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Asociación o relación

Recuerdo que me enseñó que la correlación es una prueba de asociación y de regresión es la prueba de la relación.

Además, me recuerda que la asociación significa que no se realiza ninguna suposición sobre cuál es la variable independiente y cuál es la variable dependiente, mientras que la relación implica tal distinción.

Mi pregunta: Son los términos "asociación" y la "relación" intercambiables?

Más específicamente, si me interpretar mis resultados de un bivariante de correlación lineal de análisis, sería apropiado el uso de palabras tales como "había una fuerte relación positiva entre la a y la B"?

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Sean Hanley Puntos 2428

En virtud de las definiciones que hemos enumerado, la "asociación" y la "relación" sería no ser intercambiables. Sin embargo, yo diría que un mejor uso del término "relación" sería bastante sinónimos de esta aplicación. Creo que su maestro estaba haciendo un importante y correcta, punto sobre la correlación y regresión, sino que la forma en que fue hecho (al menos de acuerdo a su memoria) utiliza el término "relación" en una manera no estándar. Creo que usted está en una sólida base para hacer la reclamación, como en su último párrafo. Para obtener más información sobre la forma asimétrica de la frente naturaleza simétrica de regresión y correlación, ver aquí.

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mat_geek Puntos 1367

Sí. Usted es básicamente correcto. La regresión se utiliza cuando se desea mostrar cómo una variable dependiente $Y$ está relacionado con una o más variables independientes. Cuando hacemos referencia a la correlación estamos tomando sobre una asociación. La regresión se utiliza a menudo para predecir el futuro de las respuestas para $y$ basado en los valores dados por $x$. En menos de cuadrados de la regresión de las variables predictoras son asumidos para ser observado sin error y $Y$ tiene un independiente término de error aleatorio. También hay error en las variables de regresión donde tanto $X$ $Y$ se supone que ha de ser observado con error. Para que el problema de mínimos cuadrados no es el adecuado fue estimar la función de regresión. La función de $f(x) =E(Y\vert X=x)$ para el modelo se llama la función de regresión. Sin embargo, las dos ideas están entrelazados. El producto-momento de Pearson de correlación mide la fuerza de la relación lineal entre el$X$$Y$. Si usted está usando un modelo de regresión lineal simple $Y=bX+a+\epsilon$ donde $\epsilon$ es independiente de término de error en $Y$ $a$ $b$ son el intercepto y la pendiente de los parámetros, respectivamente, existe una relación directa entre el parámetro de $b$ y el coeficiente de correlación de Pearson.

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