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Regresión Lineal La regresión lineal nos permite determinar la ecuación de la línea recta que mejor se ajusta al gráfico de dispersión de las dos variables, y usarla para predecir el valor de una variable si conocemos el valor de la otra. Intercepto pendiente
La regresión lineal es una técnica que comprende una forma de estimación y análisis de los datos muestrales para saber sí y cómo se relacionan entre sí 2 o más variables en una población. Sirve para hacer posible predicciones mediante aproximaciones; puede que no sea exacta y se pueden visualizar mediante gráficas.
Teoría y ejemplos de correlación lineal y regresión lineal con R. Coeficiente de correlación de Pearson, Spearman, Kendall, correlación parcial y matriz de correlaciones, regrersión lineal simple, regresión lineal múltiple.
estudian en el marco de los que se conoce como de correlación y regresión, e involucran las siguientes preguntas clave: ¿Vestiste una relación estadística que ofrezca alguna predictibilidad que al parecer parece existe entre las variables aleatorias de interés?
13.1 Correlación lineal Se empieza el estudio de correlación con el caso más sencillo, el de la correlación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas X y Y (en adelante se manejarán como x y y respectivamente, por ser la notación más común en la literatura). Lo datos muestrales suelen
Analizar los modelos de regresión lineal simple. Caracterizar el análisis de correlación como una metodología estadística para determinar el grado de relación entre variables cuantitativas. Reconocer diferencias entre análisis de regresión y correlación, como así también la complementación de ambos métodos.
La finalidad de la correlación es examinar la dirección y la fuerza de la asociación entre dos variables cuantitativas. Así conoceremos la intensidad de la relación entre ellas y si, al aumentar el valor de una variable, aumenta o disminuye el valor de la otra variable.
