Variable de Pearson
Se busca la relación entre dos variables cuantitativas (a diferencia del chi cuadrado).
Una variable cuantitativa toma valores que son cuantificables, por ejemplo la talla de una persona, el peso, presión arterial, el sueldo que gana, los gastos que tiene, etc.
Para empezar con el modelo visualizaremos un ejemplo.
En este se relacionarán dos variables, la altura y el peso.
Para el análisis de la regresión existen varios modelos
En clase solo estudiaremos el modelo simple lineal.
Regresión lineal simple: para la correlación y determinación de dos variables cuantitativas:
Se trata de estudiar la asociación lineal entre dos variables cuantitativas.
Ejemplo: influencia de la edad en las cifras de Tensión arterial Sistólica.
•Regresión lineal simple: una sola variable independiente.
•Regresión lineal múltiple: más de una variable independiente.
Ecuación de la recta: y = a + bx (ej: TAS=a +b· edad)
•Pendiente de la recta = b Punto de intersección con el eje de coordenadas = a
- “b” expresa la cantidad de cambio que se produce en la variable dependiente por unidad de cambio de la variable independiente.
- “a” expresa cuál es el valor de la variable dependiente (eje y) cuando la independiente vale cero (eje x).
Si x=0 → y= a
Respecto al coeficiente de regresión
Respecto a los modelos lineales
• Modelos lineales deterministas: la variable independiente determine el valor de la variable dependiente. Entonces para cada valor de la variable independiente sólo habría un valor de la dependiente.
• Modelos lineales probabilísticos: Para cada valor de la variable independiente existe una distribución de probabilidad de valores de la dependiente, con una probabilidad entre 0 y 1.
•La recta a determinar es aquélla con la menor distancia de cada punto a ella.
Coeficientes y análisis de correlación
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