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1
REGRESION Y CORRELACIONREGRESION Y CORRELACION
LINEALES LINEALES
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2
Relaciones entre variables y regresión
• El término regresión fue introducido por Galton (1889) refiriéndose a la “ley de la regresión universal”:
– “Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en media, en un grado menor.”
• Regresión a la media– Su trabajo se centraba en la descripción de los rasgos físicos de
los descendientes (una variable) a partir de los de sus padres (otra variable).
– Pearson realizó un estudio con más de 1000 registros de grupos familiares observando una relación del tipo:
• Altura del hijo = 85cm + 0,5 altura del padre (aprox.)
• Conclusión: los padres muy altos tienen tendencia a tener hijos que heredan parte de esta altura, aunque tienen tendencia a acercarse (regresar) a la media. Lo mismo puede decirse de los padres muy bajos.
Francis Galton
Karl Pearson
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3
Regresión
• Describir la relación entre dos variables numéricas• El análisis de regresión sirve para predecir una medida en
función de otra medida (o varias).– Y = Variable dependiente
• predicha• explicada
– X = Variable independiente• predictora• explicativa
– ¿Es posible descubrir una relación?• Y = f(X) + error
– f es una función de un tipo determinado– el error es aleatorio, pequeño, y no depende de X
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4
30
40
50
60
70
80
90
100
140 150 160 170 180 190 200
Diagramas de dispersión , nube de puntos o “Scaterplot”
Mid
e 18
7 cm
.
Mide 161 cm.
Pesa 76 kg.
Pesa 50 kg.
Tenemos las alturas y los pesos de 30 individuos representados en un diagrama de dispersión.
Variable independiente x (altura)
Variable dependiente y (peso)
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5
REGRESION LINEAL SIMPLEREGRESION LINEAL SIMPLE
Finalidad
Estimar los valores de y (variable dependiente) a partir de los valores
de x (variable independiente)
Modelo
xy
y
x
y
a Ordenada en el origen (intercepto)
=tg coeficiente de regresión (pendiente)
x
y x
yb
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6
Fuerte relacióndirecta.
30
40
50
60
70
80
90
100
140 150 160 170 180 190 200
No hay relacion
30
80
130
180
230
280
330
140 150 160 170 180 190 200
Relación directa e inversa
Cierta relacióninversa
0
10
20
30
40
50
60
70
80
140 150 160 170 180 190 200
Para valores de X por encima de la media tenemos valores de Y por encima y por debajo en proporciones similares.
Para los valores de X mayores que la media le corresponden valores de Y menores. Esto es relación inversa o decreciente.
•Para los valores de X mayores que la media le corresponden valores de Y mayores también.
•Para los valores de X menores que la media le corresponden valores de Y menores también. : relación directa.
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7
COVARIANZA
Es una medida de la variación lineal conjunta de dos variables
++
++y
x
Nxμxyμy
xy
))((
xy < 0 asociación lineal con pendiente negativa
xy = 0 ausencia de asociación lineal
xy > 0 asociación lineal con pendiente positiva
n
xxyy
))((cov
Estimación de xy
Es un estimador sesgado
centroide
x
y
xx
yy
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8
El signo de la covarianza nos dice si el aspecto de la nube de puntos es creciente o no, pero no nos dice nada sobre el grado de relación entre las variables.
Coef. de correlación lineal de Pearson
El coeficiente de correlación lineal de Pearson de dos variables, r, indica si los puntos tienen una tendencia a disponerse alineadamente (excluyendo rectas horizontales y verticales).
r
(Rho ) en la poblaciòn
Valor en la muestra
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9
yxxy /
CORRELACION LINEAL CORRELACION LINEAL
Finalidad
Medir la intensidad de la asociación lineal entre dos variables aleatorias
coeficiente de correlación
covarianza poblacional
coeficiente de determinación
Proporción de varianza compartida por las dos variables
2
yxxy sssr /
r 2
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10
• Es adimensional• Sólo toma valores entre -1y +1 • Las variables NO estàn correlacionadas r=0• Relación lineal perfecta entre dos variables r = +1 o r=-1
– Excluimos los casos de puntos alineados horiz. o verticalmente.
