Conclusión.

El coeficiente de correlación o correlación de Pearson indica si los datos de dos variables cuantitativas tienden a acomodarse de una forma lineal en un diagrama de dispersión. Sin embargo, las correlaciones no siempre son lineales, en cuyo caso deben aplicarse logaritmos para “linealizarla” para posteriormente aplicar una prueba de hipótesis y definir si existe correlación entre las variables.
Por su parte, la función de autocorrelación juega también un papel principal en el análisis de series de tiempo, ya que sirve para determinar cuáles rezagos son útiles como variables explicativas en análisis de regresión.

• Persico, M. (s.f.). Texto de ejercicios. Regresión lineal múltiple [Archivo en PDF]. Recuperado de
https://accensum.files.wordpress.com/2011/05/texto_de_ejercicios_regresion_lineal_multiple.pdf


• Salazar, A. (s.f.).Estadística superior. Recuperado de
http://cursos.aiu.edu/Estadistica%20Superior/PDF/Tema%201.pdf

Los contenidos tomados de las fuentes referenciadas para uso académico de acuerdo con los términos de Creative Commons. La utilización del sitio y los materiales de Universidad Yaan está sujeto a la Licencia Creative Commons y a otras condiciones de uso.