Medico Especialista

 PRUEBAS DE CORRELACION Y REGRESION


 ANALISIS DE CORRELACION: grado de relación entre dos variables.


 DIAGRAMA DE DISPERSION
 ANALISIS DE REGRESIÓN: Modelo matemático para estimar larelación de una variable basándonos en el valor de otra. Cuando su relación no es causal.


 ANALISIS DE CORRELACION
 Existe o no algún tipo de relación entre dos variables aleatorias?
DIAGRAMADE DISPERSION

 COEFICIENTE DE CORRELACION LINEAL DE PEARSON:


Una vez que se ha seleccionado el modelo , la siguiente tarea es la de obtener estimaciones para los parámetros que intervienenen el mismo.

Una técnica muy aceptada para esto es el método de mínimos cuadrados (MC)
 Definiciones Preliminares
 El método de los mínimos cuadrados nos permite encontrar la ecuación de unarecta a partir de los datos experimentales.
 Es decir, utilizando solamente las mediciones experimentales se obtendrá la pendiente y la ordenada al origen de la recta que mejor se ajuste a talesmediciones
 Definiciones Preliminares
 ASÍ PUES, SOLAMENTE NOS SIRVE PARA AJUSTAR

 MODELOS LINEALES

 SI ESTE NO ES EL CASO, SE DEBE BUSCAR OTRO MÉTODO DE AJUSTE
 Definiciones Preliminares El método de los mínimos cuadrados se calcula en base al siguiente

 CRITERIO

 La distancia del punto experimental a la “mejor recta” es mínima.
 GRÁFICAMENTE
DIBUJAMOS UNOS EJES DECOORDE-NADAS
 GRÁFICAMENTE
GRAFICAMOS LOS PUNTOS EXPERIMEN-TALES
 GRÁFICAMENTE
TRAZAMOS LA MEJOR RECTA DE TAL MANERA QUE:
 GRÁFICAMENTE
CRITERIO: La distancia, Di, del punto experimental a la“mejor recta”, L, es mínima.

 GRÁFICAMENTE
CRITERIO: La distancia, Di, del punto experimental a la “mejor recta”, L, es mínima.
Para todos los puntos
 GRÁFICAMENTE
CRITERIO: La distancia, Di, delpunto experimental a la “mejor recta”, L, es mínima.
Esta distancia se tomará al cuadrado.
 CALCULANDO LOS VALORES DE
la pendiente, a1, y de la ordenada, a0.
 Valores que se obtienen...