1. Regresión
1.1. En análisis de regresión es una herramienta de frecuente uso en estadística que permite investigar las relaciones entre diferentes variables cuantitativas dependiente, el análisis de regresión es un proceso o modelo que analiza el vínculo entre una variable dependiente y una o varias variables independientes
1.1.1. objetivo
1.1.1.1. -el análisis de regresión es construir una función que permita estimar el valor futuro de la variable de estudio. -la regresión permite calcular una esperanza (promedio) condicional
1.1.2. tipos variables
1.1.2.1. Covariables o Variables independientes o Variables regresoras
1.1.2.1.1. Se usan como predictores o son variables de confusión que interesa controlar
1.1.2.2. Outcome o Variable dependiente o Variable de respuesta
1.1.2.2.1. Atributos sobre los cuales queremos medir cambios o hacer predicciones.
2. correlación
2.1. la correlación se refiere a que existe un vínculo entre varios eventos. Una de las herramientas que nos permite inferir si existe dicho vínculo es justamente el análisis de correlación
2.1.1. objetivo
2.1.1.1. indicarnos si existe relación entre dos eventos – es decir, variables–, un poco sobre la naturaleza de dicha relación, y su fuerza.
2.1.1.2. La correlación puede decir algo acerca de la relación entre las variables. Se utiliza para entender: si la relación es positiva o negativa la fuerza de la relación.
2.1.2. tipos de correlación
2.1.2.1. Correlación directa: La correlación directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta. La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente.
2.1.2.2. Correlación inversa: La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye. La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.
2.1.2.3. Correlación nula: La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables. En este caso se dice que las variables son incorreladas y la nube de puntos tiene una forma redondeada.
2.1.3. Coeficiente de Correlación La correlación estadística es medida por lo que se denomina coeficiente de correlación (r). Su valor numérico varía de 1,0 a -1,0. Nos indica la fuerza de la relación. En general, r> 0 indica una relación positiva y r <0 indica una relación negativa, mientras que r = 0 indica que no hay relación (o que las variables son independientes y no están relacionadas). Aquí, r = 1,0 describe una correlación positiva perfecta y r = -1,0 describe una correlación negativa perfecta.
2.1.4. grados de corelaccion
2.1.4.1. correlación fuerte: la correlación sera fuerte cuanto mas cerca estén los puntos de la recta.
2.1.4.2. correlación débil: la correlación sera débil, cuanto mas separados estén los puntos de la recta.
2.1.4.3. correlación nula: aquí no existe ningún tipo de patrón o relación entre ellas.