• Cuanto más cerca esté r de +1 o -1 mejor será el grado de relación lineal.– Siempre que no existan observaciones anómalas.
Propiedades de r
-1 +10
Relación inversa perfecta
Relación directa
casi perfecta
VariablesNO correlacionadas
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11
Correlación positiva
Correlación negativa
r = + 10 r +1
-1 r 0 r = - 1
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12
r = 0
Ausencia de correlación
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Animación: Evolución de r y diagrama de dispersión
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14
21
2
r
nrtcalc
ESTIMACION DE ESTIMACION DE (rho) (rho)
Los residuos ( e ) deben ser :
Se compara con el valor
critico (t tabulado)
CONSIDERACIONES PARA LA VALIDEZ DEL TEST
yx ssCovr .
0: HoPRUEBA DE PRUEBA DE
Normales
Homocedasticos
Independientes
Testar la Ho: = 0 equivale a ensayar la Ho: = 0
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Animación: Residuos del modelo de regresión
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ESTADISTICOS USUALES
Varianza residual (insesgada)2
2
2
2)ˆ(2.ˆ
nn
yyxys
Error tipico de estimación de y2.ˆ.ˆ xysxys
Error tipico de estimación de b SCXxysbs .ˆˆ
Coeficiente
de Determinación R2)1 2
R(0 SCtotal
nSCRegresió2R
2
22 1
Y
e
S
SR
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17
¿Cómo medir la bondad de una regresión?
Imaginemos un diagrama de dispersión, y vamosa tratar de comprender en primer lugar qué esel error residual, su relación con la varianza de Y, y de ahí, cómo medir la bondad de un ajuste.
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18
Interpretación de la variabilidad en Y
YEn primer lugar olvidemos que existe la variable X. Veamos cuál es la variabilidad en el eje Y.
La franja sombreada indica la zona donde varían los valores de Y.
Proyección sobre el eje Y = olvidar X
2 YS
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19
Interpretación del residuo ( )
YFijémonos ahora en los errores de predicción (líneas verticales). Los proyectamos sobre el eje Y.
Se observa que los errores de predicción, residuos, están menos dispersos que la variable Y original.
Cuanto menos dispersos sean los residuos, mejor será la bondad del ajuste.
yy ˆ
2eS
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20
Resumiendo: La dispersión del error residual será una fracción de la dispersión original de Y Cuanto menor sea la dispersión del error residual mejor será el ajuste de regresión.
Bondad de un ajuste
2
22 1
Y
e
S
SR
Y
22 Ye SS
Eso hace que definamos como medida de bondad de un ajuste de regresión, o coeficiente de determinación a:
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21
A medida que los valores se alejan del centroide ( , )
las estimaciones de y son más imprecisas
Consecuencia sobre las estimaciones de Consecuencia sobre las estimaciones de yy
y
x
xy
faja de confianza para
y
x
faja de confianza para
xy
x y
bstb ˆbstb ˆb
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22
P Q
Buen ajuste a la recta en el intervalo PQNO implica que la relación sea lineal fuera del mismo
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23
La recta de regresión de y sobre x no es la misma que la de x sobre y , salvo que todos los puntos estén sobre la recta
y
x
xey
x
ye
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24
Precauciones en la interpretación de r
r significativo NO implica relación de causalidad entre las variables
r = 0 NO implica ausencia de asociación entre las variables
t x y
x
yy
x
r = 0r = 0
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25
Los problemas de regresión y de correlación lineales se parecen pero difieren
En la finalidad
En las variables
REGRESION CORRELACION
x variable independiente fija
NO hay distinción entre variable dependiente e
independiente
y variable dependiente aleatoria
x e y son variables aleatorias
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26
Cálculos en correlación y regresión
Entrar x Hallar y Borrar la memoria estadística x xs Entrar y Hallar y Borrar la memoria estadística y ys Entrar los productos (x y) Hallar yx Calcular:
yxyxCov .
yx ssCovr . Testar:
0: Ho
bxay xbya x
ys
rsb