CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN

RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUANTITATIVAS:

Una variable cuantitativa toma valores que son cuantificables y pueden ser:

Dependencia funcional: puntos solamente sobre la línea recta o curva. Pero en estadística no se suele dar este tipo de casos.
Dependencia estocástica: no están todos los puntos exactamente sobre el modelo, sino que existe una tendencia.

MODELOS DE ANÁLISIS DE REGRESIÓN:

Regresión lineal simple: correlación y determinación.

Se trata de estudiar la asociación lineal entre dos variables cuantitativas.
Regresión lineal simple: una sola variable independiente.
Regresión lineal múltiple: más de una variable independiente.
Ecuación de la recta: y = a + bx (ej: TAS=a +b·edad)
Pendiente dela recta → b
Punto de intersección con el eje de coordenadas → a
“b” expresa la cantidad de cambio que se produce en lavariable dependiente por unidad de cambio de la variableindependiente.
¨a¨ expresa cuál es el valor de la variable dependiente a independiente (jeje y) cuando la independencia vale cero (eje x).Si x=0 → y= a.

Modelos lineales deterministas:

La variable independiente determine el valor de la variable dependiente. Entonces para cada valor de la variable independiente sólo habría un valor de la dependiente.

Modelos lineales probabilísticos:

Para cada valor de la variable independiente existe una distribución de probabilidad de valores de la dependiente, con una probabilidad entre 0 y1.

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN:

El análisis de correlación se utiliza con el propósito de disponer de un indicador cuantitativo que permite sintetizar el grado de asociación entre variabbles.

El coeficiente de correlación de Pearson es un coeficiente que mide el grado de la relación de dependencia que existe entre las variables (x,y) cuyos valores van desde -1 correspondiente a una correlación negativa perfecta, hasta 1, correspondiente a una correlación positiva perfecta.

La magnitud del Coeficiente de Correlación (r) indica cuan cerca están los puntos de la recta, tomando valores entre 1 y -1.

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