ESTADISTICA

Introducción”

• Está enfocado en lo que es el tema de la correlación con la finalidad de explicar que es y para qué sirve así como también hay tipos de correlación y hay algunos ejemplos. Se utiliza en la vida cotidiana

• Para llevar a cabo esta tarea de correlacionar los estilos arquitectónicos el diseñador requiere conocer técnicas de correlación que facilitan su trabajo. Estas técnicas no son más que pasos de diseño que le permiten al diseñador a través de diagramas de flujo de datos correlacionar hacia un estilo arquitectónico en específico el cual el diseñador se encargara de elegir.

Que es la correlación?

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.

MARCO TEORICO

Tipos de correlación

1. El coeficiente de correlación no varía al hacerlo la escala de medición.

Es decir, si expresamos la altura en metros o en centímetros el coeficiente de correlación no varía.

2. El signo del coeficiente de correlación es el mismo que el de la covarianza.

Si la covarianza es positiva, la correlación es directa.

Si la covarianza es negativa, la correlación es inversa.

Si la covarianza es nula, no existe correlación.

3. El coeficiente de correlación lineal es un número real comprendido entre menos −1 y 1.

−1 ≤ r ≤ 1

4. Si el coeficiente de correlación lineal toma valores cercanos a −1 la correlación es fuerte e inversa, y será tanto más fuerte cuanto más se aproxime r a −1.

5. Si el coeficiente de correlación lineal toma valores cercanos a 1 la correlación es fuerte y directa, y será tanto más fuerte cuanto más se aproxime r a 1.

6. Si el coeficiente de correlación lineal toma valores cercanos a 0, la correlación es débil.

7. Si r = 1 ó −1, los puntos de la nube están sobre la recta creciente o decreciente. Entre ambas variables hay dependencia funcional.

Ejemplos de graficas de correlación

Observemos, gráficamente, cómo se distribuyen los valores de dos variables con correlación negativa y de dos variables con correlación positiva:

. Esto significa que cuanto más cerca estemos de los extremos del intervalo de valores posibles: -1 y +1, más correlación tenemos. Por eso, r=-0,9 es más correlación que r=0,8, porque 0,9 es más grande que 0,8.

Observemos en el gráfico adjunto cómo cambia la disposición de los valores de dos variables en función tanto del signo como de la magnitud de la correlación entre ellas:

OBJETIVOS

La regresión y la correlación son dos técnicas estrechamente relacionadas y comprenden una forma de estimación.

En forma más especifica el análisis de correlación y regresión comprende el análisis de los datos muéstrales para saber qué es y cómo se relacionan entre si dos o más variables en una población. El análisis de correlación produce un número que resume el grado de la correlación entre dos variables; y el análisis de regresión da lugar a una ecuación matemática que describe dicha relación.

El análisis de correlación generalmente resulta útil

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