Covarianza y correlación
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Este documento explica la covarianza y correlación entre activos de una cartera de inversión. La covarianza mide la dependencia lineal entre dos variables y puede ser positiva, negativa o cero. Una covarianza positiva indica que los activos se mueven en la misma dirección, mientras que una negativa significa que se mueven en direcciones opuestas. La correlación normaliza la covarianza para que no dependa de la escala de medición y siempre esté entre -1 y 1, lo que la hace más fácil de interpretar. Tanto la covarianza como la correlación son important
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2 prueba z,prueba t student y prueba chi-cuadrado
El documento proporciona una introducción a los conceptos estadísticos de estimación e intervalos de confianza. Explica la diferencia entre estimación puntual y de intervalo, y cómo calcular intervalos de confianza para la media cuando la desviación estándar es conocida o desconocida, utilizando distribuciones t de Student cuando el tamaño de la muestra es pequeño. También resume las pruebas de hipótesis chi-cuadrado y t, incluyendo sus usos para comparar dos muestras independientes y apareadas.
Teorema del limite central
El Teorema Central del Límite establece que la suma de una gran cantidad de variables aleatorias independientes con la misma distribución se aproxima a una distribución normal, independientemente de la distribución original de las variables individuales. Este teorema se aplica a problemas que involucran promedios y probabilidades en muestras grandes.
Distribución normal
La distribución normal describe un conjunto de curvas con forma de campana que varían en función de su media y desviación estándar. Fue estudiada por Moivre y Gauss, y se aplica a muchas variables naturales como pesos, tallas y errores de medición. Representa cómo se agrupan los datos alrededor de la media de forma simétrica.
Medidas de la forma de distribución
El documento explica cómo calcular la localización relativa de valores en un conjunto de datos a través de los puntos z. Los puntos z indican la distancia de cada valor a la media en términos de desviaciones estándar. Esto permite identificar valores atípicos que se encuentren muy alejados de la media. También presenta el teorema de Chebyshev y la regla empírica para determinar la proporción de valores que deben estar dentro de un número dado de desviaciones estándar de la media.
Distribuciones de variables aleatorias discretas y continuas
El documento define conceptos básicos relacionados con variables aleatorias, incluyendo la diferencia entre variables aleatorias discretas y continuas. Explica cómo calcular la función de probabilidad, función de distribución, esperanza matemática, varianza y desviación típica para variables aleatorias discretas y cómo definir la función de densidad de probabilidad para variables continuas. También presenta ejemplos comunes de distribuciones de probabilidad como la uniforme, normal y exponencial.
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuesta
TEMAS: PROBABILIDAD DISCRETA (DISTRIBUCION GEOMETRICA Y DISTRIBUCION BINOMIAL, DISTRIBUCION DE POISSON Y NEGATIVA) Y DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD
Regresion lineal
La regresión lineal modela la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Existen dos tipos principales: regresión lineal simple, que modela la relación entre una variable dependiente y una independiente usando una línea recta, y regresión lineal múltiple, que modela la relación entre una variable dependiente y dos o más independientes usando un plano o hiperplano. Ambos tipos estiman los parámetros de la relación usando el método de mínimos cuadrados.
9. diferencia entre p de hipótesis e intervalos de confianza
Este documento explica la diferencia entre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Las pruebas de hipótesis determinan la probabilidad de que los resultados observados sean producto del azar, mientras que los intervalos de confianza miden la confiabilidad de los resultados obtenidos de una muestra para estimar parámetros poblacionales. El documento ilustra estos conceptos con ejemplos de efectos de tratamientos en cerdos y tasas de enfermedades en humanos.
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Intervalos de confianza
Guión del tema 6, Estimación de parámetros poblacionales (intervalos de confianza) Estadística+Ingeniería Multimedia. Más recursos en http://blogs.ua.es/violeta/
2 distribución de probabilidad discreta
El documento describe conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad discretas y variables aleatorias. Explica que una variable aleatoria representa los posibles resultados de un experimento aleatorio y que su distribución de probabilidad especifica los valores que puede tomar y sus probabilidades asociadas. También introduce las distribuciones binomial y de Poisson como ejemplos de distribuciones discretas comúnmente usadas.
distribucion de fisher, ji-cuadrado, T student
Este documento presenta las distribuciones t de Student, chi cuadrado y F de Fisher. Explica que la distribución t surge de estimar la media de una población normal con muestras pequeñas. La chi cuadrado se usa para variables categóricas y la F compara varianzas de dos poblaciones. Cada una tiene características, condiciones de uso y tablas de valores asociados a grados de libertad.
