Estadística para el análisis de los Mercados S3_A1.1_LECV1. Estadística Descriptiva Bivariada
|
|
- Juan Antonio Naranjo Martín
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 Estadística Descriptiva Bivariada En el aspecto conceptual, este estudio puede ser generalizado fácilmente para el caso de la información conjunta de L variables aunque las notaciones pueden resultar complicadas y, en consecuencia, poco eficientes. Supongamos entonces que se cuenta con una Matriz de Datos y que X e Y son dos variables consideradas en dicha Matriz. A los efectos del estudio bivariado, la Matriz de Datos se reduce a: Asociación, Dependencia o Correlación en Estadística Descriptiva En estadística Descriptiva se dice que dos variables están asociadas, son dependientes, o están correlacionadas si cuando se aumentan los valores de una variable, los valores de la otra tienden a: i) o bien a aumentar (y se dice que la asociación o dependencia es directa o que la correlación es positiva) ii) o bien a disminuir (y se dice que la asociación o dependencia es inversa o que la correlación es negativa) Cuando no se presenta esta tendencia se dice que las variables no están asociadas o no son dependientes o no están correlacionadas. ADVERTENCIA: La asociación, correlación o dependencia en Estadística Descriptiva, no implica relación causa-efecto. En otras palabras, si cuando una variable aumenta la otra tiende a aumentar (o a disminuir) no es posible afirmar que esta última aumenta (o disminuye) PORQUE la primera variable aumenta. 1
2 Veamos un ejemplo. Sean: X = número de iglesias en una ciudad Y = número de bares en una ciudad Si se consideran, por ejemplo las 10 principales ciudades de Chile se obtiene la Matriz de Datos Bivariada. Si se representa gráficamente esta información en una nube de puntos seguramente mostrará un comportamiento positivo o directo en el sentido de que cuando una variable aumenta la otra tiende a aumentar. Esto significa entonces que para mantener o incrementar la fe religiosa se deberían promover el establecimiento de bares?, o bien que para disminuir la ingesta de alcohol se debería cerrar iglesias? Obviamente esto no es así. Si bien es cierto que en las ciudades con más iglesias existen más bares la explicación de porqué ocurre esta situación no se encuentra en el campo de la Estadística Descriptiva sino que dependerá de los especialistas del área de la cual provienen los datos. Aunque es cierto que en este ejemplo no se requiere ser un especialista para darse cuenta de que existe una tercera variable Z = nº de habitantes de la ciudad que está asociada positivamente tanto con X como con Y, y por lo tanto, cuando aumenta los bares, aumentan las iglesias y cualquier otro servicio (hospitales, cines, restaurantes, taxis, etc.) PORQUE hay más habitantes. 2
3 Indicadores de Asociación: Covarianza La covarianza (S xy ) entre las variables X e Y, define si existe asociación entre éstas, y si existiese, si la correlación es positiva (directa) o negativa (inversa). Según el cuadro resumen: Se calcula a través de las siguientes fórmulas: Este valor dependerá de los valores de las variables, por tanto de sus unidades. Indicadores de Asociación: Coeficiente de Correlación Para poder eliminar las unidades y tener una medida adimensional utilizamos el COEFICIENTE DE CORRELACIÓN (r xy ) Siendo también invariante frente a transformaciones lineales (cambio de origen y escala) de las variable. Citamos las siguientes propiedades: Es un coeficiente adimensional. -1 r xy 1 Si hay relación lineal positiva r xy > 0 y próximo a 1. Si hay relación lineal negativa r xy <0 y próximo a -1. Si no hay relación lineal r xy se aproxima a 0. Si X e Y son independientes S xy = 0 y por tanto r xy = 0. 3
4 Indicadores de Asociación: Coeficiente de Determinación Denominamos coeficiente de determinación R 2 como el coeficiente que nos indica el porcentaje del ajuste que se ha conseguido con el modelo lineal. A mayor porcentaje mejor es nuestro modelo para predecir el comportamiento de la variable Y. También se puede entender este coeficiente de determinación como el porcentaje de varianza explicada por la recta de regresión y su valor siempre estará entre 0 y 1 y siempre es igual al cuadrado del coeficiente de correlación (r). R 2 = r 2 Es una medida de la proximidad o de ajuste de la recta de regresión a la nube de puntos. También se le denomina bondad del ajuste. 1 R2 nos indica qué porcentaje de las variaciones no se explica a través del modelo de regresión, es como si fuera la varianza inexplicada que es la varianza de los residuos. Modelo de regresión lineal simple En el modelo de regresión lineal simple la función elegida para aproximar la relación entre las variables es una recta, es decir y=a+bx, donde a,b son los parámetros. Por lo general el método se llama Mínimos Cuadrados. A esta recta la llamaremos RECTA DE REGRESIÓN DE Y SOBRE X. Donde los valores de a y b se obtienen de las siguientes expresiones: S xy a y bx b 2 S x o bien, se puede obtener la recta de regresión con la siguiente expresión: Sxy y y S x x 2 x que sería la misma recta pero expresada en punto pendiente. A la pendiente b de la recta de regresión de Y sobre X se le denomina coeficiente de regresión de Y sobre X. PROPIEDADES: 1. Dos rectas se cortan en el punto ( x, y) que se denomina centro de gravedad de la distribución conjunta. 2. El signo de b será el signo de la covarianza (pues las varianzas son siempre positivas). Una covarianza positiva dará un coeficiente de regresión positivo y su correspondiente recta de regresión creciente. Si la covarianza es negativa, la recta de regresión serán decreciente al ser negativa su pendiente. 4
5 Medias y Varianzas Condicionales En una distribución condicional de frecuencia donde X es variable cuantitativa, será posible calcular la Media y la Varianza. Medias y Varianzas Condicionadas a cada valor (o intervalo I) de Y. Sean Entonces, 5
6 Ejemplo: Consideremos la Edad condicionada al Género. Entonces: Lo que comprueba, 6
Distribución bidimensional. Marginales. Correlación lineal. Rectas de regresión.
