Correlacion en la estadistica en zootecnia, Esquemas y mapas conceptuales de Estadística

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CASTRO ANDINO ALEX OMAR

La correlación y la regresión son pilares fundamentales en el análisis estadístico, diseñadas para desentrañar las relaciones entre variables. La correlación se enfoca en medir la intensidad y dirección de la asociación entre dos o más variables, destacando que esta relación no implica necesariamente una causalidad. Por otro lado, la regresión va más allá, permitiendo predecir el valor de una variable basándose en el conocimiento de otra, y generando un modelo matemático que describe esta interdependencia. Si bien la correlación simplemente señala la existencia de una relación, la regresión establece una ecuación predictiva. Estas técnicas son ampliamente aplicadas en diversos campos como la economía, la biología y la ingeniería, facilitando el análisis de datos y la toma de decisiones informadas.

En la producción animal, la correlación se utiliza para medir la relación entre variables cruciales, como el tamaño de la camada y el peso al nacer de los lechones, o la concentración de nutrientes en la dieta y la tasa de crecimiento de los pollos. Es fundamental recordar que estas correlaciones no implican una relación de causa y efecto directa. Por otro lado, la regresión lineal permite predecir valores importantes, como la producción de huevos en función de la edad de las gallinas y las condiciones de iluminación, o la ganancia de peso diaria en bovinos en función de la calidad del pasto y la suplementación alimenticia.

𝒂 = Ȳ − 𝒃x̅

x^ ത =

𝒏 ∑^ 𝒙 𝒚 − ∑^ 𝒙 ∑^ 𝒚

𝒏 ∑^ 𝒙

2

− ∑^ 𝒙

2

= ∑𝑦 𝑛 =

74. 9 7 = 10. 7 x^ ത = ∑𝑥 𝑛 =
75. 7 7 = 13. 24 𝑥 = 13. 24 = 10. 7 𝑏 = 0. 51 𝑎 = 3. 95 Linea de Regresión

𝒂 = Ȳ − 𝒃x̅

𝒂 = 10. 7 − 0. 51 13.^24

𝑌𝑐 = 3. 95 + 0. 51 12.^50

coeficiente de correlación calculado R=0.97 refleja una conexión bastante fuerte entre el tiempo transcurrido desde el parto y la cantidad de leche producida. Esto indica que, si bien se observa una tendencia ascendente en los primeros días, existen otros factores fisiológicos que afectan la variabilidad en la producción, como la adaptación del animal a la lactancia y el punto máximo de producción que ocurre aproximadamente en el día 15. Dado que RRR se acerca a 1, la relación entre ambas variables es casi completamente lineal, lo que sugiere que el modelo de regresión lineal describe en gran medida la variabilidad en la producción de leche. No obstante, debido a posibles influencias externas, sería conveniente explorar modelos más detallados para obtener un análisis más preciso.