Distribución Binomial Negativa y Geométrica
Continuando con el tema de las distribuciones discretas, adjunto esta presentación de la distribución binomial negativa y de la distribución geométrica
INTEGRALES IMPROPIAS
El documento presenta una investigación sobre integrales impropias. Tiene como objetivo general explicar de manera didáctica el tema de integrales impropias y como objetivos específicos analizar diferentes situaciones donde se utiliza el método, y comprender el concepto de límite de funciones. Explica conceptos como límite, definición de integral impropia, tipos de integrales impropias convergentes y divergentes, y presenta ejemplos para ilustrar el cálculo de integrales impropias.
18. Regresión Lineal
Investigación Clínica
Análisis de Datos
Regresión
Regresión Lineal
Análisis de regresión
Investigación Clínica
Investigación Médica
Estadística
Bioestadística
Método Científico
Metodología de la Investigación
Regresión logistica
Investigacion Biomedica
Distribucion muestral de proporciones
Este documento describe la distribución muestral de proporciones. Explica cómo calcular la media y desviación estándar de la distribución muestral de proporciones a partir de una población, así como cómo usar la aproximación normal para calcular probabilidades relacionadas a la proporción muestral. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Variables aleatorias discretas
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Distribucion normal completo
Este documento describe la distribución normal o gaussiana, la distribución de probabilidad continua más importante debido a su frecuencia y aplicaciones. Fue descubierta por primera vez por De Moivre en 1733 y luego estudiada de forma independiente por Laplace y Gauss en relación con la teoría de errores. Caracteriza variables aleatorias continuas a través de sus parámetros de media y desviación típica.
Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no parametricas
UNIDAD 4.- PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE Y PRUEBAS NO PARAMETRICAS
4.1 Bondad de ajuste.
4.1.1 Análisis Ji-Cuadrada.
4.1.2 Prueba de independencia.
4.1.3 Prueba de la bondad del ajuste.
4.1.4 Tablas de contingencia.
4.2 Pruebas no paramétricas.
4.2.1 Escala de medición.
4.2.2 Métodos estadísticos contra no paramétricos.
4.2.3 Prueba de Kolmogorov – Smirnov.
4.2.4 Prueba de Anderson – Darling.
4.2.5 Prueba de Ryan – Joiner.
4.2.6 Prueba de Shappiro – Wilk.
Calculo del tamaño de muestra
El documento explica cómo calcular el tamaño de la muestra necesario para estimar una media poblacional o una proporción poblacional con un cierto nivel de confianza y error máximo de estimación. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para estimaciones de medias y proporciones en poblaciones finitas y infinitas, y resuelve ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar las fórmulas.
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3. interes simple y compuesto
Este documento explica los conceptos de interés simple y compuesto, la tasa mínima atractiva de rendimiento (TMAR) y el costo de oportunidad. Calcula el interés simple y compuesto para varios períodos e ilustra cómo la TMAR debe ser mayor que el costo promedio ponderado del capital de una corporación. Finalmente, señala que el costo de oportunidad es la tasa de retorno de la mejor oportunidad alternativa no aprovechada debido a la falta de fondos.
Derivadas Parciales
Las derivadas parciales son las derivadas de una función de varias variables con respecto a cada una de las variables, manteniendo las demás como constantes. Se definen las derivadas parciales de una función z = f(x, y) como la derivada de z con respecto a x considerando y como constante, y la derivada de z con respecto a y considerando x como constante. El documento explica el cálculo de las derivadas parciales de primer y segundo orden para funciones de dos y tres variables.
Estadística ii
Este documento describe las distribuciones estadísticas t de Student, Ji-cuadrado y F de Fisher. Explica que la distribución t de Student se usa para intervalos de confianza y pruebas de hipótesis con muestras pequeñas, la distribución Ji-cuadrado representa la distribución muestral de varianzas, y la distribución F de Fisher representa la razón de dos varianzas muestrales. También incluye fórmulas, tablas y funciones en Excel para estas distribuciones.
