Coeficiente de correlación de Pearson
Es una medida de la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.
De manera menos formal, podemos definir el coeficiente de correlación de Pearson como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.
1- En una tarea de clasificación de patrones que constaba de 10 láminas se obtuvieron los
siguientes datos de las diferencias de las distancias logarítmicas del estímulo a clasificar con
respecto a los prototipos de las dos clases en que podía ser encuadrado y del número de
errores cometidos por los sujetos:
Lámina 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Diferencia 0,71 0,67 1,98 1,61 0,67 1,48 0,25 1,44 1,06 0,95
Nº errores 12 10 4 2 6 5 16 3 4 8
a) Calcule el coeficiente de correlación de Pearson e interprete el resultado.
El coeficiente de correlación será:
r= 0 829
RECTA DE REGRESION
La recta de regresión es la que mejor se ajusta a la nube de puntos.
La recta de regresión pasa por el punto 
llamado centro de gravedad.
llamado centro de gravedad.Recta de regresión de Y sobre X
La recta de regresión de Y sobre X se utiliza para estimar los valores de la Y a partir de los de la X.
La pendiente de la recta es el cociente entre la covarianza y la varianza de la variable X.
Recta de regresión de X sobre Y
La recta de regresión de X sobre Y se utiliza para estimar los valores de la X a partir de los de la Y.
La pendiente de la recta es el cociente entre la covarianza y la varianza de la variable Y.
Si la correlación es nula, r = 0, las rectas de regresión son perpendiculares entre sí, y sus eucaciones son:
y = 
x = 
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