Calcula el coeficiente de correlación y la ecuación de regresión entre dos variables.
Cómo entender la relación entre dos variables
El análisis de correlación y regresión son métodos estadísticos para examinar la relación entre dos variables. La correlación mide la fuerza y la dirección de la relación, mientras que la regresión se usa para modelar cómo una variable afecta a otra. Coeficiente de correlación (r): varía entre -1 y +1. Valor positivo = las variables aumentan juntas, valor negativo = una aumenta mientras la otra disminuye, cercano a 0 = relación débil. Por ejemplo, las horas de estudio y las calificaciones de examen suelen tener correlación positiva. Análisis de regresión y aplicaciones: la ecuación de regresión (y = mx + b) permite hacer predicciones futuras. El valor de R² muestra qué tan bien explica el modelo (rango 0-1, cerca de 1 = buen modelo). Aplicaciones: previsión de ventas (gasto publicitario → ventas), rendimiento académico (tiempo de estudio → calificaciones), análisis económico (PIB → consumo), investigación sanitaria (edad → factores de riesgo).
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El coeficiente de correlación (r) muestra la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables. Varía entre -1 y +1.
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Introduce los valores de X separados por comas o espacios
Introduce los valores de Y separados por comas o espacios
Ecuación de Regresión
y = 0.6000x + 2.2000
Valor Predicho
x = 6 → y ≈ 5.8000
Nota: El coeficiente de correlación varía entre -1 y +1. +1 = correlación positiva perfecta, -1 = correlación negativa perfecta, 0 = sin relación. El R² muestra el poder explicativo del modelo.