REGRESIÓN LINEAL. Distribución bidimensional. Marginales. Correlación lineal. Rectas de regresión. Dada una población, hasta ahora hemos estudiado cómo a partir de una muestra extraída de ella podemos
Más detallesTEMA 4 CUESTIONARIO DE AUTOEVALUACIÓN
4.5.- En cuál de los siguientes casos se podría utilizar la varianza residual en lugar del coeficiente de determinación para medir la calidad del ajuste? Con el mismo conjunto de datos y dos ajustes distintos.
Más detallesLección 3. Análisis conjunto de dos variables
Lección 3. Análisis conjunto de dos variables Estadística Descriptiva Parcialmente financiado a través del PIE13-04 (UMA) GARCÍA TEMA 3. ANÁLII CONJUNTO DE DO VARIABLE 3.1 COVARIANZA COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
Más detallesVARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES
VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES 1.- En una variable estadística bidimensional, el diagrama de dispersión representa: a) la nube de puntos. b) las varianzas de las dos variables. c) los coeficientes
Más detallesCUESTIONES Y PROBLEMAS DE DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS BIDIMENSIONALES PROPUESTOS EN EXÁMENES
TUTORÍA DE INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA (º A.D.E.) CUESTIONES Y PROBLEMAS DE DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS BIDIMENSIONALES PROPUESTOS EN EXÁMENES 1º) Qué ocurre cuando r = 1: a) Los valores teóricos no
Más detallesDistribuciones bidimensionales
Distribuciones bidimensionales Dos variables x e y están relacionadas funcionalmente cuando conocida la primera se puede saber con exactitud el valor de la segunda. Ejemplo Si se deja caer una piedra,
Más detallesDos variables x e y están relacionadas funcionalmente cuando conocida la primera se puede saber con exactitud el valor de la segunda.
Dos variables x e y están relacionadas funcionalmente cuando conocida la primera se puede saber con exactitud el valor de la segunda. Ejemplos Si se deja caer una piedra, existe una fórmula que nos permite
Más detallesESTADÍSTICA. DISTRIBUCIÓN BIDIMENSIONAL
ESTADÍSTICA. DISTRIBUCIÓN BIDIMENSIONAL CONCEPTOS PREVIOS RELACIÓN ESTADÍSTICA Dos variables x e y están relacionadas estadísticamente cuando conocida la primera se puede estimar aproximadamente el valor
Más detallesTema 2: Análisis de datos bivariantes
1 Tema 2: Análisis de datos bivariantes En este tema: Tabla de contingencia, tabla de doble entrada, distribución conjunta. Frecuencias relativas, marginales, condicionadas. Diagrama de dispersión. Tipos
Más detallesRelación funcional Dos variables x e y están relacionadas funcionalmente cuando conocida la primera se
Distr ibuciones bidim ensionales Relación funcional Dos variables x e y están relacionadas funcionalmente cuando conocida la primera se puede saber con exactitud el valor de la segunda. Ejemplos Si se
Más detallesUniversidad Técnica de Babahoyo CORRELACIÓN DE VARIABLES Y REGRESIÓN LINEAL
Universidad Técnica de Babahoyo CORRELACIÓN DE VARIABLES Y REGRESIÓN LINEAL OBJETIVO Analizar las Diferentes formas de Describir la Relación entre dos variables numéricas Trazar un diagrama de dispersión
Más detallesINTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 4)
OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: TEMA Nº ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES Distinguir entre variables cualitativas y cuantitativas, y saber elegir los métodos en cada caso. Conocer métodos gráficos y cuantitativos
Más detallesTEMA 2: DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES
TEMA : DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES 1.- DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES Cuando estudiamos un solo carácter estadístico, los datos que obtenemos forman una variable estadística unidimensional. También
Más detalles1, 2, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 2, 1, 1, 4, 1
8 Estadística 81 Distribuciones unidimensionales Tablas de frecuencias En este tema nos ocuparemos del tratamiento de datos estadísticos uestro objeto de estudio será pues el valor de una cierta variable
Más detallesRegresión lineal
86 Bioestadística: Métodos y Aplicaciones coeficiente de determinación de la regresión de Y sobre X, R 2 Y X, como R 2 Y X = 1 S2 E S 2 Y (3.4) Si el ajuste de Y mediante la curva de regresión Ŷ = f(x)
Más detallesAnálisis de Regresión y Correlación Lineal
Análisis de Regresión y Correlación Lineal Análisis de dos ó más variables aleatorias Veamos que en los siguientes estudios hay situaciones donde intervienen más de una variable aleatoria Ejemplos: La
Más detallesPart I. Descripción estadística de dos variables. Estadística I. Mario Francisco. Variable. bidimensional. Distribuciones de frecuencias
Part I Descripción de dos variables Introducción Si para un mismo individuo observamos simultáneamente k obtendremos como resultado una variable k-dimensional. Nos ocuparemos del estudio de las variables
Más detallesAlgunos apuntes de Estadística de 4º (nivel avanzado)
Algunos apuntes de Estadística de 4º (nivel avanzado) Coeficiente de correlación lineal El coeficiente de correlación lineal es el cociente entre la covarianzay el producto de las desviaciones típicas
Más detallesTema 2: Análisis de datos bivariantes
Tema 2: Análisis de datos bivariantes Los contenidos a desarrollar en este tema son los siguientes: 1. Tablas de doble entrada. 2. Diagramas de dispersión. 3. Covarianza y Correlación. 4. Regresión lineal.
