Correlación: Modelos de regresión

Autores
Cuestas, Eduardo; Molina Arias, Manuel; Ochoa Sangrador, Carlos
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
parte de libro
Estado
versión publicada
Descripción
Muchas veces nos interesa determinar si dos variables cuantitativas están asociadas y, si es posible, a partir de una de ellas predecir el valor de la otra. Para ello se utilizan dos análisis estadísticos diferentes denominados análisis de correlación y de regresión. Si el objetivo es establecer una asociación entre las dos variables, recurriremos a la correlación, que es una medida de la relación lineal entre dos variables numéricas. En cambio, si la meta es la predicción, recurriremos a un modelo de regresión, en el que una de las variables se considera independiente o predictora y la otra variable dependiente o resultado.
Fil: Cuestas, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud; Argentina. Hospital Privado Universitario de Córdoba; Argentina
Fil: Molina Arias, Manuel. Hospital Infantil Universitario La Paz; España
Fil: Ochoa Sangrador, Carlos. Complejo Asistencial de Zamora; España
Materia
Medicina Basada en la Evidencia
Epidemiología
Estadística
Metodología de la Investigación
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/276143
Acceder
id CONICETDig_8a62674eb1e0c1c89e6d04958e7a0ce2
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/276143
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Correlación: Modelos de regresiónCuestas, EduardoMolina Arias, ManuelOchoa Sangrador, CarlosMedicina Basada en la EvidenciaEpidemiologíaEstadísticaMetodología de la Investigaciónhttps://purl.org/becyt/ford/3.2https://purl.org/becyt/ford/3Muchas veces nos interesa determinar si dos variables cuantitativas están asociadas y, si es posible, a partir de una de ellas predecir el valor de la otra. Para ello se utilizan dos análisis estadísticos diferentes denominados análisis de correlación y de regresión. Si el objetivo es establecer una asociación entre las dos variables, recurriremos a la correlación, que es una medida de la relación lineal entre dos variables numéricas. En cambio, si la meta es la predicción, recurriremos a un modelo de regresión, en el que una de las variables se considera independiente o predictora y la otra variable dependiente o resultado.Fil: Cuestas, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud; Argentina. Hospital Privado Universitario de Córdoba; ArgentinaFil: Molina Arias, Manuel. Hospital Infantil Universitario La Paz; EspañaFil: Ochoa Sangrador, Carlos. Complejo Asistencial de Zamora; EspañaLúa EdicionesAizpurua Galdeano, Pilar2024info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bookParthttp://purl.org/coar/resource_type/c_3248info:ar-repo/semantics/parteDeLibroapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/276143Cuestas, Eduardo; Molina Arias, Manuel; Ochoa Sangrador, Carlos; Correlación: Modelos de regresión; Lúa Ediciones; 2024; 591-597978-84-128758-1-2CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://evidenciasenpediatria.es/book/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-12-23T14:37:21Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/276143instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-12-23 14:37:21.635CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Correlación: Modelos de regresión
title Correlación: Modelos de regresión
spellingShingle Correlación: Modelos de regresión
Cuestas, Eduardo
Medicina Basada en la Evidencia
Epidemiología
Estadística
Metodología de la Investigación
title_short Correlación: Modelos de regresión
title_full Correlación: Modelos de regresión
title_fullStr Correlación: Modelos de regresión
title_full_unstemmed Correlación: Modelos de regresión
title_sort Correlación: Modelos de regresión
dc.creator.none.fl_str_mv Cuestas, Eduardo
Molina Arias, Manuel
Ochoa Sangrador, Carlos
author Cuestas, Eduardo
author_facet Cuestas, Eduardo
Molina Arias, Manuel
Ochoa Sangrador, Carlos
author_role author
author2 Molina Arias, Manuel
Ochoa Sangrador, Carlos
author2_role author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Aizpurua Galdeano, Pilar
dc.subject.none.fl_str_mv Medicina Basada en la Evidencia
Epidemiología
Estadística
Metodología de la Investigación
topic Medicina Basada en la Evidencia
Epidemiología
Estadística
Metodología de la Investigación
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/3.2
https://purl.org/becyt/ford/3
dc.description.none.fl_txt_mv Muchas veces nos interesa determinar si dos variables cuantitativas están asociadas y, si es posible, a partir de una de ellas predecir el valor de la otra. Para ello se utilizan dos análisis estadísticos diferentes denominados análisis de correlación y de regresión. Si el objetivo es establecer una asociación entre las dos variables, recurriremos a la correlación, que es una medida de la relación lineal entre dos variables numéricas. En cambio, si la meta es la predicción, recurriremos a un modelo de regresión, en el que una de las variables se considera independiente o predictora y la otra variable dependiente o resultado.
Fil: Cuestas, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud; Argentina. Hospital Privado Universitario de Córdoba; Argentina
Fil: Molina Arias, Manuel. Hospital Infantil Universitario La Paz; España
Fil: Ochoa Sangrador, Carlos. Complejo Asistencial de Zamora; España
description Muchas veces nos interesa determinar si dos variables cuantitativas están asociadas y, si es posible, a partir de una de ellas predecir el valor de la otra. Para ello se utilizan dos análisis estadísticos diferentes denominados análisis de correlación y de regresión. Si el objetivo es establecer una asociación entre las dos variables, recurriremos a la correlación, que es una medida de la relación lineal entre dos variables numéricas. En cambio, si la meta es la predicción, recurriremos a un modelo de regresión, en el que una de las variables se considera independiente o predictora y la otra variable dependiente o resultado.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/bookPart
http://purl.org/coar/resource_type/c_3248
info:ar-repo/semantics/parteDeLibro
status_str publishedVersion
format bookPart
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/276143
Cuestas, Eduardo; Molina Arias, Manuel; Ochoa Sangrador, Carlos; Correlación: Modelos de regresión; Lúa Ediciones; 2024; 591-597
978-84-128758-1-2
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/276143
identifier_str_mv Cuestas, Eduardo; Molina Arias, Manuel; Ochoa Sangrador, Carlos; Correlación: Modelos de regresión; Lúa Ediciones; 2024; 591-597
978-84-128758-1-2
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://evidenciasenpediatria.es/book/
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Lúa Ediciones
publisher.none.fl_str_mv Lúa Ediciones
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1852335754314776576
score 12.441415

Publicaciones similares