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16 de feb. de 2018 · La correlación pretende analizar el grado de dependencia estadística que presentan dos variables. La regresión pretende encontrar la estructura que relaciona dos variables, para trata de estimar los valores de una de ellas a partir de los valores de la otra.
La correlación es una medida estadística que cuantifica la relación entre dos variables, en cambio, la regresión consiste en hacer un ecuación (si es una regresión lineal será una recta) que permita relacionar las dos variables.
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.
En este capítulo, estarás estudiando la forma más simple de regresión, la “regresión lineal” con una variable independiente (x). Esto implica datos que se ajustan a una línea en dos dimensiones. También estudiarás la correlación que mide qué tan fuerte es la relación.
La correlación y la regresión son dos términos en las estadísticas que están relacionados, pero no son exactamente iguales. En este tutorial, proporcionaremos una breve explicación de ambos términos y explicaremos en qué se parecen y en qué se diferencian.
Las teorías completas subirán o bajarán debido a esta herramienta estadística; la regresión y las versiones más avanzadas llaman econometría. En este capítulo comenzaremos con la correlación, la investigación de las relaciones entre variables que pueden o no fundarse en un modelo de causa y efecto.
El análisis de regresión y la correlación lineal son herramientas estadísticas fundamentales para comprender la relación entre variables. En esta guía práctica, te guiaré paso a paso a través del proceso de realizar un análisis de regresión y correlación lineal utilizando el software estadístico R.