Distribuciones Continuas de Probabilidad
El documento describe las distribuciones de probabilidad continua y la distribución normal. Explica que una distribución de probabilidad continua asigna probabilidades a intervalos de una variable aleatoria continua, y que la distribución normal es una de las más comunes en fenómenos naturales. También cubre cómo calcular probabilidades para variables normales usando fórmulas, tablas y tipificación para convertir una variable normal en una normal estándar.
Variables aleatorias discretas y continuas
Una variable aleatoria es una variable estadística cuyos valores se obtienen de mediciones en algún tipo de experimento aleatorio. Formalmente, una variable aleatoria es una función, que asigna eventos. Por ejemplo, lanzar un dado o una moneda.
Correlación
Este documento define la correlación y describe diferentes tipos como la correlación positiva, negativa y nula. Explica conceptos como el coeficiente de correlación, la covarianza y cómo medir la correlación para datos agrupados y no agrupados usando fórmulas estadísticas.
DISTRIBUCION MUESTRAL
Este documento describe la distribución normal y sus propiedades, incluyendo que tiene forma de campana, es simétrica, y todas sus medidas de tendencia central son idénticas. También explica cómo transformar datos a una distribución normal estandarizada, calcular probabilidades utilizando z-scores y puntajes t, y estimar intervalos de confianza para la media poblacional.
Metodo parametrico y no parametrico
Este documento describe los métodos paramétricos y no paramétricos en estadística. Explica que los métodos paramétricos suponen distribuciones particulares de las variables y especifican parámetros, mientras que los no paramétricos no tienen tantos supuestos. Luego detalla algunos métodos paramétricos comunes como la prueba t, ANOVA y correlación de Pearson, y métodos no paramétricos como chi cuadrado y correlación de rangos de Spearman y Kendall. Finalmente, introduce brevemente el análisis multivariado.
Análisis estadístico.
El documento habla sobre el análisis bivariado, que analiza la relación entre dos variables. Explica que existen tres métodos principales para realizar análisis bivariado: diagramas de dispersión, coeficientes de correlación, y regresión lineal simple. Además, define conceptos como covarianza y varianza, los cuales son importantes para medir la relación entre variables.
Introducción a la Estadística. Tema 4
Introducción al análisis de correlación y al análisis de regresión lineal simple. Se presentan los conceptos de covarianza, correlación y de recta de regresión
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Regresion estadistica
1. Tipos de regresiones: Simple o lineal y múltiple
Regresión Lineal simple
La regresión lineal simple examina la relación lineal entre dos variables continuas: una respuesta (Y) y un predictor (X). Cuando las dos variables están relacionadas, es posible predecir un valor de respuesta a partir de un valor predictor con una exactitud mayor que la asociada únicamente a las probabilidades. (Limeres, 2012)
La regresión proporciona la línea que "mejor" se ajusta a los datos. Esta línea se puede utilizar después para:
Examinar cómo cambia la variable de respuesta a medida que cambia la variable predictora.
Predecir el valor de una variable de respuesta (Y) para cualquier variable predictora (X).
El modelo de regresión lineal simple supone que,
Donde:
• yi representa el valor de la variable respuesta para la observación i-´esima.
• xi representa el valor de la variable explicativa para la observación i-´esima.
• ui representa el error para la observación i-´esima que se asume normal,
Donde
β0 y β1 son los coeficientes de regresión:
• β0: intercepto
• β1: pendiente
Los parámetros que hay que estimar son: β0, β1 y σ.
REGRESION LINEAL MULTIPLE
La regresión lineal múltiple permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable dependiente o respuesta (Y) se determina a partir de un conjunto de variables independientes llamadas predictores (X1, X2, X3…). Es una extensión de la regresión lineal simple, por lo que es fundamental comprender esta última. Los modelos de regresión múltiple pueden emplearse para predecir el valor de la variable dependiente o para evaluar la influencia que tienen los predictores sobre ella (esto último se debe que analizar con cautela para no malinterpretar causa-efecto).
Los modelos lineales múltiples siguen la siguiente ecuación:
β0: es la ordenada en el origen, el valor de la variable dependiente Y cuando todos los predictores son cero.
βi: es el efecto promedio que tiene el incremento en una unidad de la variable predictora Xi sobre la variable dependiente Y, manteniéndose constantes el resto de variables. Se conocen como coeficientes parciales de regresión.
ei: es el residuo o error, la diferencia entre el valor observado y el estimado por el modelo.
