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• Jhonatan DLr Martínez

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1.- ¿Qué es una variable de predicción?, ¿Qué es una variable de respuesta?, ¿Por qué cree usted que se les nombró de esa forma específica? La variable de predicción es la variable dependiente y se encuentra en el eje Y. La variable de respuesta es la variable independiente y se encuentra en el eje X. Por que la variable de respuesta es un dato que se obtiene directamente y que incluso se puede controlar en algunos casos. Mientras que la variable de predicción es un valor que se obtiene, es un resultado, y puede predecirse.

2.- ¿En qué sentido la recta de regresión es la línea recta que “ajusta” mejor los puntos en un diagrama de dispersión? Al analizar la nube de puntos en el diagrama de dispersión se observa que los puntos tienden a aparecer alrededor de lo que parecería una recta entonces para encontrar la relación de las variables se propone una línea recta que cruce de tal forma que busque tener una misma distancia a todos los puntos. Esa recta es la que ajusta mejor los puntos mostrándonos una relación entre las dos variables.

3.- ¿Por qué no es adecuado utilizar una ecuación de regresión para predecir un valor “y” utilizando un valor “x” que está más allá del ámbito inmediato de los datos muestrales disponibles? Por que no tenemos la total certeza de que siempre las variables tengan una relación lineal entre ellas. Podría ser que en algún punto, con valores más grandes, estas tengan una relación exponencial o logarítmica, por lo que al tratar de predecir “y” con un valor de “x” que está más allá del ámbito inmediato es totalmente inadecuado.

4.- ¿Qué es una correlación?, ¿Qué es una variable interventora?, ¿Qué se identifica en un diagrama de

dispersión o de puntos? Una correlación es determinar la relación o dependencia que existe entre dos variables que intervienen en una distribución bidimensional. Una variable interventora es una variable independiente que tiene algún efecto sobre una variable. Se identifica que tipo de distribución bidimensional tiene los datos.

5.- ¿Los requisitos para el análisis de regresión son idénticos a los requisitos para el análisis de correlación? Si no es así, ¿en qué difieren? La Regresión y la Correlación son dos medidas que están estrechamente relacionadas pero son totalmente diferentes. La correlación es la medida en la cual se relacionan dos variables diferentes y cuando medimos la correlación nos interesa saber qué tan importante es una variable y qué tanto influye en el resultado. La regresión es la ecuación matemática que describe el comportamiento de dos variables a partir de datos muestrales capturados y te permite predecir a partir de estos datos.