Seminario 9 rebeca
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Este documento presenta conceptos clave sobre análisis de correlación y regresión lineal. Explica cómo calcular e interpretar el coeficiente de correlación, el coeficiente de determinación, la ecuación de regresión, el error estándar de la estimación, e intervalos de confianza y predicción. También describe suposiciones fundamentales de regresión lineal y cómo realizar pruebas de hipótesis sobre correlación. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
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- 1. Seminario 9 Tarea: con cada par de variables obtener: -Diagrama de dispersión. - Coeficiente de correlación. Variables: -Número de instrumentos (I) y número de infecciones hospitalarias (D). - Número de catéteres intravenosos (I) y números de infecciones intrahospitalarios (D). - Ventilación mecánica (I) y número de infecciones respiratorias (D). - Dependiente: la variable x. - Independiente la variable y.
- 2. Primera pareja de variables: • Diagrama de dispersión: Gráficos cuadro de diálogos antiguos dispersión de puntos. • Número de instrumentos (X), número de infecciones (Y).
- 3. Seleccionamos dispersión simple y ponemos las variables en sus respectivos sitios.
- 4. Esta es la gráfica que nos sale de resultado. No sigue una distribución normal ni ningún parámetro por lo tanto no es correcto hacer el coeficiente de correlación de Pearson.
- 5. Coeficiente de correlación: Analizar correlacionar bivariadas.
- 6. En opciones marcamos las casillas que aparecen marcadas.
- 7. Estos son los resultados que obtenemos, nos sale en las correlaciones que hay correlación lineal, esto es falso ya que para poder hacer el coeficiente de correlación de Pearson tenía que haber una distribución normal en el gráfico y no la hay.
- 8. Segunda pareja de variables: • Diagrama de dispersión:
- 10. Coeficiente de correlación: Repetimos el mismo procedimiento que hemos hecho con las variables anteriores
- 12. Tercera pareja de variables: Diagrama de dispersión .
- 13. No sigue una distribución normal.