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El coeficiente de correlación mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas. Si este coeficiente obtiene el valor 1 o muy cercano a 1, existe una relación positiva lo que significa unadependencia total entre las dos variables, cuando una de ellas aumenta la otra lo hace en la misma cuantía. Si el coeficiente toma valor 0 nos indica que no existe relación lineal entre las variables,son independientes. Si el coeficiente toma el valor -1 existe una relación negativa con una dependencia total de las variables, cuando una aumenta la otra disminuye en la misma proporción.
Elcoeficiente de determinación se utiliza para realizar test sobre hipótesis y determina la calidad del modelo y la proporción de la variación de los resultados que explica dicho modelo. Este coeficienteobtiene valores entre 0 y 1, cuyo valor en porcentaje explica el grado de variabilidad de Y.
La covarianza es un indicador de la relación de dependencia de las variables. Si toma valores mayores que 0la dependencia es directa (positiva). Si es igual a 0 no existe relación lineal entre las variables. Y si es menor que 0 existe una dependencia inversa o indirecta.

-Estadísticos de la regresión delas variables ingresos y edad: Existe una relación lineal muy débil entre las variables, debido a que el coeficiente de correlación lineal es próximo a 0. El coeficiente de determinación explica el11% de la variabilidad de Y, por ello la recta de regresión (x*=7,7166-0,009469y) no explica demasiado bien el comportamiento de los datos. La covarianza toma el valor 139,35 lo que nos indica una altavariabilidad entre las dos variables con una tendencia positiva.



-Estadísticos de la regresión de las variables gasto en cine y en ocio mensual: No existe relación lineal entre las variables,al ser el coeficiente de correlación igual a 0. Además el coeficiente de determinación sólo explica el 0,7% de la variabilidad de Y, por tanto la recta de regresión (x*=768,1295-28,4972y) no explica...