regresion lineal

Regresión Lineal
Covarianza
La covarianza de una variable bidimensional es la media aritmética de los productos de las desviaciones de cada una de las variablesrespecto a sus medias respectivas.
La covarianza mide la fuerza de la relación lineal entre dos variables
Interpretación de la covarianza
La covarianza entre dosvariables:
Cov(x,y) > 0: X e Y tienden a moverse en la misma dirección
Si σxy > 0 la correlación es directa.
Cov(x,y) < 0: X e Y tienden a moverse endirecciones opuestas. Si σxy < 0 la correlación es inversa.
Cov(x,y) = 0: X e Y no están relacionadas linealmente
La correlación
r = 1: hay una relación positivaperfecta
r = -1: hay una relación lineal negativa perfecta
r = 0: no existe relación lineal, datos incorreladas La covarianza indica el sentido de la correlación entrelas variables
a) El coeficiente de correlación expresa en qué grado los sujetos (u objetos, elementos…) están
ordenados de la misma manera en dos variablessimultáneamente.
b) Los valores extremos son 0 (ninguna relación) y ±1 (máxima relación).
Si r = 1, el orden (posición relativa) de los sujetos es el mismo en las dosvariables. Aunque
hablaremos después sobre cómo valorar la magnitud de estos coeficientes, si los valores
extremos son 0 y 1 (ó -1), ya podemos ver que coeficientespróximos a 0 expresan poca
relación, y los coeficientes cercanos al 1 expresan mucha relación.
c) La magnitud del coeficiente es independiente del signo

Uncoeficiente de correlación no equivale a una proporción.
con un criterio se denomina frecuentemente coeficiente de validez.
La correlación de una variable