{"id":15517,"date":"2022-04-17T18:42:48","date_gmt":"2022-04-17T17:42:48","guid":{"rendered":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/?page_id=15517"},"modified":"2024-02-13T13:47:43","modified_gmt":"2024-02-13T12:47:43","slug":"correlation-et-regressions","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/correlacion-y-regresiones\/","title":{"rendered":"Correlaci\u00f3n y regresiones 101"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"15517\" class=\"elementor elementor-15517\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-d513d53 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d513d53\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a15c6d4\" data-id=\"a15c6d4\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b787c43 elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b787c43\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/2020\/04\/03\/teorias-y-algoritmos-2\/\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Teor\u00edas<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-b51b278\" data-id=\"b51b278\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7dcaf85 elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7dcaf85\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Pagina de inicio<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-9feebf1\" data-id=\"9feebf1\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-669f080 elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"669f080\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Correlation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Wiki<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5460056 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5460056\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-9161868\" data-id=\"9161868\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8222948 elementor-widget elementor-widget-toggle\" data-id=\"8222948\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"toggle.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-1361\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"1\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-1361\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">I. Correlaci\u00f3n<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-1361\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"1\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-1361\"><ul><li><a class=\"mw-redirect\" title=\"Coeficiente de correlaci\u00f3n producto-momento de Pearson\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Pearson_product-moment_correlation_coefficient\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Momento del producto de Pearson<\/a><\/li><li><a title=\"Correlaci\u00f3n parcial\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Partial_correlation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Correlaci\u00f3n parcial<\/a><\/li><li><a title=\"confuso\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Confounding\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Variable de confusi\u00f3n<\/a><\/li><li><a title=\"Coeficiente de determinaci\u00f3n\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Coefficient_of_determination\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Coeficiente de determinaci\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-1362\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"2\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-1362\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">II. An\u00e1lisis de regresi\u00f3n<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-1362\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"2\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-1362\"><ul><li><a class=\"mw-redirect\" title=\"Errores y residuos en estad\u00edstica\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Errors_and_residuals_in_statistics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Errores y residuos<\/a><\/li><li><a title=\"Validaci\u00f3n de regresi\u00f3n\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Regression_validation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Validaci\u00f3n de regresi\u00f3n<\/a><\/li><li><a title=\"modelo mixto\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mixed_model\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Modelos de efectos mixtos<\/a><\/li><li><a title=\"Modelo de ecuaciones simult\u00e1neas\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Simultaneous_equations_model\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Modelos de ecuaciones simult\u00e1neas<\/a><\/li><li><a class=\"mw-redirect\" title=\"Splines de regresi\u00f3n adaptativa multivariante\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Multivariate_adaptive_regression_splines\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Splines de regresi\u00f3n adaptativa multivariada (MARS)<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-1363\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"3\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-1363\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">tercero regresi\u00f3n lineal<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-1363\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"3\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-1363\"><ul><li><a title=\"Regresi\u00f3n lineal simple\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Simple_linear_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Regresi\u00f3n lineal simple<\/a><\/li><li><a title=\"M\u00ednimos cuadrados ordinarios\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ordinary_least_squares\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">M\u00ednimos