<html>
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<meta content="text/html; charset=windows-1252"
http-equiv="Content-Type">
</head>
<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
<p>Yo haria lo siguiente:</p>
<p>ya que ambas variables son numericas, tal cual haz hecho tu,
estimaria la funcion de regresion Y = B0 + B1*X , y para esa
funcion de regresion probaria la hipotesis de que el parametro B1
que acompaña a la X (la vble independiente) es distinto de cero.</p>
<p>en R, cuando estimas la funcion de regresion con lm() y luego
pides un summary() ya te aparece el valor-p del test-t que indica
si la hipotesis B1=0 se puede rechazar o no ... algo asi</p>
<p>summary(lm( X ~ Y, data=tusdatos))<br>
</p>
<p>eso, espero te sirva</p>
<p>saludos, eric.<br>
</p>
<p><br>
</p>
<p><br>
</p>
<br>
<div class="moz-cite-prefix">On 07/17/2017 12:55 PM, Manuel Jiménez
wrote:<br>
</div>
<blockquote
cite="mid:CAMxvFemmpdn2Rz8X_quMNh8MPkBANKycD+U330eAQv+1_QyNqQ@mail.gmail.com"
type="cite">
<pre wrap="">Hola buenas a todxs, comento mi duda:
Calculo la correlación entre dos variables (calculo por años que: mayor
tasa de desempleo implica menos venta de coches) y me sale positiva la
correlación por lo tanto tienen una relación directa. Mi duda:
¿para que esta prediccíón sea cierta, además de una correlación positiva
tengo que calcular el nivel de significancia entre las dos variables?
Saludos y gracias de antemano.
[[alternative HTML version deleted]]
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</pre>
</blockquote>
<br>
<pre class="moz-signature" cols="72">--
Forest Engineer
Master in Environmental and Natural Resource Economics
Ph.D. student in Sciences of Natural Resources at La Frontera University
Member in AguaDeTemu2030, citizen movement for Temuco with green city standards for living
Nota: Las tildes se han omitido para asegurar compatibilidad con algunos lectores de correo.
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</html>