Es importante tener en cuenta que la magnitud de cada coeficiente parcial de regresión depende de las unidades en las que se mida la variable predictora a la que corresponde, por lo que su magnitud no está asociada con la importancia de cada predictor. Para poder determinar qué impacto tienen en el modelo cada una de las variables, se emplean los coeficientes parciales estandarizados, que se obtienen al estandarizar (sustraer la media y dividir entre la desviación estándar) las variables predictoras previo ajuste del modelo. (Rodrigo, 2016)
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Este documento presenta los conceptos básicos del análisis bivariado. El análisis bivariado estudia la relación entre dos variables y puede realizarse mediante diagramas de dispersión, coeficientes de correlación o regresión lineal simple. Se explican conceptos como covarianza, coeficiente de correlación de Pearson y matriz de varianza-covarianza, que son herramientas útiles para medir la asociación entre dos variables.
Correlaciones
Este documento describe las correlaciones y cómo medirlas. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables cuantitativas y puede ser positiva, negativa o nula. También describe los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman, y cómo determinar cuál usar dependiendo de si las variables siguen una distribución normal o no. Además, explica cómo usar SPSS para calcular la correlación entre dos variables y analizar el grado de correlación.
Elaboración y utilización de gráficos
El documento describe diferentes tipos de gráficas utilizadas en economía, incluyendo gráficas de serie de tiempo, gráficas de corte transversal y diagramas de dispersión. Explica cómo estas gráficas permiten visualizar la relación entre variables y detectar tendencias. También discute conceptos como correlación, causalidad, pendientes y cómo interpretar patrones en gráficas.
Regresion lineal
La regresión lineal analiza la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Existen dos tipos principales: la regresión lineal simple, que usa una variable independiente, y la regresión lineal múltiple, que usa múltiples variables independientes. Para crear un modelo de regresión, los errores deben cumplir con ciertos supuestos como tener una media de cero y varianza constante.
Presentación beta
Este documento describe varias medidas de dispersión o variabilidad estadísticas, incluyendo el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que estas medidas cuantifican cuán alejados están los valores de una distribución de su media, y que valores más altos indican mayor variabilidad mientras que valores más bajos indican mayor homogeneidad. También provee fórmulas y propiedades clave de cada medida.
2.2 variables bidimensionales
Este documento describe los diagramas de dispersión, la covarianza y el coeficiente de correlación de Pearson para medir la asociación entre variables. Explica que un diagrama de dispersión muestra los valores de dos variables a través de puntos en un plano cartesiano. La covarianza mide la variabilidad conjunta de dos variables, mientras que el coeficiente de correlación es una medida adimensional que indica la fuerza y dirección de la relación lineal entre ellas. También cubre el uso de la regresión para hacer predicciones sobre una variable en función de otra y el coeficiente de
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Presentación1 sebastian guerra
Las medidas de dispersión como la varianza, desviación típica y coeficiente de variación cuantifican cuán alejados están los valores de una distribución de su media. La varianza mide el promedio de los cuadrados de las desviaciones de los valores respecto a la media, mientras que la desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza. El coeficiente de variación relaciona la desviación típica con la media para permitir comparar la dispersión de distribuciones con diferentes unidades. Estas medidas son útiles para evaluar la precisión de
4. estadística descriptiva
Este documento describe conceptos estadísticos como la correlación, la covarianza, la regresión lineal y la correlación por rangos. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables, la covarianza es una medida de dispersión conjunta, y la regresión lineal modeliza la relación entre una variable dependiente y una o más independientes. También cubre cómo calcular el coeficiente de correlación de Pearson y Spearman.
Anova3
1. Se describe un modelo de ANOVA de dos factores con un factor de medida repetida y otro completamente aleatorio.
2. La varianza total se descompone en intersujetos y intrasujetos, con sus correspondientes sumas de cuadrados.
3. Se explican los grados de libertad, las medias cuadráticas y las razones F para este tipo de diseños.
Medida de dispersion
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que estas medidas cuantifican la separación de los valores de una distribución respecto de la media y que cuanto mayor sea el valor de la medida, mayor será la variabilidad. También define cada medida y resume sus propiedades y usos estadísticos.
Medidas de dispersión
Este documento explica diferentes medidas de dispersión como la varianza, desviación típica y coeficiente de variación. La varianza mide la distancia entre los valores de una serie y la media, la desviación típica informa sobre la dispersión de los datos respecto a la media, y el coeficiente de variación muestra la desviación estándar como porcentaje de la media para mejor interpretación del grado de variabilidad. Estas medidas son útiles para evaluar la confiabilidad de promedios y cuánto se alejan los valores de la distribución del centro.
