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16 de feb. de 2018 · Aprende qué es la correlación y la regresión, cómo se calculan y cómo se representan gráficamente. Descubre la diferencia entre dependencia funcional y estadística, y cómo interpretar el coeficiente de correlación lineal.
24 de ago. de 2020 · El uso de la correlación y la regresión lineal, nos indican como se relacionan dos variables, con ejemplos y software se facilita su solución
Aprende a calcular y interpretar la correlación lineal entre dos variables continuas y a generar modelos de regresión lineal simple. Conoce los tipos de coeficientes de correlación, sus significancias y sus diferencias.
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.
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.
En el análisis de datos, el análisis de regresión y la correlación lineal se erigen como herramientas fundamentales para comprender la relación entre dos o más variables. Estas técnicas estadísticas permiten explorar patrones, predecir tendencias y tomar decisiones informadas en diversos campos, desde la investigación científica hasta el análisis de negocios.
Regression/Correlation Matrix. ¿Existe una relación. ¿Existen outliers? ¿Existe homocedasticidad? Ejemplos de heterocedasticidad. Resultado: Se utilizó el estadístico de correlación de Pearson para evaluar la relación entre horas diarias delante de la TV y niveles de colesterol.
