Relacion Y Asociacion Entre Variable

Universidad Experimental

Simón Rodríguez

Barinas, Octubre 2012

Índice

Pág.

Introducción………………………………………………………………….. 3

Análisis de grafico de la relación entre dos variables………………… 4

Diagrama de dispersión……………………………………………………. 4

Análisis de regresión……………………………………………………… 5

Ajuste de una recta……………………………………………………….. 5

Ajuste de una parábola……………………………………………………. 5-6

Error de estimación………………………………………………………… 6

Predicciones………………………………………………………………. 6

Análisis de la correlación………………………………………………….. 6-7

Propiedades del coeficiente de correlación…………………………….. 7

Coeficiente de correlación lineal de Person……………………………... 7

Coeficiente de correlación por rango ordenados de Spearman……….. 8

Conclusión…………………………………………………………………... 9

Bibliografía…………………………………………………………………. 10

Introducción

Este trabajo está motivado por la necesidad de hacer accesible una serie de tópicos que deberían formar parte obligatoria del plan de estudios de cualquier individuo que esté cursando una carrera universitaria en cualquiera de las áreas de estudio, desafortunadamente, no forma parte de las materias impartidas en muchas universidades.

En por eso que hablaremos de los siguientes puntos: Análisis de grafico de la relación entre dos variables, Diagrama de dispersión, Análisis de regresión, Ajuste de una recta, Ajuste de una parábola, Propiedades del coeficiente de correlación, Coeficiente de correlación lineal de Person, entre otros puntos de importante relevancia para mí como estudiante, ya que es de suma importancia en mi formación como profesional.

El presente texto de trabajo de ninguna manera pretende ser una obra completa de estadística, sino más bien un aporte para maestros y estudiantes, como un recurso didáctico para optimizar el proceso de aprendizaje de esta área de estudio.

Análisis de grafico de la relación entre dos variables

El método de análisis adecuado es el estudio de la correlación. Los coeficientes de correlación (Pearson, Spearman.) valoran hasta qué punto el valor de una de las variables aumenta o disminuye cuando crece el valor de la otra. Cuando se dispone de todos los datos, un modo sencillo de comprobar, gráficamente, si existe una correlación alta, es mediante diagramas de dispersión, donde se confronta, en el eje horizontal, el valor de una variable y en el eje vertical el valor de la otra. Un ejemplo sencillo de variables altamente correlacionado es la relación entre el peso y la talla de un sujeto. En él puede observarse claramente como existe una relación directa entre ambas variables, y valorar hasta qué punto dicha relación puede modernizarse por la ecuación de una recta. Este tipo de gráficos son, por lo tanto, especialmente útiles en la etapa de selección de variables cuando se ajusta un modelo de regresión lineal.

Diagrama de dispersión

Es una representación gráfica de la relación entre dos variables, muy utilizada en las fases de Comprobación de teorías e identificación de causas raíz y en el Diseño de soluciones y mantenimiento de los resultados obtenidos. Tres conceptos especialmente destacables son que el descubrimiento de las verdaderas relaciones de causa-efecto es la clave de la resolución eficaz de un problema, que las relaciones de causa-efecto casi siempre muestran variaciones, y que es más fácil ver la relación en un diagrama de dispersión que en una simple tabla de números.

Análisis de regresión

Consiste en emplear métodos que permitan determinar la mejor relación funcional entre dos o más variables concomitantes (o relacionadas). La regresión estadística o regresión a la media es la tendencia de una medición extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. La regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el conocimiento de otra.

Ajuste de una recta

Es un método matemático que modela la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:

: variable dependiente, explicada o regresando.

: variables explicativas, independientes o regresores.

: parámetros, miden la influencia que las variables explicativas tienen sobre el regresando. donde es la

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