cuadrados ordinarios<\/a><\/li><li><a title=\"Modelo linear general\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/General_linear_model\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Modelo linear general<\/a><\/li><li><a title=\"Regresi\u00f3n lineal bayesiana\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bayesian_linear_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">regresi\u00f3n bayesiana<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-1364\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"4\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-1364\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">IV. regresi\u00f3n no lineal<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-1364\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"4\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-1364\"><ul><li><a title=\"regresi\u00f3n no lineal\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Nonlinear_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">regresi\u00f3n no lineal<\/a><\/li><li><a title=\"Regresi\u00f3n no param\u00e9trica\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Nonparametric_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">no param\u00e9trico<\/a><\/li><li><a title=\"Regresi\u00f3n semiparam\u00e9trica\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Semiparametric_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Semiparam\u00e9trico<\/a><\/li><li><a title=\"regresi\u00f3n isot\u00f3nica\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Isotonic_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Isot\u00f3nico<\/a><\/li><li><a title=\"Regresi\u00f3n robusta\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Robust_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Robusto<\/a><\/li><li><a title=\"heterocedasticidad\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Heteroscedasticity\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">heterocedasticidad<\/a><\/li><li><a title=\"homocedasticidad\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Homoscedasticity\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">homocedasticidad<\/a><\/li><\/ul><p><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/correlacion-y-regresiones\/transformacion-de-datos-y-regresion\/\">Regresi\u00f3n<\/a> generalizado:<\/p><ul><li><a title=\"familia exponencial\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Exponential_family\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">familias exponenciales<\/a><\/li><li><a title=\"Regresi\u00f3n log\u00edstica\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Logistic_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Log\u00edstica (Bernoulli)<\/a>\u00a0\/\u00a0<a title=\"regresi\u00f3n binomial\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Binomial_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Binomio<\/a>\u00a0\/\u00a0<a title=\"pez de regresi\u00f3n\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Poisson_regression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Regresiones de peces<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-1365\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"5\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-1365\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">V.Tutoriales<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-1365\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"5\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-1365\"><ul><li><a href=\"https:\/\/vigneshmadanan.medium.com\/linear-regression-basics-and-regularization-methods-b40359b0aea5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u00bfC\u00f3mo encontrar la regresi\u00f3n correcta?<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/correlacion-y-regresiones\/transformacion-de-datos-y-regresion\/\">De la normalizaci\u00f3n de datos a la regresi\u00f3n<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/analisis-de-datos\/como-manejar-los-datos-faltantes\/\">C\u00f3mo manejar los datos faltantes<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/analisis-de-datos\/seleccion-de-columnas\/\">Selecci\u00f3n de columnas<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/analisis-descriptivo\/buenas-practicas-para-analisis-exploratorio-de-datos\/\">Tutorial sobre mejores pr\u00e1cticas en an\u00e1lisis exploratorio de datos<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2b970d0 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2b970d0\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7b1a5dd\" data-id=\"7b1a5dd\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bb8089 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1bb8089\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Contenido<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Tabla de contenido alternativo\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Palanca<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/correlacion-y-regresiones\/#Correlation-et-Regressions\" >Correlaci\u00f3n y Regresiones<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Correlation-et-Regressions\"><\/span>Correlaci\u00f3n y Regresiones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6c33bf4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6c33bf4\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-76957d9\" data-id=\"76957d9\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eacb0be elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eacb0be\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En estad\u00edstica, correlaci\u00f3n o dependencia es cualquier relaci\u00f3n estad\u00edstica, causal o no, entre dos variables aleatorias o datos bivariados. Aunque en el sentido m\u00e1s amplio &quot;correlaci\u00f3n&quot; puede indicar cualquier tipo de asociaci\u00f3n, en estad\u00edstica normalmente se refiere al grado en que un par de variables se relaciona linealmente. Ejemplos familiares de fen\u00f3menos dependientes incluyen la correlaci\u00f3n entre el tama\u00f1o de los padres y su descendencia, y la correlaci\u00f3n entre el precio de un bien y la cantidad que los consumidores est\u00e1n dispuestos a comprar, como se representa en la llamada curva de demanda.