Resultado de búsqueda
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.
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.
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 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.
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.
