Regresión y Correlación

Análisis que permite estudiar la naturaleza de la relación entre dos variables
1. Correlación
  1. Se refiere a la intensidad con la cual se relacionan las variables.
2. Regresión
  1. Estudia la forma probable entre las relaciones de las variables.
  2. Estima el valor de una variable según el valor de otra variable asociada.
Modelo de Regresión
1. Si se analiza mediante el método de regresión lineal se debe estar seguro que represente aproximadamente a la población
  1. Si un análisis es forzado mediante un modelo no representativo el resultado no es válido
Supuestos de la Regresión Lineal Simple
1. Variables
  1. Independiente(X)
  2. Dependiente(Y)
2. Los valores de X son fijos
  1. La variable X se considera medida con error insignificante
    1. Por cada valor de X existe una subpoblación de valores de Y
      1. Las variancias de las subpoblaciones son iguales
        Las medias de las subpoblaciones se encuentran sobre la misma recta (a+b*x)
        Los valores de Y son independientes entre sí
Ecuación de Regresión de la muestra
1. Usos
  1. Cálculo de valores para Y
  2. Cálculo del intervalo de confianza para Y
2. Describe la relación real entre X e Y
3. Coeficiente de correlación (r)
  1. Describe la relación entre las observaciones de la muestra en X e Y
4. Evaluación de la recta
  1. Su pendiente puede ser positiva, negativa o nula
  2. Para un análisis mas acertado se calcula el coeficiente de determinación (r2)
    1. Mide la proximidad del ajuste de la ecuación de la recta a los valores observados de Y

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