Conexión a la correlación y relaciones lineales
Su trabajo aquí es encontrar e interpretar los resultados de una línea de regresión y de sus elementos y comprobar cuidadosamente exactamente lo bien que se adapta a su línea. Nota: Regresión asume que usted ha encontrado que existe una relación fuerte.
Utilice el siguiente diagrama de dispersión para responder a los siguientes problemas.
Ejemplos de preguntas
En términos de números, ¿cuál es el valor más plausible para la correlación entre X y Y?
Responder: -0.5
Estas variables tienen una correlación negativa moderada, como lo demuestra su agrupación suelto alrededor de una línea que va desde la parte superior izquierda a la inferior derecha. De hecho, su correlación es -0,54.
Si las variables X y Y fueron cambiados en este gráfico de dispersión, ¿cómo se vería afectada la correlación?
Responder: No cambiaría.
Correlación mide la fuerza del patrón alrededor de una línea así como la dirección de la línea (cuesta arriba o cuesta abajo). Al cambiar X y Y, no cambia la fuerza de su relación o la dirección de la relación. Por ejemplo, si la correlación entre la altura y el peso es de -0.54, la correlación entre el peso y la altura es todavía -0.54.
¿El gráfico de dispersión sugiere que X y Y son buenos candidatos para un análisis de regresión lineal?
Responder: Sí, porque están moderadamente correlacionados y los puntos sugieren una tendencia lineal.
El gráfico de dispersión indica una posible relación lineal entre las variables, y el coeficiente de correlación de -0,54 típicamente tiene un valor absoluto suficientemente alto para justificar comenzar un análisis de regresión lineal.
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