ANÁLISIS DE CORRELACIÓN
El análisis de correlación lineal es la medición de la intensidad de una relación lineal entre dos variables. Aquí se pude relacionar variables independiente o de entrada (x) y variables dependientes o de salida, (y).
Si a medida que crece (x) no hay un cambio de finido en los respectivos datos de (y), no existe una correlación o relación entre (x) y (y. Mientras que si crece (x), hay un cambio en los datos de (y), existe una correlación.
v Vamos a decir que la correlación es positiva cuando la variable (y) tiende a crecer, y es negativa cuando (y) tiende a decrecer. Cuando estos pares ordenados de (x,y) siguen una línea recta, va a existir una correlación lineal.
Coeficiente de correlación lineal (r), es la medida numérica de la intensidad de la relación lineal entre dos variables. Este nos permite saber si la existe una correlación lineal entre las dos variables en consideración. Sus valores son de entre -1 y +1.
Ø Si se tiene un valor de +1 una correlación es positiva perfecta. A medida que (X) crece hay un incremento general en el valor de (Y), entonces el valor de (r) es positivo.
Ø Si se tiene un valor de -1 una correlación es negativa perfecta. Cuando (X) crece, (Y) decrece la relación resulta en un valor negativo de (r).
REGRESIÓN LINEAL
Técnica utilizada para saber la relación que existe entre dos o más variables y así poder predecir valores a partir de esta. Permitiendo encontrar la ecuación de la recta que describe mejor la relación existente entre las dos variables. Este método se basa en relacionar dos o más variables, en la cual una variable depende de la otra variable.
Se puede decir que Y depende de X, en donde Y y X son dos variables cualquiera en un modelo de Regresión Simple.
“Y es una función de X”
Y = f(X)
Por lo tanto es el estudio de la relación funcional entre dos variables poblacionales, una variable X, llamada independiente y una variable Y, llamada dependiente o variable respuesta, en función seria:
Y = a + b X + e
Donde:
ü a = es el valor de la ordenada donde la línea de regresión se intercepta con el eje Y.
ü b = es el coeficiente de regresión poblacional (pendiente de la línea recta)
ü e = es el error
Aquí es muy importante determinar cuál es la variable independiente y dependiente.
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