A8 MAAI JACL - Jesús Antonio Cruz Leyva

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Resumen tema 5.1 (pág. 5 a la 9) 
 
5-1 ANALISIS DE CORRELACION 
En la rama de la estadística, 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. Para poder realizar un análisis de correlación 
confiable, lo primero que se necesita es realizar muchas observaciones de dos variables. 
El análisis de correlación presenta dos etapas básicas: 
1. Estudio gráfico 
2. Estudio analítico 
El estudio gráfico consiste, como su nombre lo indica, en apoyarnos de herramientas 
gráficas para poder explorar el comportamiento de los datos. 
La gráfica recomendada es el gráfico de dispersión, en este gráfico se pueden observar 
tres tipos de relaciones: 
1. Positiva: una relación es positiva cuando ambas variables llevan el mismo sentido, 
esto es, si una sube la otra también sube, si una baja la otra también baja. 
2. Negativa: una relación es negativa cuando ambas variables llevan sentidos opuestos, 
esto es, si una sube la otra baja, si una baja la otra sube. 
3. Nula: Una relación nula es cuando la variable independiente no genera efectos sobre 
el comportamiento de la variable dependiente. 
El estudio analítico tiene como objetivo es fortalecer y confirmar que la exploración 
gráfica tiene un sustento numérico formal. 
En esta etapa utilizaremos dos estadísticos: 
1. Covarianza 
2. Coeficiente de correlación de Pearson 
En probabilidad y estadística, la covarianza es un valor que indica el grado de variación 
conjunta de dos variables aleatorias respecto a sus medias. 
Por otro lado, el coeficiente de correlación de Pearson en estadística es una medida de 
la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. 
Resumen tema 5.2 (pág. 12 y 13) 
5.2. ANALISIS DE REGRESION 
En estadística, el análisis de la regresión es un proceso estadístico para estimar las 
relaciones entre variables. Incluye muchas técnicas para el modela doy análisis de 
diversas variables, cuando la atención se centra en la relación entre una variable 
dependiente y una o más variables independientes. 
Podemos indicar que este análisis busca determinar un modelo matemático que explique 
la correlación encontrada en el análisis anterior. 
Existen diversos modelos de regresión, entre los cuales podemos mencionar: 
1. Regresión lineal simple 
2. Regresión lineal múltiple 
3. Regresión cuadrática 
4. Regresión polinomial 
5. Regresión logarítmica 
6. Regresión exponencial 
El modelo de regresión lineal busca desarrollar un modelo lineal (primer grado) que logre 
explicar la correlación entre las dos variables no cualquier línea recta es útil, 
matemáticamente podríamos establecer una gran cantidad de líneas rectas que se 
ajusten a la correlación de las variables, la mejor recta tiene que ser aquella que tenga 
menos errores. 
 
 
Párrafo de autoanálisis 
Estos dos temas en particular no los recordaba para nada, si es que los vi en alguna otra 
asignatura con anterioridad no lo recuerdo, a simple vista y sin conocer bien los temas 
pueden parecer un poco complicados, pero ya leyendo un poco y comprendiendo cada 
uno individualmente creo que no lo son tanto.