Medidas Estadísticas Bivariantes

Medidas Estadísticas Bivariantes

1. regresión y correlasión

   • correlación : medida cuantitativa del grado de asociacion entre dos variables X e Y, si estas dos variables estan correlacionadas un cambio en una se ve reflejado en la otra.
     • covarianza: mide cambios con respecto al nivel medio de cada variable
     • Coeficiente de correlación de Pearson: Normaliza la covarianza con una medida de dispersión para X y Y.
       • medida acotada entre -1 y 1 al probar se conoce como la desigualdad de Cauchy-schwarz para productos de puntos.
       • correlaciones de Pearson
       • limitaciones del coeficiente de Pearson
   • Regresión: Modelo de una variante y como funciona de otra x
     • que función "f" utilizar?
     • regresión lineal

2. regresión lineal simple: se asume a una relacion de casualidad de la variable X( causa) hacia una variable Y (efecto)

   • Valores ajustados al modelo: el modelo de regresión lineal se puede utilizar para obtener valores de Y ajustados al modelo mediante la siguiente formula
   • La regresion multiple es una extencion de la regrecion lineal; y se puede ampliar para utilizar multiples variables independientes

3. correlación

   • corresponde a la relación estre dos variables o grupo de tecnicas para medir la asociación entre 2 variables
     • variable independiente:Variable dependiente: Variable que se predice o estima se muesttra en el eje Y
     • Variable Independiente: proporciona la base para estimar o variable de pronostico y se muestra en el eje X

4. diagramas de dispersión:También conocido como gráfico de dispersión, gráfico de puntos, diagrama de XY, diagrama de dispersión o Scattergram.

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