Conceptos iniciales de la Regresión lineal simple y ejemplos. Da una introducción general acerca de la Estadística en el ramo de la Inferencia Estadística así como de las aplicaciones para poder proyectar o realizar pronósticos.

1. 1. Regresión lineal simple
y correlación.
Estudia el pasado si quieres pronosticar el futuro. Confucio

2. • En este tema se desarrollan medidas
numéricas para expresar la relación
entre dos variables.
• ¿Es fuerte o débil la relación, o es directa o
inversa?
• Además, se desarrolla una ecuación
para expresar la relación entre
variables, para permitir la estimación
de una variable con base en otra.
Introducción

3. ¿Qué es el análisis de correlación?
Es el estudio de
la relación entre
variables.
Grupo de técnicas
para medir la
asociación entre
dos variables.
La idea básica es
reportar la
asociación entre
dos variables.

4. Tipos de asociaciones
• Para determinar el tipo de asociación entre dos variables el primer
paso habitual es trazar los datos en un diagrama de dispersión

5. Ejemplo
• Suponga que el gerente de ventas de
Copier Sales of America, que tiene
una fuerza de ventas muy grande en
Estados Unidos y Canadá, desea
determinar si hay alguna relación
entre el número de llamadas de
ventas en un mes y el número de
copiadoras vendidas ese mes. El
gerente selecciona una muestra
aleatoria de 10 representantes de
ventas y determina el número de
llamadas de ventas que cada uno
hizo el mes pasado y el número de
copiadoras vendidas. La información
muestral aparece en la tabla

6. La implicación es que el número de copiadoras
vendidas se relaciona con el número de
llamadas de ventas.
Conforme aumenta el número de llamadas de
venta, parece que el número de copiadoras
vendidas también aumenta.
De este modo, el número de llamadas de ventas
se considera variable independiente, y el de
copiadoras vendidas, variable dependiente

7. Variables
Dependiente
• Variable que se predice
o estima. Se muestra
en el eje Y.
Independiente
• Variable que
proporciona la base
para la estimación.
• Es la variable de
pronóstico. Se muestra
en el eje X.

8. Análisis
Es razonable que el, gerente
nacional de ventas, diga a sus
vendedores que, entre más
llamadas de ventas hagan, se
espera que vendan más
copiadoras.
Observe que, aunque parece haber
una relación positiva entre las dos
variables, no todos los puntos se
encuentran en una recta.

9. Coeficiente de correlación
• Medida de la fuerza de la relación lineal entre dos variables.

10. Coeficiente de correlación
El coeficiente de correlación de la muestra se identifica por la
letra minúscula r.
Muestra la dirección y fuerza de la relación lineal (recta) entre
dos variables en escala de intervalo o en escala de razón.
Varía de –1 hasta +1, inclusive.
Un valor cercano a 0 indica que hay poca asociación entre las
variables.
Un valor cercano a 1 indica una asociación directa o positiva
entre las variables.
Un valor cercano a –1 indica una asociación inversa o negativa
entre las variables.
Características

11. Coeficiente de correlación
x=
y=

12. Modelo de regresión simple.
• Ecuación que expresa la relación lineal entre
dos variables.

14. Referencias
• Lind, D. A., Rubio Ruiz, R. M., Vizcaíno Díaz, O., & Mason, R. D.
(2015). Estadística aplicada a los negocios y la economía (3a ed.).
McGraw-Hill Education.