Coeficiente de correlación y regresión lineal entre tres

Top PDF Coeficiente de correlación y regresión lineal entre tres:

Regresión lineal y correlación

Regresión lineal y correlación

copiadoras vendidas. Esto confirma el razonamiento basado en el diagrama de disper- sión, gráfica 13.4. El valor de 0.759 está muy cercano a 1.00, y por ende se concluye que la asociación es fuerte. Debe tener mucho cuidado con la interpretación. La correlación de 0.759 indica una asociación positiva fuerte entre las variables. La señora Bancer acierta al motivar al personal de ventas para hacer llamadas adicionales, debido a que el número de llamadas de ventas hechas se relaciona con el número de copiadoras vendidas. Sin embargo, ¿más llamadas de ventas ocasionan más ventas? No, aquí no se ha demostrado la causa y el efecto, sólo que hay una relación entre las dos variables, llamadas de ventas y copiadoras vendidas. El coeficiente de determinación
Mostrar más

9 Lee mas

CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

- 1.00 - 0.50 0 0.50 1.00 Definición y características del concepto de Regresión Lineal En aquellos casos en que el coeficiente de regresión lineal sea “cercano” a +1 o a –1, tiene sentido considerar la ecuación de la recta que “mejor se ajuste” a la nube de puntos (recta de mínimos cuadrados). Uno de los principales usos de dicha recta será el de predecir o estimar los valores de Y que obtendríamos para distintos valores de X. Estos conceptos quedarán representados en lo que llamamos diagrama de dispersión:
Mostrar más

21 Lee mas

Correlación y Regresión Lineal civil UNHEVAL

Correlación y Regresión Lineal civil UNHEVAL

par!metro r r . "omo en toda prueba de hipótesis, . "omo en toda prueba de hipótesis, la hipótesis nula la hipótesis nula # # $ $ establece %ue no e&iste una establece %ue no e&iste una relación, es decir, %ue el coeficiente de relación, es decir, %ue el coeficiente de correlación

32 Lee mas

3. Asociación, Correlación y Regresión Lineal

3. Asociación, Correlación y Regresión Lineal

En el caso (a) el dibujo representa una curva, mientras que en (b) se observa una línea recta. Cuando la relación funcional es una línea recta, el uso hace que se hable de una relación lineal. En los demás casos la relación puede ser cuadrática o de otra forma, “no lineal”. El coeficiente de correlación lineal de Pearson, que será definido más adelante, se puede aplicar únicamente cuando la relación funcional, o la asociación estadística correspondiente, se basa en una recta. Este es un concepto que debe ser recordado siempre. La investigación de la relación entre dos variables X e Y , basada en un conjunto de
Mostrar más

14 Lee mas

Regresión Lineal

Regresión Lineal

Existe interacción cuando la asociación entre dos variables varía según los diferentes niveles de otra u otras variables. Aunque en una primera lectura pueden parecer similares, conviene distinguir claramente entre ambos fenómenos. En el ejemplo 5 la edad no presenta una correlación significativa con el nivel de colesterol si no se considera el consumo de grasas, mientras que si se considera dicho consumo, sí lo presenta, en este caso el consumo de grasas es una variable de confusión para la asociación entre colesterol y edad. Para que exista confusión no es necesario que exista un cambio tan drástico (la correlación es significativa en un caso y no lo es en el otro), también puede ocurrir que, aún siendo significativa en ambos casos, cambie el coeficiente de regresión. Evidentemente la mejor estimación del coeficiente es la que se obtiene del modelo en que figura la variable de confusión, en el ejemplo, la mejor estimación del coeficiente correspondiente a la edad es la del modelo con edad y consumo de grasas.
Mostrar más

10 Lee mas

Correlación y regresión lineal de la evaluación tiempo y puntaje con recurso interactivo flash

Correlación y regresión lineal de la evaluación tiempo y puntaje con recurso interactivo flash

Los objetivos del trabajo fueron implementar el juego Dianas móviles – Suma para la enseñanza-aprendizaje de la adición de números naturales en estudiantes de 6° grado de la Institución Educativa General Santander de Soacha-Cundinamarca; y conocer el grado de relación o asociación entre dos variables: análisis mediante el coeficiente de correlación lineal de Pearson. Para representar esta relación se puede utilizar una representación gráfica llamada diagrama de dispersión

8 Lee mas

Tema 7: Correlación y Regresión Lineal. Estadística. Grado en Ciencias del Mar

Tema 7: Correlación y Regresión Lineal. Estadística. Grado en Ciencias del Mar

Interpretación de los coe cientes de la regresión: Pendiente ( ): Representa el cambio que se produce en por cada unidad de incremento en el valor la variable . Ordenada ( ): Representa el valor esperado de cuando la . Sólo tiene sentido interpretar así este coeficiente cuando los puntos

