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> diferencia entre coef. de correlacion de pearson y la covarianza
shwú
mensaje Apr 29 2013, 07:06 PM
Publicado: #1


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Hola, el título es bastante claro...
lo que no entiendo exactamente es que si el coef. de correlación mide si una variable es lineal o no y también mide si es inversa o directa, entonces cual es el sentido de la covarianza?

gracias :3


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Leonardo Maurici...
mensaje Apr 29 2013, 07:42 PM
Publicado: #2


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La covarianza lo que trata de obtener es una medida de dependencia lineal entre una v.a. TEX: x e TEX: y, de tal forma que si TEX: y es directamente proporcional a TEX: x entonces la covarianza será positiva (es decir, si tienes una acumulación de puntos, estos tendrán un sentido positivo, algo así como una recta con pendiente positiva), recíprocamente si son inversamente proporcionales entonces las covarianza tenderá a ser negativa.

Ahora para clarificar, si tenemos y=aX+b (a>0) entonces la correlación de x,y será positiva, y si a<0 entonces será negativa.

No sé si te queda claro, cualquier duda sólo pregunta nuevamente.
Saludos!


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CITA(Marcel Claude @ Oct 13 2013, 22:10 PM) *
Venezuela es más democrático que Chile


XD

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shwú
mensaje Apr 29 2013, 08:31 PM
Publicado: #3


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si gracias por aclarar, lo que pasa es que segun yo el coef de correlacion de pearson sirve para algo muy similar para saber si es lineal, o estoy equivocada?


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jorgeaguayo
mensaje Apr 29 2013, 09:54 PM
Publicado: #4


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El coeficiente de correlación indica la cercanía de una relación lineal entre las variables, mientras que la covalianza permite ver la variación de ambas variables aleatorias, respecto a su media.
Cabe destacar que ambas son muy parecidas, ya que la correlación es la covarianza, dividida por las desviaciones estandar de cada variable del par (o sea, mide el efecto "amortiguado").
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shwú
mensaje Apr 30 2013, 07:24 PM
Publicado: #5


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