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CAPÍTULO 5: ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN
El análisis de correlación y regresión son técnicas estadísticas utilizadas para examinar la relación entre variables y predecir el valor de una variable en función de otras variables. A continuación, se presentan las definiciones de cada uno:
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Definición Análisis de correlación
El análisis de correlación se utiliza para determinar si existe una relación y la fuerza de la relación entre dos variables cuantitativas. El coeficiente de correlación de Pearson es la medida más comúnmente utilizada en el análisis de correlación. Este coeficiente varía entre -1 y 1, donde -1 indica una correlación negativa perfecta, 0 indica la ausencia de correlación y 1 indica una correlación positiva perfecta.
El análisis de correlación permite identificar si las variables están relacionadas linealmente y la dirección y magnitud de esa relación.
Análisis de regresión
Análisis de regresión:
El análisis de regresión se utiliza para predecir o modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
Se utiliza la regresión lineal como una técnica común en el análisis de regresión. La regresión lineal busca ajustar una línea recta a los datos que mejor se ajuste a la relación entre las variables.
El modelo de regresión lineal permite estimar los coeficientes de regresión, que representan la contribución de cada variable independiente en la variable dependiente. Además, se pueden obtener predicciones de los valores de la variable dependiente utilizando el modelo ajustado.
