Nivel intermedio
Conocimiento > Ciencias matemáticas >
Contribución revisada por expertos

Análisis de correlación

Conocimientos previos Media Varianza Covarianza Sumatoria   Descripción El análisis de correlación es un procedimiento estadístico que nos permite determinar si dos variables están relacionadas o no. El resultado del análisis es un coeficiente que puede tomar valores entre -1 y +1.  El signo indica el  tipo de correlación entre las variables. Un signo positivo indica que existe una relación… leer más "Análisis de correlación"
Nivel avanzado
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Análisis de correlación

Conocimientos previos Media Varianza Covarianza Sumatoria   Descripción El análisis de correlación consiste en un procedimiento estadístico para determinar si dos variables están relacionadas o no. El resultado del análisis es un coeficiente de correlación  que puede tomar valores entre -1 y +1.  El signo indica el  tipo de correlación entre las dos variables . Un signo positivo indica que existe una relación… leer más "Análisis de correlación"
Nivel básico
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Análisis de correlación

Conocimientos previos Variable Varianza Covarianza   Descripción En la rama de la estadística, la correlación se refiere a que existe un vínculo entre varios eventos. Una de las herramientas que nos permite inferir si existe dicho vínculo es justamente el análisis de correlación. Este procedimiento tiene por objetivo indicarnos si existe relación entre dos eventos – es decir, variables–, un… leer más "Análisis de correlación"
Nivel avanzado
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Análisis de componentes principales (PCA)

Conocimientos previos Medidas de tendencia central Medidas de dispersión Álgebra lineal   Descripción Es un algoritmo matemático para reducir las dimensiones de conjuntos de datos reteniendo la mayoría de la variación de ellos en vectores llamados componentes principales. Las componentes principales son combinaciones lineales no correlacionadas entre sí de las variables originales y maximizan la varianza de las observaciones. Este algoritmo es ampliamente… leer más "Análisis de componentes principales (PCA)"