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• Flete de $ 1500 por contenedor
• El deducible es de 10 % de la SA y la prima neta de 0.02% de la SA
• ARANCEL DE IMPORTACIÓN 20% • ALMACÉN ADUANERO 1.5%
• DESPACHO ADUANERO 2.1%
• IVA 14.94%
• PERCEPCIÓN 0.3%
• OTROS GASTOS DE IMPORTACIÓN $US
• Derecho de emisión 4.20
• Handling 58 • Descarga 69
• Servicios aduana 30
• Movilización de carga 70.10
• Transporte interno 150
• Gastos operativos 70
• Otros gastos 100 • Comisión agente de 0.05% CIF
GASTOS FINANCIEROS o GASTOS APERTURA DE L/C (0.3 % FOB) o Intereses proveedor $ 1050 CALULAR:
i) El valor FOB
j) hallar la suma asegurada de la mercancía y la prima neta que se debe pagar a la compañía aseguradora, y el valor CIF
k) El total de derechos e impuestos
l) El costo total de importación y el factor
m) El costo unitario de importación de cada alfombra en $us y Bs. (tipo de cambio: Bs.6.85)
Desafíos del Habeas Data y las nuevas tecnología enfoque comparado Colombia y...
El artículo aborda los desafíos del Habeas Data en el marco de las Nuevas Tecnologías de la Información y Comunicación (NTIC), comparando las legislaciones de Colombia y España. Desde la Declaración de los Derechos del Hombre en 1948 hasta la implementación del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa, la protección de la privacidad ha ganado importancia a nivel mundial. El objetivo principal del artículo es analizar cómo las legislaciones de Colombia y España abordan la protección de datos personales, comparando sus enfoques normativos y evaluando la eficacia de sus marcos legales en el contexto de la digitalización avanzada. Se hace uso de un enfoque mixto que combina análisis cualitativo detallado de documentos legales y cuantitativo descriptivo para comparar la prevalencia de ciertos principios en las normativas. Los hallazgos indican que España ha establecido un marco legal robusto y detallado desde 1978, alineándose con las directrices de la UE y el GDPR, mientras que Colombia, aunque ha progresado con leyes como la Ley 1581 de 2012, todavía podría beneficiarse de adoptar aspectos del régimen europeo para mejorar su protección de datos. Este análisis subraya la importancia de las reformas legales y políticas en la protección de datos, crucial para asegurar la privacidad en una sociedad digital y globalizada.
Palabras clave: Avances tecnológicos, Derecho en la era digital, Habeas Data, Marco jurídico y Protección de datos personales.
BBSC® Impuesto Sustitutivo 2024 Ley de Emergencia
Antes de iniciar el contenido técnico de lo acontecido en materia tributaria estos últimos días de mayo; quisiera referirme a la importancia de una expresión tan sabia aplicable a tantas situaciones de la vida, y hoy, meritoria de considerar en el prefacio del presente análisis -
"no se extraña lo que nunca se ha tenido".
Con esta frase me quiero referir a las empresas que funcionan en las zonas de Iquique y Punta Arenas, acogidas a los beneficios de las zonas francas, y que, por ende, no pagan impuesto de primera categoría. En palabras técnicas estas empresas no mantienen saldos en sus registros SAC, y por ello, este nuevo Impuesto Sustitutivo, sin duda, es una tremenda y gran noticia.
Lo mismo se puede extender a las empresas que por haber aplicado beneficios de reinversión sumado a las ventajas transitorias de la menor tasa de primera categoría pagada; me refiero a las pymes en su mayoría. Han acumulado un monto de créditos menor en su registro SAC.
En estos casos, no es mucho lo que se tiene que perder.
Lo interesante, es que este ISRAI nace desde un pago efectivo de recursos, lo que exigirá a las empresas evaluar muy bien desde su posición financiera actual, y la planificación de esta, en un horizonte de corto plazo, considerar las alternativas que se disponen.
El 15 de mayo de 2024, el Congreso aprobó el proyecto de ley que “crea un Fondo de Emergencia Transitorio por incendios y establece otras medidas para la reconstrucción”, el cual se encuentra en las últimas etapas previo a su publicación y posterior entrada en vigencia.
