miércoles, 24 de agosto de 2016

Relación entre variables: causalidad, correlación y regresión – UOC


Correlación entre variables. Modelos de regresión simple (lineal, cuadrática, cúbica). Modelos de regresión múltiple.

En este módulo se van a estudiar las relaciones que se pueden presentar entre diferentes variables. En concreto se estudiaran posibles relaciones de depen­dencia entre las variables para intentar encontrar una expresión que permita estimar una variable en función de otras. Para profundizar en el análisis es ne­cesario determinar la forma concreta en que se relacionan y medir su grado de asociación.

Así, por ejemplo, el estudio de las relaciones entre variables se puede aplicar para dar respuestas a preguntas y casos como los siguientes:

¿Existe relación entre la edad de los lectores y el número de préstamos de libros?
En otro caso, una editorial podría usar la relación entre el número de pági­nas de un trabajo y el tiempo de impresión para predecir el tiempo emplea­do en la impresión.
Se quiere estudiar el “tiempo de respuesta” de unos ciertos programas de búsqueda bibliográfica en función del “número de instrucciones” en que están programados.
En una determinada empresa de venta de libros en línea, ¿cómo represen­tamos que el aumento de la cantidad gastada en publicidad provoca un in­cremento de las ventas?
Este módulo examina la relación entre dos variables, una variable indepen­diente y otra dependiente, por medio de la regresión simple y la correlación. También se considera el modelo de regresión múltiple en el que aparecen dos o más variables independientes.

Contenido:

Introducción
Objetivos
1. Relación entre variables
2. Análisis de la correlación
3. Modelos de regresión simple
3.1. Modelos de regresión lineal simple
3.2. Modelos de regresión simple no lineales: modelo cuadrático y cúbico
3.3. Transformaciones de modelos de regresión no lineales: modelos exponenciales
4. Modelos de regresión múltiple
Resumen
Ejercicios de autoevaluación
Solucionario

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