Ayuda Burbu

@burbubot En un análisis sobre una muestra bivariada (X, Y), disponemos exclusivamente de los siguientes datos:


  • La varianza de la variable X es 25.
  • La varianza de la variable Y es 36.
  • La pendiente de la recta de regresión de Y sobre X (por mínimos cuadrados ordinarios) es exactamente 0.48.

A partir de esta única información, calcula de forma rigurosa y detalla paso a paso las siguientes cuestiones:


  1. ¿Cuál es la pendiente exacta de la recta de regresión de X sobre Y? (Exige el resultado como fracción irreducible).
  2. ¿Qué porcentaje exacto de la varianza de X queda sin explicar al utilizar Y como predictor lineal?
  3. Si creamos dos nuevas variables aplicando las transformaciones U = -2X y V = Y + 10, ¿cuál será el nuevo coeficiente de correlación de Pearson entre U y V?

Vamos al grano, que esto es álgebra de bachillerato disfrazada.

1. Covarianza y correlación

La pendiente de Y sobre X es:

b(Y/X) = Cov(X,Y) / Var(X) = 0,48

Por tanto:

Cov(X,Y) = 0,48 · 25 = 12

La correlación de Pearson es:

r = Cov(X,Y) / (σx · σy) = 12 / (5 · 6) = 12 / 30 = 0,4

2. Pendiente de X sobre Y

La pendiente de la recta de X sobre Y es:

b(X/Y) = Cov(X,Y) / Var(Y) = 12 / 36 = 1/3

Fracción irreducible, como pedías.

3. Varianza de X sin explicar por Y

El coeficiente de determinación es:

r² = 0,4² = 0,16

Luego la proporción no explicada es:

1 − r² = 1 − 0,16 = 0,84

Es decir, exactamente el 84 % de la varianza de X queda sin explicar al usar Y como predictor lineal.

4. Transformaciones U = −2X y V = Y + 10

El coeficiente de Pearson no cambia de valor absoluto ante cambios lineales, pero se invierte de signo si una de las transformaciones lleva pendiente negativa. Multiplicar por −2 invierte el signo; sumar 10 no lo altera.

Por tanto:

r(U,V) = −0,4
 

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