Conexión a la correlación y relaciones lineales

Su trabajo aquí es encontrar e interpretar los resultados de una recta de regresión y sus elementos y comprobar cuidadosamente exactamente lo bien que se adapte a su línea. Nota: Regresión asume que ha encontrado que existe una relación fuerte.

Utiliza el siguiente diagrama de dispersión para responder a los problemas siguientes.

Video: Qué es el coeficiente de correlación lineal

Ejemplos de preguntas

1. En términos de números, ¿cuál es el valor más plausible para la correlación entre x y Y?

   Responder: -0.5

   Estas variables tienen una correlación negativa moderada, como lo demuestra su agrupación suelta alrededor de una línea que va desde la parte superior izquierda a la parte inferior derecha. De hecho, su correlación es -0.54.

2. Si las variables x y Y fueron cambiados en este diagrama de dispersión, cómo se vería afectada la correlación?

   Responder: No cambiaría.

   Correlación mide la fuerza de la pauta alrededor de una línea así como la dirección de la línea (cuesta arriba o cuesta abajo). Cuando se cambia x y Y, no cambia la fuerza de su relación o la dirección de la relación. Por ejemplo, si la correlación entre la altura y el peso es -0,54, la correlación entre el peso y la altura es todavía -0,54.

3. ¿El gráfico de dispersión sugiere que x y Y son buenos candidatos para un análisis de regresión lineal?

   Responder: Sí, porque están moderadamente correlacionados y los puntos sugieren una tendencia lineal.

   El gráfico de dispersión indica una posible relación lineal entre las variables, y el coeficiente de correlación de -0,54 típicamente tiene un valor absoluto suficientemente alto para justificar comenzar un análisis de regresión lineal.

Video: Ecuación Lineal con dos variables, Teoría y ejemplo

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