no se obtiene la producción necesaria en el cos

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  • 8/17/2019 No Se Obtiene La Producción Necesaria en El Cos

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    En este caso se dice que las variables son incorreladas y la nube de puntos tiene una

    forma redondeada.

    Grado de correlación

    El grado de correlación indica la proximidad que hay entre los puntos de la nube

    de puntos. Se pueden dar tres tipos

    1. Correlación fuerte

    La correlación será fuerte cuanto más cerca est!n los puntos de la recta.

    2. Correlación débil

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    La correlación será d!bil cuanto más separados est!n los puntos de la recta.

    3. Correlación nula

    COEFICIENTE DE CORRELACIN

    ir a estudio anal"tico de las n#dimensionales

    $ara poder contar con un indicador que nos permita, por un lado establecer la

    covariación con%unta de dos variables , y por otro, que tenga la universalidad

    suficiente para poder establecer comparaciones entre distintos casos, se utili&a elcoeficiente de correlación 'lineal, de $earson(.La correlación es, pues una medida

    de covariación con%unta que nos informa del sentido de esta y de su relevancia,

    que está acotada y permite la comparación entre distintos casos.

    El coeficiente de correlación entre dos variables puede definirse como

    la covarian&a existente entre sus dos variables tipificadas y tiene por expresión de

    cálculo

     

    Inter!retación

    ))"i r # $ *ay correlación negativa  las dos variables se correlacionan ensentido inverso.+ valores altos de una de ellas le suelen corresponder valor ba%os

    http://www.uv.es/ceaces/base/descriptiva/estudimul.htmhttp://www.uv.es/ceaces/base/descriptiva/covarianza.htmhttp://www.uv.es/ceaces/base/descriptiva/covarianza.htmhttp://www.uv.es/ceaces/base/descriptiva/estudimul.htm

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    de la otra y viceversa.uánto más próximo a #- est! el coeficiente de correlación

    más patente será esta covariación extrema.Si r #- hablaremos de correlaciónnegativa !erfecta lo que supone una determinación absoluta entre las dosvariables ' en sentido inverso( Existe una relación funcional perfecta entre

    ambas'una relación lineal de pendiente negativa(.

    )) "i r % $ *ay correlación !ositiva las dos variables se correlacionan ensentido directo.+ valores altos de una le corresponden valores altos de la otra e

    igualmente con los valores ba%os.uánto más próximo a /- est! el coeficiente de

    correlación más patente será esta covariación.Si r - hablaremos de correlación!ositiva !erfecta lo que supone una determinación absoluta entre las dosvariables 'en sentido directo(Existe una relación lineal perfecta ' con pendiente

     positiva(.

    )) "i r & $ se dice que las variables están incorrelacionadas no puedeestablecerse ningún sentido de covariación.