Análisis de Regresión y Correlación con MINITAB - Tecnun

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95 90 85 80 75 Ejemplos reales 150 Situación 1 Situación 2 Situación 3 160 170 Temperatura 180 95 90 85 80 75 150 160 170 180 Temperatura 95 90 85 80 75 150 160 170 180 Temperatura r = 0,983 r = 0,887 r = 0,230 p-value: 0,000 p-value: 0,000 p-value: 0,108 Un valor de r distinto de 0 no implica relación lineal Es necesario que sea “significativamente distinto de cero” Coeficiente de correlación: Precaución El coeficiente de correlación de Pearson sólo mide relación LINEAL 200 100 0 0 10 20 30 r = 0,5 pero ... Relación casi perfecta, aunque no lineal.
4. Descripción matemática de la forma del gráfico Si la correlación entre las dos variables indica una relación fuerte, sería muy interesante poder “resumir” el gráfico en forma de una ecuación matemática. En el caso de una forma lineal, a la recta que ajusta la nube de puntos se le llama recta de regresión. Esta recta se calcula teniendo en cuenta dos cosas: Puesto que describe un cambio en la respuesta a medida que cambia la otra variable, se necesita tener presente esta distinción a la hora de calcularla. Puesto que ninguna recta puede pasar exactamente por todos los puntos, se necesita una manera de construirla que asegure su paso tan cerca de todos los puntos como sea posible. 4. Descripción matemática de la forma del gráfico Tiempo 450 400 350 300 250 30 32 34 Fitted Line Plot Tiempo = - 1550 + 95,80 Edad - 1,193 Edad**2 36 38 40 Edad 42 44 46 48 S 38,3533 R-Sq 37,1% R-Sq(adj) 35,0%
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