Por qué necesita comprender el análisis de regresión y correlación

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¿Con qué frecuencia utilizamos el análisis de regresión y correlación en nuestras vidas? Las personas pueden relacionar a un empresario bien preparado con alguien que tiene éxito financiero. Supones que la energía que sientes cuando te levantas temprano por la mañana depende de lo temprano que te fuiste a dormir la noche anterior. Un padre asegura que mientras más chocolate o dulces consuma su hijo, más enérgico es su hijo. El análisis de la correlación y la regresión nos puede dar una idea sobre las relaciones entre las variables que se pueden usar para determinar los resultados futuros.

El análisis de regresión y correlación son métodos estadísticos que se utilizan ampliamente en la geografía física para analizar relaciones ocasionales entre variables. La regresión y la correlación miden la escala de relación entre dos o más variables en dos variantes, pero de manera similar.

La relación lineal entre dos variables (variable dependiente e independiente) se puede medir utilizando el coeficiente de correlación. Los valores del coeficiente de correlación pueden variar de -1 a +1. Una correlación positiva perfecta o +1 explica que a medida que aumenta la variable independiente, la variable dependiente también puede aumentar. Una perfecta correlación negativa o -1 explica que a medida que la variable independiente aumenta, la variable dependiente disminuye. Una correlación de cero explica que no hay una relación significativa entre las dos variables.

Puede hacer uso del análisis de regresión una vez que encuentre la correlación entre dos variables. En biometría forestal, por ejemplo, a menudo se enfrentan variables que son difíciles de medir y correlacionar. El uso de la ecuación de regresión le permite usar mediciones fáciles para pronosticar los valores que son complicados de medir. Una ecuación de regresión lineal muestra una relación de línea recta entre las variables independientes y dependientes. La variable independiente usualmente se asigna con el valor x y depende del valor y.

Hay dos coeficientes de regresión y son las constantes b0 y b1. La constante b0 designa la intersección como el valor en el eje y por donde pasa la línea de regresión. La pendiente de la recta de regresión es b1.

Los datos analizados proporcionan el valor real de estas constantes. El propósito del análisis de regresión es determinar la línea que mejor se ajuste a los datos. Una vez que se aplica la línea de regresión óptima a los datos, el pronóstico de y basado en los valores especificados de x es tan similar a los valores reales de y alcanzables.

Debe recordar que los análisis de regresión y correlación no se pueden definir como la creación de relaciones de causa y efecto. Solo pueden determinar en qué medida o cómo se asocian las variables entre sí. Los comerciantes, inversionistas y analistas buscan constantemente herramientas que puedan ayudarlos con el análisis de regresión y correlación. Aunque algunas de estas herramientas pueden resultar muy poderosas, siguen siendo inútiles cuando no se combinan con un análisis humano efectivo.

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