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CORRELACION DE
PEARSON
Oscar Barrios C.I: 25.706.164 44ª ING Electronica Diurno A
• Como determinar el uso de
los coeficientes de Pearson
y de Sperman
Coeficiente de correlació n
de Pearson
EL coeficiente de correlació n de Pearson es una medida de la
relació n lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A
diferencia de la covarianza, la correlació n de Pearson es
independiente de la escala de medida de las variables.
De manera menos formal, podemos definir el coeficiente de
correlació n de Pearson como un índice que puede utilizarse para
medir el grado de relació n de dos variables siempre y cuando
ambas sean cuantitativas.
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valores del coeficiente de
correlació n
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El coeficiente de correlació n de Spearman, (rho) es una medida de la
correlació n (la asociació n o interdependencia) entre dos variables
aleatorias continuas. Para calcular , los datos son ordenados yρ
reemplazados por su respectivo orden. La interpretació n de coeficiente
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La tau de Kendall es un coeficiente de correlació n por rangos,
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Ventajas y Desventajas del
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Una generalizació n del coeficiente de Spearman es útil en la
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respecto a las dos variables, es decir, son la expresió n numérica que
nos indica el grado de relació n existente entre las 2 variables y en
qué medida se relacionan.Su magnitud indica el grado de asociació n
entre las variables; el valor r = 0 indica que no existe relació n entre
las variables.
Bibliografía
• http://www.vitutor.com/estadistica/bi/coeficiente_correlacion.html
• http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=180414044017
• http://es.wikihow.com/calcular-el-coeficiente-de-correlaci%C3%B3n-de-Spea
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  • 1. CORRELACION DE PEARSON Oscar Barrios C.I: 25.706.164 44ª ING Electronica Diurno A
  • 2. • Como determinar el uso de los coeficientes de Pearson y de Sperman
  • 3. Coeficiente de correlació n de Pearson EL coeficiente de correlació n de Pearson es una medida de la relació n lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlació n de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables. De manera menos formal, podemos definir el coeficiente de correlació n de Pearson como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relació n de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.
  • 4. Ejemplos de diagramas de dispersió n con diferentes valores del coeficiente de correlació n
  • 5. Coeficiente de correlació n de Spearman El coeficiente de correlació n de Spearman, (rho) es una medida de la correlació n (la asociació n o interdependencia) entre dos variables aleatorias continuas. Para calcular , los datos son ordenados yρ reemplazados por su respectivo orden. La interpretació n de coeficiente de Spearman es igual que la del coeficiente de correlació n de Pearson. Oscila entre -1 y +1, indicándonos asociaciones negativas o positivas respectivamente, 0 cero, significa no correlació n pero no independencia. La tau de Kendall es un coeficiente de correlació n por rangos, inversiones entre dos ordenaciones de una distribució n normal bivariante.
  • 6. El coeficiente de correlació n de Spearman es menos sensible que el de Pearson para los valores muy lejos de lo esperado. En este ejemplo: Pearson = 0.30706 Spearman = 0.76270
  • 7. Ventajas y Desventajas del Coeficiente de Pearson
  • 8. Ventajas y Desventajas del Coeficiente de Spearman
  • 9. Usos de Enfoques de Spearman a Problemas Estadísticos Una generalizació n del coeficiente de Spearman es útil en la situació n en la cual hay tres o más condiciones, varios individuos son observados en cada una de ellas, y predecimos que las observaciones tendrán un orden en particular. Por ejemplo, un conjunto de individuos pueden tener tres oportunidades para intentar cierta tarea, y predecimos que su habilidad mejoraráde intento en intento.
  • 10. Usos de Enfoque de Pearson a Problemas Estadísticos Para la estadística el enfoque Los coeficientes de correlació n son medidas que indican la situació n relativa de los mismos sucesos respecto a las dos variables, es decir, son la expresió n numérica que nos indica el grado de relació n existente entre las 2 variables y en qué medida se relacionan.Su magnitud indica el grado de asociació n entre las variables; el valor r = 0 indica que no existe relació n entre las variables.

Notas del editor

  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
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