En los ejercicios 1 a 2, construya un diagrama de dispersión, calcule el valor del coeficiente de correlación lineal r, calcule los valores críticos de r utilizando α = 0. 05, y determine si existe evidencia suficiente para sustentar la afirmación de que existe una correlación lineal entre las dos variables.
Pregunta de Estadística y Cálculo · 1 respuesta · 6 votos · mejor respuesta de Licmartinezlz
En resumen
Ejercicio 1 : Edades de actrices y actoresn = 19Valor de la covarianzaσxy = ∑(Xi - μx) (Yi - μy / nσxy = - 0, 02 * 179, 92 / 19σxy = 0, 19Grafique la nube de puntos. Ver archivo adjuntoCorrelación y el coeficiente de correlación.
Ejercicio 1 : Edades de actrices y actoresn = 19Valor de la covarianzaσxy = ∑(Xi - μx) (Yi - μy / nσxy = - 0, 02 * 179, 92 / 19σxy = 0, 19Grafique la nube de puntos.
Ver archivo adjuntoCorrelación y el coeficiente de correlación.
Coeficiente de correlación : ρ = (1 / n - 1) (∑Xi - μx / σx)(Yi - μy / σy)σx = √1 / n - 1 ( ∑(Xi - σx)²σx = √1 / 18 (3352, 61)σx = 13, 65σy = √1 / n - 1 ( ∑(Yi - σy)²σy = √1 / 18 (3262, 79)σy = 13, 46ρ = (1 / n - 1) (∑Xi - μx / σx)(Yi - μy / σy)ρ = (1 / 18) ( - 0, 02 / 13, 65)(179, 72 / 13, 46)ρ = 0, 055 * ( - 0, 0015) (13, 35)ρ = - 0, 0011El coeficiente de correlación lineal es un número real comprendido entre −1 y 1.
(−1 ≤ r ≤ 1) Si ρ = 1 ó −1, los puntos de la nube están sobre la recta creciente o decreciente.
Como el coeficiente no tiende a estos valores sino a - 0, 011, entonces no existe dependencia funcional entre ambas variable.
Ejercicio 1 : Edades de actrices y actoresn = 19Valor de la covarianzaσxy = ∑(Xi - μx) (Yi - μy / nσxy = - 0, 02 * 179, 92 / 19σxy = 0, 19Grafique la nube de puntos.
Esta es una medida utilizada en la estadística que se conoce como el Coeficiente de Correlación de Pearson. Es la relación lineal que existe entre dos variables aleatorias cuantitativas. Por otro lado la covarianza es…
Respuesta d. Es una propiedad de la covarianza que : Cov(aX ; bY) = a. B. Cov(X ; Y) es decir que al multiplicar a las variables por 2 y por 3, la covarianza de las nuevas variables será 6 veces la covarianza de las…
En estadística, el coeficiente de correlación de Pearson es una medida lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de…