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Un proyecto de la Universidad Nacional Experimental 'Rafael María Baralt' del Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria y Ciencia y Tecnología de Venezuela, desarrollado en el programa de Administración, sobre la correlación y regresión lineal. La correlación es una medida de la asociación o interdependencia entre dos variables, mientras que la regresión lineal es un modelo matemático para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente y variables independientes. Se incluyen tipos de correlación, coeficientes de correlación, regresión lineal y aplicaciones del software estadístico.
Qué aprenderás
Tipo: Tesis
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Wilmer Vera CI: 28.446. Argio Ortiz CI: 29.871. Jethro Eizaga CI: 22.608. SEPTIEMBRE;
La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación entre ellas si al disminuir los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por si misma, ninguna relación de casualidad. Tipos de correlación Correlación positiva: Ocurre cuando una variable aumenta y la otra también. Por ejemplo, la altura de una persona y el tamaño de su pie; mientras aumenta la altura, el pie también. Correlación negativa: Es cuando una variable aumenta y la otra disminuye. El tiempo de estudio y el tiempo que pasas jugando videojuegos, tienen una correlación negativa, ya que cuando tu tiempo de estudio aumenta no te queda tanto tiempo para jugar videojuegos. Sin correlación: No hay una relación aparente entre las variables. Los puntos en tus videojuegos y tu talla de zapato no parece tener ninguna correlación: mientras una aumenta, la otra no tiene ningún efecto.
Regresión lineal En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio. Recta de regresión: la recta de regresión es la mejor que se ajusta a la nube de puntos. La recta de regresión pasa por el punto.(X,Y) llamado centro de gravedad. Proyección de la variable: A)Proyección lineal: técnica de proyección y ajuste de una variable Y (desconocida) a partir de una variable conocida X que en este caso es el tiempo (variable independiente). B)Proyección exponencial : Es un método de proyección apropiado en el caso de que la serie del tiempo describe datos que crecen o decrecen en proporción constante a lo largo del tiempo. Ejemplo ventas de un producto, crecimiento de una población o demando, propagación de una enfermedad entre otros. Aplicaciones del software estadístico para regresión lineal El método de regresión lineal es una practica estadística ampliamente utilizada para analizar la relación entre las variables, teniendo gran variedad de aplicaciones en las diversas áreas económicas, políticas y sociales. Actualmente muchos software econométricos y estadísticos han sido desarrollados actualmente para agilizar y favorecer el análisis y manejo de los datos, brindando cada vez mas herramientas novedosas y haciendo que la aplicación de los métodos por parte del investigador se base principalmente en la interpretación de resultados.
Referencias bibliográficas Wikipedia UIFCE Academia
