REGRESION Y CORRELACION LINEAL SIMPLE Y MULTIPLE

REGRESION Y CORRELACION LINEAL SIMPLE Y MULTIPLE

CONCEPTOS BASICOS:
Diagrama de Dispersión: Es un gráfico que muestra la intensidad y el sentido de la relación entre dos variables de interés.Variable dependiente (respuesta, predicha, endógena): es la variable que se desea predecir o estimar
Variables independientes (predictoras, explicativas exógenas). Son las variables que proveen las basespara estimar.
Regresión simple: interviene una sola variable independiente
Regresión múltiple: intervienen dos o más variables independientes.
Regresión lineal: la función es una combinación lineal delos parámetros.
Regresión no lineal: la función que relaciona los parámetros no es una combinación lineal
GRAFICO DE DISPERSION
Los diagramas de dispersión no sólo muestran la relación existenteentre variables, sino también resaltan las observaciones individuales que se desvían de la relación general. Estas observaciones son conocidas como outsiders o valores inusitados, que son puntos de losdatos que aparecen separados del resto.


COEFICIENTE DE CORRELACION LINEAL

El Coeficiente de Correlación (r) requiere variables medidas en escala de intervalos o de proporciones
Varía entre -1 y 1.Valores de -1 o 1 indican correlación perfecta.
Valor igual a 0 indica ausencia de correlación.
Valores negativos indican una relación lineal inversa y valores positivos indican una relación linealdirecta
FORMULA PARA EL COEFICENTE DE CORRELACION (r) PEARSON


MODELOS DE REGRESION
Un modelo de regresión, es una manera de expresar dos ingredientes esenciales de una relación estadística:
Unatendencia de la variable dependiente Y a variar conjuntamente con la variación de la o las X de una manera sistemática.
Una dispersión de las observaciones alrededor de la curva de relación estadística.Estas dos características están implícitas en un modelo de regresión, postulando que:
En la población de observaciones asociadas con el proceso que fue muestreado, hay una distribución de...