Correlación y Regresión

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Correlación y Regresión
  1. Correlación
    1. Es aquello que indicará la relacion recíproca o dirección lineal entre dos variables aleatorias y suele expresarse a travéz de un diagrama de dispersión.
    2. Interpretación
      1. La correlación permite medir el signo y magnitud de la tendencia entre dos variables.
        1. los signos indican la dirección de la relación
          1. Un valor positivo indica una relación directa o positiva.
            1. un valor negativo indica relación indirecta, inversa o negativa
              1. Un valor nulo indica que no existe una tendencia entre ambas variables.
              2. La magnitud indica la fuerza de la relación, y toma valores entre - 1 a 1. Mientras más cercanos estén los valores menor será la dispersión.
                1. si la correlación vale 1 o -1 diremos que la correlación es “perfecta”
                  1. Si la correlación vale 0 diremos que las variables no están correlacionadas.
              3. Importancia
                1. La correlación es importante ya que ésta emplea métodos para medir la significación de las variables, permitiendo descubrir la relación entre ellas.
                2. Regresión
                  1. Este es un proceso estadístico para estimar la relación entre las variables e identificar cuales son las que tiene mayor impacto en un tema de interés
                  2. Tipos de Regresión
                    1. Regresión lineal simple
                      1. Ésta es la técnica más utilizada, es una forma que permite modelas la relación entre 2 conjuntos de variables.
                      2. Regresión lineal múltiple
                        1. Es una técnica estadística que se encarga de analizar situaciones que involucran más de una variable.
                          1. Importancia
                            1. Es útil para una organización, ya que permite determinar el grado en que las variables independientes influyen en las variables dependientes. Además, permite explicar un fenómeno y predecir cosas cercanas del futuro, y así obtener información empresarial valiosa y accionable.
                        2. Regresión no lineal
                          1. es un proceso más complicado donde puede ocurrir que en el numero de parámetros no coincida con el de variables explícitas
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