39 Lee mas

Aspectos geométricos de la regresión y correlación lineal :: Números: revista de Didáctica de las Matemáticas

Aspectos geométricos de la regresión y correlación lineal :: Números: revista de Didáctica de las Matemáticas

Con todo lo anterior ya estamos en condiciones de resolver el problema propuesto. Rectas de regresión lineal. Coeficiente de correlación lineal y su in- terpretación geométric[r]

12 Lee mas

Técnicas de regresión: Regresión Lineal Simple

Técnicas de regresión: Regresión Lineal Simple

se muestra además la tabla correspondiente en el ejemplo de la tensión sistólica. La columna etiquetada por "Suma de cuadrados" muestra una descomposición de la variación total de Y en las partes explicada y no explicada (residual) por la regresión. La proporción de variabilidad explicada por el modelo coincide aquí con el cuadrado del coeficiente de correlación lineal de Pearson, que recibe el nombre de coeficiente de determinación, y que se persigue sea próximo a 1. En nuestro ejemplo sería R 2 =0.645.

7 Lee mas

Regresión Lineal Simple

Regresión Lineal Simple

Teoría de la decisión Regresión Lineal Simple El coeficiente de correlación viene dado por la ecuación 𝑟 = 𝑟 2 Si sólo se efectúa el análisis de correlación en un grupo de datos; es decir sin asociarlo a la regresión, el coeficiente de correlación de la muestra puede calcularse directamente con:

22 Lee mas

Regresión Lineal y Correlación

Regresión Lineal y Correlación

Ejemplo 3.3 Supongamos ahora, en relación a los datos del a tabla 2, que deseamos predecir la ventas al detalle por hogar durante un año en el que la renta disponible por hogar es de 40.000 dólares. En principio, podríamos seguir los procedimientos vistos en esta sección de manera rutinaria y obtener predicciones puntuales por intervalos. No obstante, hacer esto sería extremadamente imprudente, ya que los datos disponibles sugieren, dentro del intervalo observado, la existencia de una relación lineal entre las ventas esperadas y la renta. Sin embargo, no tenemos ninguna experiencia sobre lo que pasa cuando la renta es tan alta como 40.000 dólares. Podemos suponer, claro está que la relación entre estas dos variable son niveles de rentas tan altos continúa siendo lineal, pero esto no se puede comprobar a partir de los datos. Si por el contrario, la relación no es lineal, las predicciones basadas en el supuesto de que si lo es pueden ser totalmente erróneas. La conclusión es que resulta poco aconsejable extrapolar una regresión lineal estimada lejos del rango en el que se dispone de observaciones de la variable independiente.
Mostrar más

37 Lee mas

Regresión y correlación lineal.

Regresión y correlación lineal.

El diagrama de dispersión , solo nos sirve para tener una idea del tipo de asociación lineal (directa o inversa) , pero es difícil cuantificar el grado de dicha asociación Para este propósito se utiliza el coeficiente de correlación , el que se basa en un estadístico denominado covarianza y que esta dado por :

13 Lee mas

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL

A continuación, representaremos la relación entre dos variables mediante una gráfica llamada diagrama de dispersión, luego, estableceremos un modelo matemático para estimar el valor de una variable basándonos en el valor de otra, en lo que llamaremos análisis de regresión y finalmente estudiaremos el grado de relación existente entre las variables en lo que llamaremos análisis de correlación. La relación existente entre dos variables puede ser lineal, cuadrática, exponencial, logarítmica, etc. En este documento vamos a centrarnos en la posible relación lineal entre dos variables.
Mostrar más

16 Lee mas

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON

Se observa que para un mismo valor en inteligencia existen diferentes posibles valores en rendimiento. Se trata de una correlación positiva pero no perfecta. Este conjunto de puntos, denominado diagrama de dispersión o nube de puntos tiene interés como primera toma de contacto para conocer la naturaleza de la relación entre dos variables. Si tal nube es alargada -apunta a una recta- y ascendente como es el caso que nos ocupa, es susceptible de aplicarse el coeficiente lineal de Pearson. El grosor de la nube da una cierta idea de la magnitud de la correlación; cuanto más estrecha menor será el margen de variación en Y para los valores de X, y por tanto, más acertado los pronósticos, lo que implica una mayor correlación.
Mostrar más

