Medidas estadísticas bivariantes

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Grupo 71_Alba Padilla
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Medidas estadísticas bivariantes
  1. Regresión
    1. "el término de regresión fue originariamente utilizado por Galton para indicar ciertas relaciones en la teoría de la herencia biológica aunque con posterioridad ha llegado a significar el método estadístico desarrollado para investigar tales relaciones" (Martínez, C., 2011, p. 591).
      1. "El análisis de regresión, da lugar a una ecuación matemática que nos permite describir la relación existente entre dos variables. Es decir, obtener una línea “ideal” conocida como línea de regresión, que nos describa la relación o dependencia entre dos variables" (Martínez, C., 2011, p. 591).
        1. "Hay que tener claridad, que el análisis de regresión, además de explicar la relación entre dos variables, de causa y efecto, nos indica si la relación matemática puede ser lineal, parabólica, exponencial, etc., además, nos permite estimar los valores de una variable, suponiendo conocido un valor de la otra variable" (Martínez, C., 2011, p. 592).
          1. "el análisis de regresión permite la predicción o sea la estimación de un valor o promedio de una variable denominada dependiente, con base en un valor o promedio supuestamente conocido para la otra variable, denominada independiente" (Martínez, C., 2011, p. 592).
          2. Esta línea o función matemática, en el caso de una sola variable independiente o explicativa puede ser expresada, a través de una:
      2. Correlación
        1. "El análisis de correlación nos describe el grado o fuerza con que se produce esta relación, para ello utilizaremos una medida conocida como coeficiente de correlación o correlación de Pearson" (Martínez, C., 2011, p. 592).
          1. "el análisis de correlación permite medir la fuerza de asociación entre dos variables" (Martínez, C., 2011, p. 592).
            1. Nos permite medir la relación que existe entre dos variables cuantitativas.
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