estadistica

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO SABIO NACIONAL ANTÚNEZ DE MAYOLO_TELESUP


TEMA: Estadística INFERENCIAl Regresión y correlación

CURSO: ESTADÍSTICA II

ALUMNO: WALTER AUGUSTO MENDOZA GÓMEZ

CARRERA PROFESIONAL: COMPUTACIÓN E INFORMÁTICA

SEMESTRE: IV

COORDINADORA: lic. JOHVANA MILAGROS CAMPOS CARHUACHIN

CENTRO DE APOYO: TACNA


FECHA DE PRESENTACIÓN: 01/11/2009
ÍNDICE1) introducción
2) Marco teórico
3) Distribución divariante
4) Conclusiones
5) Bibliografía de regresión y correlación














1) INTRODUCCIÓN:
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 relacionar2 o más variables, relacionadas entre si, como por ejem. nivel de hemoglobina y embarazo en el ámbito de las Ciencias de la Salud, la Correlación implica 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.










2) MARCO TEÓRICO:
La regresión como una técnicaestadística, una de ellas la regresión lineal simple y la regresión multifactorial, analiza la relación de dos o mas variables continuas, cuando analiza las dos variables a esta se el conoce como variable bivariantes que pueden corresponder a variables cualitativas, la regresión nos permite el cambio en una de las variables llamadas respuesta y que corresponde a otra conocida como variable explicativa, laregresión es una técnica utilizada para inferir datos a partir de otros y hallar una respuesta de lo que puede suceder.
Siendo así la regresión una técnica estadística, por lo tanto para interpretar situaciones reales, pero a veces se manipula de mala manera por lo que es necesario realizar una selección adecuada de las variables que van a construir las formulas matemática, que representen a laregresión, por eso hay que tomar en cuenta variables que tiene relación, de lo contraria se estaría matematizando un galimatías.
Se pueden encontrar varios tipos de regresió n, por ejemplo:
1. Regresión lineal simple
2. Regresión múltiple ( varias variables)
3. Regresión logística
a. Simple b) Múltiple, etc.
La regresión lineal técnica que usa variables aleatorias, continuas se diferencia delotro método analítica que es la correlación, por que esta última no distingue entre las variables respuesta y la variable explicativa por que las trata en forma simétrica.
La matematización nos da ecuaciones para manipular los datos, como por ejemplo medir la circunferencia de los niños y niñas y que parece incrementarse entre las edades de 2 meses y 18 años, aquí podemos inferir o predecir quelas circunferencias del cráneo cambiara con la edad, en este ejercicio la circunferencia de la cabeza es la respuesta y la edad la variable explicativa.
En la regresión tenemos ecuaciones que nos representan las diferentes clases de regresión:
Regresión Lineal : y = A + Bx
Regresiòn Logarìmica : y = A + BLn(x)
Regresión Exponencial : y = Ac(bx)
Regresión Cuadrática : y = A + Bx +Cx2

Paraobtener un modelo de regresión es suficiente establecer la regresión para eso se hace uso del coeficiente de correlación: R.
R = Coeficiente de correlación, este método mide el grado de relación existente entre dos variables, el valor de R varía de -1 a 1, pero en la práctica se traba con un valor absoluto de R.
El valor del coeficiente de relación se interpreta de modo que a media que R seaproxima a 1, es más grande la relación entre los datos, por lo tanto R (coeficiente de correlación) mide la aproximación entre las variables.
El coeficiente de correlación se puede clasificar de la siguiente manera:

CORRELACIÓN VALOR O RANGO
1) Perfecta 1) R = 1
2) Excelente 2) R = 0.9 < = R < 1
3) Buena 3) R = 0.8 < = R < 0.9
4) Regular 4) R = 0.5 < = R < 0.8
5) Mala 5) R < 0.5
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