Correlación directa e inversa
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1º
Correlación directa
La correlación directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta.La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente.2ºCorrelación inversa
La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye.La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.3ºCorrelación nula
.La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variablesLa covarianza indica el sentido de la correlación entre las variables
Si σxy > 0 la correlación es directa
Si σxy < 0 la correlación es inversa
La covarianza presenta como inconveniente, el hecho de que su valor depende de la escala elegida para los ejes
Es decir, la covarianza variará si expresamos la altura en metros o en centímetros. También variará si el dinero lo expresamos en euros o en dólar
La desviación típica
1 La desviación típica será siempre un valor positivo o cero, en el caso de que las puntuaciones sean iguales
2 Si a todos los valores de la variable se les suma un número la desviación típica no varía
3 Si todos los valores de la variable se multiplican por un número la desviación típica queda multiplicada por dicho número.
4 Si tenemos varias distribuciones con la misma media y conocemos sus respectivas desviaciones típicas se puede calcular la desviación típica total
Coeficiente de correlación
1. El coeficiente de correlación no varía al hacerlo la escala de medición
Es decir, si expresamos la altura en metros o en centímetros el coeficiente de correlación no varía
2. El signo del coeficiente de correlación es el mismo que el de la covarianza
Si la covarianza es positiva, la correlación es directa
Si la covarianza es negativa, la correlación es inversa
Si la covarianza es nula, no existe correlación
3. El coeficiente de correlación lineal es un número real comprendido entre −1 y 1
4. Si el coeficiente de correlación lineal toma valores cercanos a −1 la correlación es fuerte e inversa, y será tanto más fuerte cuanto más se aproxime r a −1.
5. Si el coeficiente de correlación lineal toma valores cercanos a 1 la correlación es fuerte y directa, y será tanto más fuerte cuanto más se aproxime r a 1.
6. Si el coeficiente de correlación lineal toma valores cercanos a 0, la correlación es débil
7. Si r = 1 ó −1, los puntos de la nube están sobre la recta creciente o decreciente. Entre ambas variables hay dependencia funcional.