TODO SOBRE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN: SECRETOS ESTADISTICOS (Spanish Edition)

En este libro trataremos temas correspondientes a análisis estadísticos que se realizan con dos variables.En primer lugar, veremos la correlación que se da entre dos variables, el análisis de correlación lineal , su representación gráfica, las condiciones que deben cumplir las variables sobre las que se va a trabajar y las medidas para determinar la relación que existe entre ambas variables: el coeficiente de correlación lineal de Pearson y el coeficiente de determinación.Luego, veremos la manera de encontrar una ecuación que permita calcular una variable a la que denominaremos explicada, en función de otra variable a la que llamaremos explicativa. Es decir, nos concentraremos en el modelo más simple de regresión: el modelo de regresión lineal para una sola variable explicativa. Ahí veremos los componentes del modelo de regresión, las diferencias entre las perturbaciones y los residuos, los supuestos del modelo, así como también, la manera de obtener los mejores estimadores según el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Además, se presentarán las fórmulas de cálculo necesarias para trabajar con el modelo.A partir de ahí, nos centraremos en el análisis de descomposición de la variancia (ANOVA). Ahí veremos los desvíos, variaciones y variancias atribuibles al modelo y al azar, así como su relación con el coeficiente de determinación.Por último, concluiremos este trabajo con la aplicación de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis para correlación y regresión. Repararemos en la distribución, esperanza matemática y variancia de los estimadores, y la construcción de los intervalos de confianza para cada caso particular, así como la manera de armar los tests de significatividad individual y global.En este punto, es importante destacar que, dado el alcance planteado en este trabajo, nos circunscribiremos al modelo más simple de regresión: el modelo de regresión lineal para una variable explicativa. Read more