Regresion lineal simple correlacion

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Regresion lineal simple correlacion
  1. Correlacion de perason
    1. Es es un índice que mide el grado de covariación entre distintas variables relacionadas linealmente.
      1. la correlación entre dos variables X e Y es perfecta positiva cuando exactamente en la medida que aumenta una de ellas aumenta la otra.
        1. r= 1
        2. Se dice que la relación es perfecta negativa cuando exactamente en la medida que aumenta una variable disminuye la otra.
          1. r= -1
          2. Coeficiente de correlacion = 0 no hay correlacion
        3. Coeficiente de determinacion
          1. es el cuadrado del coeficiente de correlación de Pearson, y da la proporción de variación de la variable Y que es explicada por la variable X
            1. Si la proporción es igual a 0, significa que la variable predictora no tiene NULA capacidad predictiva de la variable a predecir (Y).
              1. Si llegara a ser igual a 1 la variable predictora explicaría TODA la variación de Y, y las predicciones NO tendrían error.
                1. Cuanto mayor sea la proporción, mejor será la predicción.
              2. Grafico de dispersion
                1. La relación que presentan los datos de 2 variables, sirve para hacer predicciones basadas en los datos.
                  1. Correlación Positiva: El valor de la variable independiente aumenta y el de la variable dependiente también.
                    1. Correlación Negativa : El valor de la variable independiente aumenta y el de la variable dependiente disminuye.
                      1. Sin correlación: No existe relación aparente entre ambas variables.
                    2. Ecuacion de regresion
                      1. el grado de asociación entre las mismas
                      2. Modelo lineal
                        1. .
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