La correlación la podemos entender como la relación que hay entre uno o dos dominios con el valor de un contradominio, por ejemplo en la funcion f(x)=5x^+3 , si sustituimos el dominio con el valor -2, tenemos que f(x)=5(-2)^+3, f(x)=5(4)+3, f(x)=20+3, f(x)=23, y sustituyendo la misma función con el dominio 2 tenemos que, f(x)=5(2)^+3, f(x)=5(4)+3, f(x)=20+3, f(x)=23, si observamos bien, con 2 y -2 da como resultado un mismo contradominio, ya que al tener una función con el dominio elevado al cuadrado, al despejar tendremos un doble resultado por que al momento de sacar raíz cuadrada se tiene un resultado positivo negativo, quedando : 2 y -2 son correlacionales con 23
de este tema no pude encontrar bastante ya que viene cosas de otras materias pero les dejo una pequeña explicación de que es correlación para que nos sirve.
La correlación trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.
Es decir, determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.
Hay 3 tipos de correlacion La correlación directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta. La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye. La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables. atte jordan macias cayetano
La correlación es la forma numérica en la que la estadística ha podido evaluar la relación de dos o más variables, es decir, mide la dependencia de una variable con respecto de otra variable independiente.
Para poder entender esta relación tendremos que analizarlo en forma gráfica:
Si tenemos los datos que se presentan en la tabla y consideramos que la edad determina el peso de las personas entonces podremos observar la siguiente gráfica:
Donde los puntos representan cada uno de los pares ordenados y la línea podría ser una recta que represente la tendencia de los datos, que en otras palabras podría decirse que se observa que a mayor edad mayor peso.
La correlación se puede explicar con la pendiente de esa recta estimada y de esta forma nos podemos dar cuenta que también existe el caso en el que al crecer la variable independiente decrezca la variable dependiente. En aquellas rectas estimadas cuya pendiente sea cero entonces podremos decir que no existe correlación.
En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad.
La correlación la podemos entender como la relación que hay entre uno o dos dominios con el valor de un contradominio, por ejemplo en la funcion f(x)=5x^+3 , si sustituimos el dominio con el valor -2, tenemos que f(x)=5(-2)^+3, f(x)=5(4)+3, f(x)=20+3, f(x)=23, y sustituyendo la misma función con el dominio 2 tenemos que, f(x)=5(2)^+3, f(x)=5(4)+3, f(x)=20+3, f(x)=23, si observamos bien, con 2 y -2 da como resultado un mismo contradominio, ya que al tener una función con el dominio elevado al cuadrado, al despejar tendremos un doble resultado por que al momento de sacar raíz cuadrada se tiene un resultado positivo negativo, quedando : 2 y -2 son correlacionales con 23
ResponderEliminarEstuve buscando videos sobre este tema pero no encontré :c
ResponderEliminarde este tema no pude encontrar bastante ya que viene cosas de otras materias pero les dejo una pequeña explicación de que es correlación para que nos sirve.
ResponderEliminarLa correlación trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.
Es decir, determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.
creo que si es esto
Hay 3 tipos de correlacion
ResponderEliminarLa correlación directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta.
La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye.
La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables.
atte jordan macias cayetano
La correlación es la forma numérica en la que la estadística ha podido evaluar la relación de dos o más variables, es decir, mide la dependencia de una variable con respecto de otra variable independiente.
ResponderEliminarPara poder entender esta relación tendremos que analizarlo en forma gráfica:
Si tenemos los datos que se presentan en la tabla y consideramos que la edad determina el peso de las personas entonces podremos observar la siguiente gráfica:
Donde los puntos representan cada uno de los pares ordenados y la línea podría ser una recta que represente la tendencia de los datos, que en otras palabras podría decirse que se observa que a mayor edad mayor peso.
La correlación se puede explicar con la pendiente de esa recta estimada y de esta forma nos podemos dar cuenta que también existe el caso en el que al crecer la variable independiente decrezca la variable dependiente. En aquellas rectas estimadas cuya pendiente sea cero entonces podremos decir que no existe correlación.
En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad.
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