Medidas Bivariantes de Regresión y Correlación

Medidas Bivariantes de Regresión y Correlación

1. Regresión

   • Es un análisis para conocer un proceso estadístico cuando se relacionan una o más variables, también existe la regresión simple o regresión múltiple.
     • Regresión Lineal Simple
       • Nos permite conocer la relación que hay en dos variables , cuyo resultado permite evaluar sus datos.
     • Regresión Lineal Múltiple
       • Nos permite conocer la relación entre diversas variables independientes, que sería la predicción y una variable dependiente, que sería la respuesta.

2. Análisis de Correlación y Regresión Simple

   • Error Estándar de la Estimación
     • Mide la desviación en una muestra del valor de una población para conocer el valor real de una estimación.
       • Coeficiente de Correlación de Pearson
         • Es un análisis de regresión para conocer la relación lineal de dos variables, que en este caso serían X y Y.
   • Inferencia Acerca del Coeficiente Pendiente
     • Nos permite calcular el valor del coeficiente de pendiente, en la cual se encuentra una hipótesis sobre la relación que existe entre dos variables, por lo tanto, puede ser directa o inversa.
       • Coeficiente de Determinación
         • Es un análisis de regresión que se usa para conocer la proporción de la variación total, que permite predecir el resultado a futuro.
   • Correlación positiva
   • Correlación negativa

3. Regresión y Correlación Simple

   • Razón de Correlación
     • Es una medida que se obtiene mediante la relación entre la dispersión y categorías individuales.
   • Varianza de la Regresión y Varianza Residual
     • La varianza de regresión es una variable aleatoria donde se anexa un error de una función para desviar el punto visualizado, por otro lado, la varianza residual nos muestra un modelo en donde no se puede descifrar la variación de los datos.
   • Estimación de los Parámetros de la Regresión Lineal
     • Es un análisis que se utiliza para conocer la interdependencia o relación que existe entre una variable dependiente o independiente.

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