...