La Regresion y la Correlacion son dos medidas que estan estrechamente relacionadas pero son totalmente diferentes, los conceptos expuestos a continuacion aclaran la diferencia entre los dos terminos.
El concepto de Correlacion dice que es la medida en la cual se relacionan dos variables diferentes por ejemplo como se relaciona la cantidad de fumadores con la cantidad de enfermos de cancer del pulmon o la relacion que tienen las notas de cursos de estudiantes de diferentes universidades o diferentes nivel economico.
Por otra parte la Regresion es la ecuacion matematica que describe el comportamiento de dos medidas, es decir, con la regresion podemos construir una formula que nos de el numero de enfermos de cancer de pulmon en funcion de los fumadores o el numero de cursos aprobados en funcion de la universidad o del estatus social del estudiante.
La correlacion se torna interesante cuando el analista o la persona quien esta ejecutando el analisis de la relacion entre las variables nececita saber con que fuerza influye una variable con el comportamiento de la segunda variable, es decir, cuando medimos la correlacion nos interesa saber que tan importante es una variable y que tanto influye en el resultado.
En la otra mano tenemos la Regresion que por definicion sabemos que es la construccion de una ecuacion matematica que describe el coportamiento de dos variables a partir de datos mustrales capturados, entonces, la regresion es util cuando saber una prediccion del resultado en base a un valor que resulta ser la variable de la ecuacion calculada por medio de la regresion de datos por ejemplo si yo tengo el numero de alumnos en una clase de matematica y quiero saber la cantidad de alumnos que aprobaran, lo puedo lograr gracias a datos estadisticos que me han generado una ecuacion que describa el comportamiento del numero de alumnos aprobados en funcion del numero de alumnos inscritos de el curso de matematica.
Muy buena explicación, me sirvió de mucho
ResponderEliminarGracias, muy claro!!
ResponderEliminarMuchas gracias :D, sencillo y fácil de entender, me ha ahorrado bastante tiempo y quebraderos de cabeza :)
ResponderEliminarLa correlación sirve para comparar dos variables en que una variable no es dependiente de la otra; ejemplo, comparar resultados de una misma muestra realizada por dos laboratorios distintos, lab A y lab B. La regresión en cambio nos sirve para saber que tan dependiente es una variable respecto de la otra; los resultados del laboratorio A (variable dependiente)se comparan con los resultados correctos (variable independiente). En esta última incluso podemos hacer un modelo predictivo.
ResponderEliminarSuper buena aclaración. Es el complemento exacto que necesita la explcación dada por AudieMan
EliminarMe gustó la información. ¡Muy buena!, y también muy entendible :)
ResponderEliminarSólo le falló un poco la ortografía... pero, de ahí, sólo eso =)
Mas claro ni el agua!
ResponderEliminarmuy buena la explicacion ahora entiendo!! gracias por publicarlo
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ResponderEliminarExcelente, muchas gracias
ResponderEliminarBién la l de AUDIEMAN y la complementación de de Gabriela
ResponderEliminarExcelente explicación. Gracias. Solo que hay casos en que la correlación es mayor de 0.60 y cuando aplicamos el analisis de regresión el coeficiente de determinación baja por ejemplo a 0.40, entonces esta ecuación es débil, y la correlación ya no es funcional.
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