Este proyecto tiene por objetivo establecer un marco institucional para organizar los esfuerzos públicos, con miras a solventar los gastos de reconstrucción y otras medidas de recuperación que se implementarán en la Región de Valparaíso a raíz de los incendios ocurridos en febrero de 2024.
Dentro del marco de “otras medidas de reconstrucción”, el proyecto crea un régimen opcional de impuesto sustitutivo de los impuestos finales (denominado también ISRAI), con distintas modalidades para sociedades bajo el régimen general de tributación (artículo 14 A de la ley sobre Impuesto a la Renta) y bajo el Régimen Pyme (artículo 14 D N° 3 de la ley sobre Impuesto a la Renta).
Para conocer detalles revisa nuestro artículo completo aquí BBSC® Impuesto Sustitutivo 2024.
Por Claudia Valdés Muñoz cvaldes@bbsc.cl +56981393599
PMI sector servicios España mes de mayo 2024
Estudio PMI Sector Servicios
El Índice de Actividad Comercial del Sector Servicios subió de 56.2 registrado en abril a 56.9 en mayo, indicando el crecimiento más fuerte desde abril de 2023.
Los 6 Pasos hacia una Financiación Exitosa
¿Cuál es el proceso para tramitar con éxito la financiación de tu empresa? Aquí te mostramos 6 pasos que llevarán tu solicitud a obtener resultados
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Covarianza y correlación
- 2. Covarianza • La covarianza da información sobre la dependencia LINEAL entre dos variables (rentabilidades de activos, en este caso). • El coeficiente de covarianza se define como: • 𝜎12= 𝑅1−𝑅1 ∗ 𝑅2−𝑅2 ∗𝑃
- 3. Covarianza • Así, la covarianza será positiva cuando dos variables se mueven en el mismo sentido: cuando el valor de una variable sube (baja), la otra variable tiende a subir (bajar) también. • De modo análogo, la covarianza será negativa cuando dos variables tienden a moverse en distinto sentido: cuando una variable sube, la otra baja, y viceversa. • Finalmente la covarianza será cero cuando no exista relación LINEAL entre ambas variables.
- 4. Covarianza • En el momento de crear una cartera hay que tener muy en cuenta la covarianza de los activos que la componen. • Si esta covarianza es positiva, tendremos un término que sube el riesgo de la cartera mientras que una covarianza negativa introduce un termino que implica una disminución en el riesgo de la cartera.
- 5. Covarianza • Si σ12 > 0, existe dependencia LINEAL positiva entre las variables 1 y 2:
- 6. Covarianza • Si σ12 < 0, existe dependencia LINEAL negativa entre las variables 1 y 2:
- 7. Covarianza • Si σ12 = 0, no existe dependencia LINEAL entre las variables 1 y 2. • La no-dependencia lineal no sólo se da cuando una de las variables es constante. La única condición que debe cumplirse es que los cambios en una no dependan de los cambios en la otra.
- 8. Correlación • La covarianza tiene el inconveniente de depender de los valores de las observaciones; si son porcentajes (%), la covarianza serán porcentajes (%2); si son miles de euros (€), seran miles de euros (€). • Por tanto, si las observaciones tienen valores elevados la covarianza también tendrá un valor elevado y análogamente para valores pequeños. Por consiguiente, una mayor covarianza no necesariamente refleja una mayor relación entre variables pues este valor alto puede deberse a la unidad de medida.
- 9. Correlación • De hecho, cambiando la unidad de medida (de euros a céntimos, por ejemplo) podemos conseguir covarianzas. • De hecho, cambiando la unidad de medida (de euros a céntimos, por ejemplo) podemos conseguir covarianzas.
- 10. Correlación • El coeficiente de correlación mide la dependencia relativa y permite conocer la intensidad de la relación lineal entre dos variables. • El coeficiente de correlación se define como:
- 11. Correlación • Como la desviación estándar sólo puede ser positiva, el signo del coeficiente de correlación coincide con el signo de la covarianza; si ésta es negativa, el coeficiente de correlación será negativo, y viceversa. • De este modo una relación lineal positiva (respectivamente, negativa) entre variables puede ser detectada tanto por la covarianza como por el coeficiente de correlación. • Puede demostrarse que el coeficiente de correlación sólo tomará valores entre –1 y 1. • Por tanto este coeficiente puede interpretarse como un porcentaje y, de este modo, su interpretación es mucho más sencilla que la de la covarianza.