Correlación y Regresión Lineal Simple
Regresión
Correlación
Diágrama
Mínimos cuadra
Análisis
Análisis
Relación
-La correlación mide la relación estadística entre dos variables.
-Se expresa como el coeficiente de correlación (r).
-Un valor de r cercano a 1 indica una correlación positiva, mientras que un valor cercano a -1 indica una correlación negativa.
-Un valor de r cercano a 0 indica una correlación débil o nula.
-La regresión modela la relación entre dos variables mediante una línea recta.
-La ecuación es de la forma y = mx + b, donde y es la variable dependiente, x es la variable independiente, m es la pendiente de la línea y b es la ordenada al origen.
-Busca minimizar la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores observados y los predichos.
-Grupos de técniccas estadísticas empleadas para medir ña intensidad de la relación entre dos variables. Y: Variable dependeinte X: Variable independiente
-Ilustración gráfica que se usa en el análisis de regresión-También llamado nube de puntos, brinda dos tipos de información COMO SE DIBUJA: Eje X (horizontal): Representa una variable ( la variable independiente) y se coloca a lo largo de la base del gráfico.
Eje Y (vertical): Representa la otra variable ( la variable dependiente) y se coloca a lo largo del lado del gráfico.
Puntos de Datos: Cada punto en el gráfico representa una observación del conjunto de datos.
-Es la técnica empleada para realizar la predicción del valor de la pendiente Y con base en un valor seleccionado variable independeinte X
-El método más común que se utiliza para ajustar una línea a los datos muestrales indicando en el diágrama de dispersión.(Métodos mínimos cuadrados)-Sirve para determinar la recta que mejor se ajusta -El error es cero y=a+bx y: y estimada a=ordenada al origen b=pendiente muestral
El coeficiente de correlación (r) es también la pendiente de la línea de regresión cuando ambas variables están estandarizadas.Si r = 1 o -1, la regresión es perfectamente positiva o negativa, respectivamente.
La regresión lineal simple utiliza la correlación para determinar la fuerza y dirección de la relación lineal entre las variables.
Correlación y regresión
SHIRLEY XIMENA GALINDO GUZMAN
Created on November 17, 2023
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Correlación y Regresión Lineal Simple
Regresión
Correlación
Diágrama
Mínimos cuadra
Análisis
Análisis
Relación
-La correlación mide la relación estadística entre dos variables. -Se expresa como el coeficiente de correlación (r). -Un valor de r cercano a 1 indica una correlación positiva, mientras que un valor cercano a -1 indica una correlación negativa. -Un valor de r cercano a 0 indica una correlación débil o nula.
-La regresión modela la relación entre dos variables mediante una línea recta. -La ecuación es de la forma y = mx + b, donde y es la variable dependiente, x es la variable independiente, m es la pendiente de la línea y b es la ordenada al origen. -Busca minimizar la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores observados y los predichos.
-Grupos de técniccas estadísticas empleadas para medir ña intensidad de la relación entre dos variables. Y: Variable dependeinte X: Variable independiente
-Ilustración gráfica que se usa en el análisis de regresión-También llamado nube de puntos, brinda dos tipos de información COMO SE DIBUJA: Eje X (horizontal): Representa una variable ( la variable independiente) y se coloca a lo largo de la base del gráfico. Eje Y (vertical): Representa la otra variable ( la variable dependiente) y se coloca a lo largo del lado del gráfico. Puntos de Datos: Cada punto en el gráfico representa una observación del conjunto de datos.
-Es la técnica empleada para realizar la predicción del valor de la pendiente Y con base en un valor seleccionado variable independeinte X
-El método más común que se utiliza para ajustar una línea a los datos muestrales indicando en el diágrama de dispersión.(Métodos mínimos cuadrados)-Sirve para determinar la recta que mejor se ajusta -El error es cero y=a+bx y: y estimada a=ordenada al origen b=pendiente muestral
El coeficiente de correlación (r) es también la pendiente de la línea de regresión cuando ambas variables están estandarizadas.Si r = 1 o -1, la regresión es perfectamente positiva o negativa, respectivamente. La regresión lineal simple utiliza la correlación para determinar la fuerza y dirección de la relación lineal entre las variables.