Es un proceso estadístico para estimar las
relaciones entre variables. Ayuda a entender cómo
el valor de la variable dependiente varía al cambiar
el valor de una de las variables independientes
Regresión
lineal simple
consiste en generar un modelo de regresión
(ecuación de una recta) que permita explicar la
relación lineal que existe entre dos variables.
El modelo de regresión lineal simple se
describe de acuerdo a la ecuación:
Regresión Múltiple
Permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable
dependiente o respuesta (Y ) se determina a partir de un conjunto de
variables independientes llamadas predictores (X1 , X2 , X3 …)
Los modelos lineales múltiples siguen la
siguiente ecuación:
CORRELACIÓN
Indica la fuerza y la dirección de una relación lineal
y proporcionalidad entre dos variables estadísticas
Coeficiente de
Correlación de
Person
es una medida estadística que muestra la fuerza de la
relación lineal entre dos variables, y siempre se
encuentra entre -1 y +1. Cuando el coeficiente esta
cerca de 0 no hay relación lineal
Correlación
negativa
Correlación
Fuerte Negativa
No Correlación
Correlación
No Lineal
Correlación
Positiva
Correlación
Fuerte Positiva
Coeficiente de
Correlación
Canónica
Su objetivo es buscar las relaciones que pueda haber
entre dos grupos de variables y la validez de las mismas.
La correlación canónica predice múltiples variables
dependientes a partir de múltiples independientes
Coeficiente de
Correlación de
Spearman
es una medida de la correlación (la asociación
o interdependencia) entre dos variables
aleatorias (tanto continuas como discretas)