<\/p><p>Las correlaciones son \u00fatiles porque pueden indicar una relaci\u00f3n predictiva que se puede usar en la pr\u00e1ctica. Por ejemplo, una empresa de servicios p\u00fablicos de electricidad puede producir menos electricidad en un clima templado dependiendo de la correlaci\u00f3n entre la demanda de electricidad y las condiciones clim\u00e1ticas. En este ejemplo, existe una relaci\u00f3n causal, ya que el clima extremo hace que las personas usen m\u00e1s electricidad para calentar o enfriar. Sin embargo, en general, la presencia de una correlaci\u00f3n no es suficiente para inferir la presencia de una relaci\u00f3n causal (es decir, la correlaci\u00f3n no implica causalidad).<\/p><p>En el modelado estad\u00edstico, el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n es un conjunto de procesos estad\u00edsticos para estimar las relaciones entre una variable dependiente (a menudo llamada variable de &quot;resultado&quot; o &quot;respuesta&quot;) y una o m\u00e1s variables independientes (a menudo llamadas &quot;predictores&quot;), &#039;covariables&#039; , &#039;variables explicativas&#039; o &#039;caracter\u00edsticas&#039;). La forma m\u00e1s com\u00fan de an\u00e1lisis de regresi\u00f3n es la regresi\u00f3n lineal, en la que se encuentra la l\u00ednea (o una combinaci\u00f3n lineal m\u00e1s compleja) que mejor se ajusta a los datos seg\u00fan un criterio matem\u00e1tico espec\u00edfico.\u00a0<\/p><p>Por ejemplo, el m\u00e9todo de m\u00ednimos cuadrados ordinarios calcula la l\u00ednea \u00fanica (o hiperplano) que minimiza la suma de las diferencias al cuadrado entre los datos verdaderos y esa l\u00ednea (o hiperplano). Por razones de <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/logica-matematica-27\/\">Matem\u00e1ticas<\/a> (ver regresi\u00f3n lineal), esto le permite al investigador estimar la expectativa condicional (o valor medio de la poblaci\u00f3n) de la variable dependiente cuando las variables independientes toman un conjunto dado de valores. Las formas menos comunes de regresi\u00f3n utilizan procedimientos ligeramente diferentes para estimar par\u00e1metros de ubicaci\u00f3n alternativos (p. ej., regresi\u00f3n por cuantiles o an\u00e1lisis de condiciones necesarias) o estiman la expectativa condicional en una colecci\u00f3n m\u00e1s grande de modelos no lineales (por ejemplo, regresi\u00f3n no param\u00e9trica).<\/p><p>El an\u00e1lisis de regresi\u00f3n se utiliza principalmente para dos prop\u00f3sitos conceptualmente distintos.<\/p><p>Primero, el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n se usa ampliamente para la predicci\u00f3n y el pron\u00f3stico, donde su uso se superpone significativamente con el campo del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p><p>En segundo lugar, en algunas situaciones, el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n se puede utilizar para inferir relaciones causales entre variables independientes y dependientes. Es importante se\u00f1alar que las regresiones por s\u00ed solas solo revelan las relaciones entre una variable dependiente y un conjunto de variables independientes en un conjunto de datos fijo. Para usar regresiones para la predicci\u00f3n o para inferir relaciones causales, respectivamente, un investigador debe justificar cuidadosamente por qu\u00e9 las relaciones existentes tienen poder predictivo para un nuevo contexto o por qu\u00e9 una relaci\u00f3n entre dos variables tiene una interpretaci\u00f3n causal. Esto \u00faltimo es particularmente importante cuando los investigadores esperan estimar las relaciones causales utilizando datos de observaci\u00f3n.<\/p><p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-15519 size-medium\" src=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/corral10-300x170.jpg\" alt=\"correlaci\u00f3n y regresiones\" width=\"300\" height=\"170\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/corral10-300x170.jpg 300w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/corral10-18x10.jpg 18w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/corral10-600x340.jpg 600w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/corral10.jpg 762w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Teor\u00edas P\u00e1gina de inicio de Wiki I. Correlaci\u00f3n producto-momento de Pearson Correlaci\u00f3n parcial Variable de confusi\u00f3n Coeficiente de determinaci\u00f3n II. An\u00e1lisis de regresi\u00f3n Errores y residuos Validaci\u00f3n de regresi\u00f3n Mixta \u2026 <\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-15517","page","type-page","status-publish","hentry"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/15517","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15517"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/15517\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20643,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/15517\/revisions\/20643"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15517"}],"curies":[{"name":"gracias","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}