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REGRESIÓN Y
CORRELACIÓN
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD
ESCUELA PROFESIONAL DE ENFERMERÍA
BENAVIDES SANDOVAL SHARON
ZAPANA LAURENTE ANEL
DOCENTE : DRA. ZELA PACHECO LAURA MARGARITA
INTEGRANTES :
CALLAO, PERÚ
2023
INDICE
Correlación
Análisis de regresión lineal
Coeficiente de relación
Coeficiente de determinación
Dirección de correlación
Fuerza de la relación
Correlación
La correlación es un tipo de asociación entre dos variables numéricas,
específicamente evalúa la tendencia (creciente o decreciente) en los datos.
Dos variables están asociadas cuando una variable nos da información
acerca de la otra.
El análisis de correlación es el conjunto de tecnicas estadísticas para medir
la intensidad de la asociación entre dos variables. Su objetivo es determinar
que tan intensa es la relación entre dos variables. Pueden ser :
V. Dependiente: su representación es "Y"
V Independiente: su representación es "X"
Regresiòn lineal
En el modelo de regresión lineal simple, la función elegida para aproximar la
relación entre las variables es una recta, es decir
y = a + bx
Donde a y b son parámetros. A esta recta le llamaremos RECTA DE
REGRESIÓN
Υ : variable dependiente
a : es la constante ó promedio de la correlación de las variables.
b : es coeficiente de la variable independiente, varia en función a “X”
X : variable independiente
Regresiòn lineal
Para calcular los valores apropiados de a y b se sustituyen en la ecuación de
mínimos cuadrados
Ejemplo
Ejemplo
Coeficiente de correlación
Coeficiente de correlación
El valor del coeficiente de correlación oscila entre 0 y
±1; una correlación igual a 0 significa ausencia de
relación.
Hablamos de correlación positiva si siempre que el valor
«x» sube, el valor «y» sube, y además con la misma
intensidad (+1).
a . Dirección de correlación
a . Dirección de correlación
En el caso opuesto, si siempre que el valor «x» sube, y el
valor «y» baja, y además con la misma intensidad, entonces
estamos hablando de correlación negativa (-1).
b . Fuerza de la relación
En los extremos ( esto es , si r es +1 ó -1 ) la ecuación contendrá
todos los puntos de datos . Esto es , que cuanto más se
aproxime r a +1 , mayor será la relación directa entre las
variables, y cuanto más se aproxime r a -1 , más inverso es el
grado de relación entre las variables
FORMULA PARA HALLAR
COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN
Ejemplo
Ejemplo
Es también denominado R cuadrado.
Indica la cantidad proporcional de variación en la variable de respuesta y, explicada
según las variables independientes X en el modelo de regresión lineal. Cuanto mayor
sea el R cuadrado, mayor será la variabilidad explicada por el modelo de regresión
lineal.
Coeficiente de
Coeficiente de
determinación(
determinación( )
)
Ejemplo
Ejemplo
Muchas
gracias por
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Correlación y regresión parte de la bioestadistica

  • 1. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD ESCUELA PROFESIONAL DE ENFERMERÍA BENAVIDES SANDOVAL SHARON ZAPANA LAURENTE ANEL DOCENTE : DRA. ZELA PACHECO LAURA MARGARITA INTEGRANTES : CALLAO, PERÚ 2023
  • 2. INDICE Correlación Análisis de regresión lineal Coeficiente de relación Coeficiente de determinación Dirección de correlación Fuerza de la relación
  • 3. Correlación La correlación es un tipo de asociación entre dos variables numéricas, específicamente evalúa la tendencia (creciente o decreciente) en los datos. Dos variables están asociadas cuando una variable nos da información acerca de la otra. El análisis de correlación es el conjunto de tecnicas estadísticas para medir la intensidad de la asociación entre dos variables. Su objetivo es determinar que tan intensa es la relación entre dos variables. Pueden ser : V. Dependiente: su representación es "Y" V Independiente: su representación es "X"
  • 4. Regresiòn lineal En el modelo de regresión lineal simple, la función elegida para aproximar la relación entre las variables es una recta, es decir y = a + bx Donde a y b son parámetros. A esta recta le llamaremos RECTA DE REGRESIÓN Υ : variable dependiente a : es la constante ó promedio de la correlación de las variables. b : es coeficiente de la variable independiente, varia en función a “X” X : variable independiente
  • 5. Regresiòn lineal Para calcular los valores apropiados de a y b se sustituyen en la ecuación de mínimos cuadrados
  • 7.
  • 8.
  • 9. Coeficiente de correlación Coeficiente de correlación El valor del coeficiente de correlación oscila entre 0 y ±1; una correlación igual a 0 significa ausencia de relación.
  • 10. Hablamos de correlación positiva si siempre que el valor «x» sube, el valor «y» sube, y además con la misma intensidad (+1). a . Dirección de correlación
  • 11. a . Dirección de correlación En el caso opuesto, si siempre que el valor «x» sube, y el valor «y» baja, y además con la misma intensidad, entonces estamos hablando de correlación negativa (-1).
  • 12. b . Fuerza de la relación En los extremos ( esto es , si r es +1 ó -1 ) la ecuación contendrá todos los puntos de datos . Esto es , que cuanto más se aproxime r a +1 , mayor será la relación directa entre las variables, y cuanto más se aproxime r a -1 , más inverso es el grado de relación entre las variables
  • 13.
  • 16. Es también denominado R cuadrado. Indica la cantidad proporcional de variación en la variable de respuesta y, explicada según las variables independientes X en el modelo de regresión lineal. Cuanto mayor sea el R cuadrado, mayor será la variabilidad explicada por el modelo de regresión lineal. Coeficiente de Coeficiente de determinación( determinación( ) ) Ejemplo Ejemplo