Final Estadistica



Licenciatura en Marketing


Materia: Estadística Aplicada a los Negocios

Tema: Regresión y Correlación Lineal




Alumno : Diego Aguirre
Profesora : Liliana, Silva




Teoría:

DependenciaFuncional: Dos variables x e y están relacionadas funcionalmente cuando conocida la primera se puede saber con exactitud el valor de la segunda.
Dependencia Estadística: Dos variables x e y estánrelacionadas estadísticamente cuando conocida la primera se puede estimar aproximadamente el valor de la segunda.
La covarianza de una variable bidimensional es la media aritmética de los productos de lasdesviaciones de cada una de las variables respecto a sus medias respectivas. La covarianza indica el sentido de la correlación entre las variables. La covarianza presenta como inconveniente, el hechode que su valor depende de la escala elegida para los ejes.
Si σxy > 0 la correlación es directa.
Si σxy < 0 la correlación es inversa.
La correlación trata de establecer la relación o dependenciaque existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional. Es decir, determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de quesuceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.
Correlación directa: La correlación directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta. Larecta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente.

Correlación inversa: La correlación inversa se da cuandoal aumentar una de las variables la otra disminuye. La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.Correlación nula:La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables.En este caso se dice que las variables son incorreladas y la nube de puntos tiene unaforma...