medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación.

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Aleja Vargas
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medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación.
  1. Estadisticas Bivariantes
    1. Las técnicas estadísticas bivariantes permiten el análisis conjunto de dos características de los individuos de una población con el propósito de detectar posibles relaciones entre ellas.
      1. Ambas Variables cuantitativas
        1. Diagrama De Dispersión
          1. Coeficiente de correlación lineal de pearson
            1. El Porcentaje de variabilidad de Y Explicado por la variabilidad en X lo mide el coeficiente de determinación que corresponde a r2
              1. X: Puntaje en un sistema de aprendizaje y: Costo asociado al logro del puntaje
            2. Inferencial
              1. H0: Las variables son independientes ( variables no relacionadas)
                1. Ha: Las variables no son independientes ( variables relacionadas)
              2. Ambas variables Cuantitativas
                1. Cuestionario
                  1. Tabla de datos
                    1. Tabla de condigos condensados
                      1. Tabla de frecuencia o tabla de contingencia
                        1. Representación grafica
                2. Regresión y correlación
                  1. Gráficamente el diagrama de dispersión o nube de puntos permite obtener información sobre el tipo de relación existente entre X y Y.
                    1. CORRELACIÓN
                      1. La finalidad de la correlación es examinar la dirección y la fuerza de la asociación entre dos variables cuantitativas. Así conoceremos la intensidad de la relación entre ellas y si, al aumentar el valor de una variable, aumenta o disminuye el valor de la otra variable.
                      2. REGRESIÓN
                        1. La regresión está dirigida a describir como es la relación entre dos variables X e Y,
                          1. Mediante las técnicas de regresión inventamos una variable Ŷ como función de otra variable X (o viceversa).
                            1. Los residuos o errores ei son la diferencia entre los valores observados (verdadero valor de Y) y los valores pronosticados por el modelo: ei =Y-Ŷ.
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