Considera una tabla de datos con los valores de dos variables relacionadas. ¿Cómo reconoces si estos valores se pueden modelar usando una función lineal? Explica detalladamente por escrito.
Existen dos formas grafica y por métodos de mínimos cuadrados
Explicación paso a paso:
Forma Gráfica:
1) Grafica cada variable y su correspondencia en un eje de coordenada, de allí se obtiene lo que se conoce como una gráfica de dispersión
2) La gráfica va formar una "nube de puntos"
3) Si la nube presenta alguna inclinación, se traza una recta que cruce esa nube y tomamos por lo menos 2 puntos que pertenezcan a la recta y a la nube
4) Con esos 2 puntos y utilizando el calculo de pendiente y la ecuación punto pendiente de una recta obtenemos nuestra función lineal
Métodos de Minimos Cuadrados:
1) Tomamos las variables y construimos una tabla de correlación
2) Realizamos las operaciones necesarias sobre esa tabla, los calculos necesarios para obtener los coeficientes de correlación
3) Al obtener los coeficientes podemos obtener nuestra recta de correlación lineal
4) Podemos revisar la correlación hallando los coeficientes de correlación de Spearman o Pearson
Respuesta:
Existen dos formas grafica y por métodos de mínimos cuadrados
Explicación paso a paso:
Forma Gráfica:
1) Grafica cada variable y su correspondencia en un eje de coordenada, de allí se obtiene lo que se conoce como una gráfica de dispersión
2) La gráfica va formar una "nube de puntos"
3) Si la nube presenta alguna inclinación, se traza una recta que cruce esa nube y tomamos por lo menos 2 puntos que pertenezcan a la recta y a la nube
4) Con esos 2 puntos y utilizando el calculo de pendiente y la ecuación punto pendiente de una recta obtenemos nuestra función lineal
Métodos de Minimos Cuadrados:
1) Tomamos las variables y construimos una tabla de correlación
2) Realizamos las operaciones necesarias sobre esa tabla, los calculos necesarios para obtener los coeficientes de correlación
3) Al obtener los coeficientes podemos obtener nuestra recta de correlación lineal
4) Podemos revisar la correlación hallando los coeficientes de correlación de Spearman o Pearson