20 Lee mas

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

Fase I Primer Año U.D. Estadística REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE En proyectos de investigación, con frecuencia se desea obtener algún conocimiento acerca de la relación entre dos variables; por ejemplo es posible que se tenga interés en analizar la relación entre: la presión arterial y la edad, el consuno de algún alimento y la ganancia de peso, la intensidad de un estímulo y el tiempo de reacción, la concentración de un medicamento y la frecuencia respiratoria, etc. Las variables antes mencionadas son variables cuantitativas o numéricas, esto no significa que solamente sobre éste tipo de variables pueda realizarse investigaciones con el propósito de detectar relación entre ellas, en las variables cualitativas o categóricas también es posible hacer estudios semejantes, sin embargo, las pruebas estadísticas son diferentes.
Mostrar más

13 Lee mas

6 - Correlación y Regresión Lineal

6 - Correlación y Regresión Lineal

Supuestos del Modelo: Linealidad Los diagramas de regresión parcial permiten examinar la relación exis- tente entre la variable dependiente y cada una de las variables independi- entes por separado, tras eliminar de ellas el efecto del resto de las vari- ables independientes incluidas en el análisis. Estos diagramas son sim- ilares a los de dispersión ya estu- diados, pero no están basados en las puntuaciones originales de las dos variables representadas, sino en los residuos obtenidos al efectuar un análisis de regresión con el resto de las variables independientes.

84 Lee mas

Análisis De Regresión Y Correlación Lineal Y No Lineal Autores

Análisis De Regresión Y Correlación Lineal Y No Lineal Autores

El coeficiente de correlación r puede tomar cualquier valor entre -1.00 y +1.00 coeficiente cercanos a -1 y +1 indican que existe una correlación intensa entre las dos variables de interés. Un coeficiente cercano a cero indica correlación débil, y uno de cero significa que no existe correlación. El signo negativo antes de r indica que existe una relación inversa, lo cual significa que conforme X aumenta Y disminuye. Una correlación positiva significa que si X aumenta Y se incrementa. El signo de r no tiene que ver con la intensidad; r = - 0.31 y r = + 0.31 denotan igual intensidad pero ambos indican relaciones débiles. Otra dos medidas de relación son el coeficiente de determinación y el coeficiente de no determinación el primero se determina al elevar r al cuadrado y se define como la proporción de la variación en Y explicada por medio de X. el coeficiente de no determinación se obtiene por medio de 1- r 2 y es la
Mostrar más

67 Lee mas

Determinación del tamaño muestral para calcular la significación del  coeficiente de correlación lineal

Determinación del tamaño muestral para calcular la significación del coeficiente de correlación lineal

_____________________________ El coeficiente de correlación lineal de Pearson En el análisis de estudios clínico-epidemiológicos con frecuencia interesa estudiar, a partir de los datos de un grupo de individuos, la posible asociación entre dos variables. En el caso de datos cuantitativos ello implica conocer si los valores de una de las variables tienden a ser mayores (o menores) a medida que aumentan los valores de la otra, o si no tienen nada que ver entre sí. La correlación es el método de análisis adecuado cuando se precisa conocer la posible relación entre dos variables de este tipo. Así, el grado de asociación entre dos variables numéricas puede cuantificarse mediante el cálculo de un coeficiente de correlación 1-5 . Debe entenderse, no obstante, que el coeficiente de correlación no
Mostrar más

5 Lee mas

CORRELACIÓN Y REGRESIÓN

CORRELACIÓN Y REGRESIÓN

La demostración de estas propiedades es mas bien larga y tediosa, por lo que será omitida acá. d. La interpretación del coeficiente de correlación lineal como medida de la interrelación lineal entre dos variables es en esencia una interpretación puramente matemática, y está desprovista de toda connotación causa – efecto. Así por ejemplo, la cantidad de llamadas telefónicas que se inician en Bs. As. entre las 11 y 12 de la mañana y la cantidad de huevos que ponen las gallinas en el campo en dicho período, tienen una fuerte correlación lineal positiva a pesar de que uno de estos hechos no tiene ninguna influencia sobre el otro.
Mostrar más

19 Lee mas

Bootstrap robusto en regresión lineal: el caso de tres predictores

Bootstrap robusto en regresión lineal: el caso de tres predictores

Se consideraron muestras de tamaño n= 30, 50 y 100 con p=4 variables explicativas. Estas variables explicativas incluyen un intercepto: , y tres variables explicativas , independientes entre sí. Se postulan distintas dis- tribuciones para el término del error: Normal estándar, t de student con 3 grados de libertad y con 1 grado de libertad (Cauchy).

7 Lee mas

Show all 10000 documents...