Regresion lineal simple correlacion

Regresion lineal simple correlacion

1. Correlacion de perason

   • Es es un índice que mide el grado de covariación entre distintas variables relacionadas linealmente.
     • la correlación entre dos variables X e Y es perfecta positiva cuando exactamente en la medida que aumenta una de ellas aumenta la otra.
       • r= 1
     • Se dice que la relación es perfecta negativa cuando exactamente en la medida que aumenta una variable disminuye la otra.
       • r= -1
     • Coeficiente de correlacion = 0 no hay correlacion

2. Coeficiente de determinacion

   • 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
     • Si la proporción es igual a 0, significa que la variable predictora no tiene NULA capacidad predictiva de la variable a predecir (Y).
     • Si llegara a ser igual a 1 la variable predictora explicaría TODA la variación de Y, y las predicciones NO tendrían error.
     • Cuanto mayor sea la proporción, mejor será la predicción.

3. Grafico de dispersion

   • La relación que presentan los datos de 2 variables, sirve para hacer predicciones basadas en los datos.
     • Correlación Positiva: El valor de la variable independiente aumenta y el de la variable dependiente también.
     • Correlación Negativa : El valor de la variable independiente aumenta y el de la variable dependiente disminuye.
     • Sin correlación: No existe relación aparente entre ambas variables.

4. Ecuacion de regresion

   • el grado de asociación entre las mismas

5. Modelo lineal

   • .

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