1 PROFESORA: LILIANA ALDANA CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL

2 CORRELACIÓN LINEAL RELACION TIPO ESTADISTICO ENTRE DOS VARIABLES. EJEMPLOS Horas de estudio (x)Calificación obtenida (y) Libros leídos (x)Errores ortográficos (y) Medidas preventivas (x)Núm. Lesiones (y) Edad (x)Respuestas inadecuadas(y) Contaminación(x)Enfermedades(y)

3 Características La correlación se encuentra entre (-1, 1) La correlación puede ser positiva. La correlación puede ser negativa. La correlación puede ser nula.

4 CORRELACIÓN POSITIVA Significa que individuos que tienen puntuaciones ALTAS en una variable tienden a obtener puntuaciones ALTAS en la otra variable y viceversa.

5 Ejemplos Gastos millones $ (x) Ventas millones $ (y) 250 360 5120 6150 10180 Edad novio (x) Edad novia (y) 2518 2729 3125 3427 3627 4030 4536

6 CORRELACIÓN NEGATIVA Significa que individuos que tienen puntuaciones ALTAS en una variable tienden a obtener puntuaciones BAJAS en la otra variable y viceversa.

7 Ejemplos Edad (x) Respuestas inadecuadas (y) 211 312 410 511 59 73 98 103 116 5 Vacunas (x) Enfermedades (y) 100 91 90 84 73 63 55

8 CORRELACIÓN NULA Significa que no existe dependencia entre las variables.

9 Ejemplos Edad (x) Ventas (y) 211 312 410 511 59 73 98 103 116 5 Calif.(x) Utilidades (y) 100 91 90 84 73 63 55

10 DIAGRAMA DE DISPERSIÓN Representació n en un sistema de coordenadas rectangulares, donde (x, y) son los valores de las variables correlacionad as

11 Correlación positiva VENTAS GANANCIASGANANCIAS

12 CORRELACIÓN NEGATIVA ANTICONCEPTIVOS (x) EMBARAZOS yEMBARAZOS y

13 CORRELACIÓN NULA Calificaciones Pa rti do s ga na do s

14 COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON Sirve para medir la relación existente entre las variables correlacionadas.

15 Se agregan tres columnas más. xyxyx2x2 y2y2 ΣxΣxΣyΣyΣxyΣx2Σx2 Σy2Σy2 Se sustituyen los valores en el coeficiente Pearson.

16 Ejercicios. Calcula el coeficiente de correlación Pearson Edad (x) Respuestas inadecuadas (y) 211 312 410 511 59 73 98 103 116 5

17 REGRESIÓN LINEAL