Coeficiente de Correlación

Existen diferentes campos de la economía encargados de medir de manera empírica (estimación, predicción y inferencia) aquellas relaciones entre variables, esto lo hace por medio de la aplicación de métodos estadísticos y matemáticos encargados de proporcionar contenido valioso y útil para la toma de decisiones.

A continuación, te explicaremos qué es y para qué sirve el coeficiente de correlación, así como su importancia en el modelo de demanda del dinero.

➡¿Qué es el coeficiente de correlación?✨

El coeficiente de correlación o también llamada coeficiente de correlación de Pearson está enfocado a las variables cuantitativas (escala mínima de intervalo), y se refiere a un índice que permite analizar el grado de covariación que existe entre aquellas variables que se encuentren relacionadas linealmente.

La correlación se refiere en sí a la forma numérica que la estadística logra comprobar a través de la relación de una o más variables, las cuales se logran por medio de la medición del nivel de dependencia de una variable respecto a otro variable totalmente independiente. De acuerdo con la estadística el coeficiente de correlación goza de un carácter de medida lineal entre dos variables aleatorias que son cuantitativas.

coeficiente

➡¿Para qué sirve el coeficiente de correlación?✨

El coeficiente de correlación tiene como principal objetivo medir la correlación entre dos variables. Y entre las ventajas por la que sobresale el coeficiente de correlación respecto a otras formas de medición de correlación, es la llamada covarianza, no olvides que los resultados del coeficiente de correlación son entre -1 y +1, siendo su simpleza útil para comparar diferentes correlaciones de forma más directa y simple.

Si analizas dos variables aleatorias X e Y, relacionadas con determinada población, el coeficiente de relación se expresará con Pxy.

➡¿Cómo se interpreta?✨

Este suele variar en el intervalo [-1,1], estableciendo así el signo el sentido que tiene la relación, y la interpretación de cada resultado de interpreta de la siguiente manera:

  • Si r es igual a 1 quiere decir que es una correlación positiva, en donde el índice refleja la dependencia total entre ambas dos variables, a esto se le denomina relación directa, en donde una de las variables aumenta mientras que la otra aumenta en proporción constante.
  • Si 0 < r < 1 significa que se está dando una correlación positiva.
  • Si r = 0 no hay una relación lineal, aunque esto no significa que las variables sean independientes, ya que pueden existir relaciones no lineales entre ambas variables.
  • Si -1 < r < 0 indica que existe una correlación negativa.
  • Si r = – 1 indica una correlación negativa perfecta y una dependencia total entre ambas variables, a esto se le conoce como relación inversa. Ocurre cuando una variable aumenta, mientras que la otra en cambio disminuye en proporción.

La correlación refleja la medida de asociación entre variables, por lo que si se aplica en la probabilidad y estadística, la correlación te permitirá conocer con exactitud la fuerza y dirección de la relación lineal que se dé entre dos o más variables aleatorias.

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