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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.
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.
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.
Correlación y regresión lineal simple 1. Introducción La correlación entre dos variables (X e Y) se refiere a la relación existente entre ellas de tal manera que a determinados valores de X se asocian determinados valores de Y. Por ejemplo, la correlación entre la altura y el peso, el número de horas que un alumno pasa
1. INTRODUCCIÓN. En el capítulo anterior se han presentado situaciones reales que estudian fenómenos en los que intervienen dos variables conjuntamente, buscando analizar la relación entre ambas.
Análisis de regresión lineal simple Si se trata de predecir o explicar el comportamiento de una variable Y, a la que se denomina dependiente o variable respuesta, en fun-ción de otra variable X denominada independiente o regresora, Y =f(X), estamos frente a un problema de análisis de regresión
El análisis de correlación emplea métodos para medir la significación del grado o intensidad de asociación entre dos o más variables. El concepto de correlación está estrechamente vinculado al concepto de regresión, pues, para que una ecuación de regresión sea razonable los puntos muestrales deben estar ceñidos a la ecuación de