Más detallesDISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES
RESUMEN DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES J. Vega RELACIONES LABORALES ESTADÍSTICA 15 de noviembre de 2008 RESUMEN 1 DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES DISTRIBUCIÓN CONJUNTA DISTRIBUCIONES MARGINALES DISTRIBUCIONES
Más detallesCorrelación. El coeficiente de correlación mide la fuerza o el grado de asociación entre dos variables (r)
Correlación El coeficiente de correlación mide la fuerza o el grado de asociación entre dos variables (r) El coeficiente de correlación lineal de Pearson (r) permite medir el grado de asociación entre
Más detallesSOLUCIONES AL EXAMEN DE SEPTIEMBRE DE ESTADÍSTICA EXAMEN DE MATEMÁTICAS II
SOLUCIONES AL EXAMEN DE SEPTIEMBRE DE 4. ESTADÍSTICA EXAMEN DE MATEMÁTICAS II Estadística (primer parcial). Septiembre de 4.- El coeficiente de determinación R nos determina a) el % de la varianza de Y
Más detalles7. ANÁLISIS DE VARIABLES CUANTITATIVAS: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
ESCUELA UNIVERSITARIA DE ENFERMERIA DE TERUEL 1 er CURSO DE GRADO DE ENFERMERIA Estadística en Ciencias de la Salud 7. ANÁLISIS DE VARIABLES CUANTITATIVAS: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE PROFESOR Dr. Santiago
Más detallesPor qué unos cerezos tienen mayor volumen que otros?
En la siguiente tabla se muestra el volumen (en pies cúbicos) de 31 cerezos. Observamos que no todos los cerezos tienen el mismo volumen, es decir, constatamos variabilidad en el volumen de los cerezos.
Más detallesTema 3: Análisis de datos bivariantes
Tema 3: Análisis de datos bivariantes 1 Contenidos 3.1 Tablas de doble entrada. Datos bivariantes. Estructura de la tabla de doble entrada. Distribuciones de frecuencias marginales. Distribución conjunta
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO RELACIÓN DE PROBLEMAS PROPUESTOS DE DOS VARIABLES Curso académico 2004-2005 DPTO. ECONOMÍA APLICADA I 1.- Las calificaciones obtenidas por un grupo de alumnos en
Más detalles1. Conceptos de Regresión y Correlación. 2. Variables aleatorias bidimensionales. 3. Ajuste de una recta a una nube de puntos
TEMA 10 (curso anterior): REGRESIÓN Y CORRELACIÓN 1 Conceptos de Regresión y Correlación 2 Variables aleatorias bidimensionales 3 Ajuste de una recta a una nube de puntos 4 El modelo de la correlación
Más detallesque represente lo mejor posible la relación entre valores X e Y permitiéndonos inferir un valor a partir del otro.
Regresió n josé a. mañas 8.2.2017 1 Introducción El objetivo de las técnicas de regresión es identificar una función que permita estimar una variable Y en función de la otra X. Es decir, averiguar una
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL. 30/09/2004 Proyecto MaMaEuSch 1
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL 0/09/00 Proyecto MaMaEuSch Estadística Ciencia que trata sobre los métodos científicos para: Recoger, organizar, resumir y analizar datos Sacar conclusiones relevantes
Más detallesTablas estadísticas bidimensionales. Regresión y correlación lineal. Coe ciente de correlación. Signi cado y aplicaciones
Tema 62 Tablas estadísticas bidimensionales Regresión y correlación lineal Coe ciente de correlación Signi cado y aplicaciones 621 Introducción Consideremos una población de n individuos descritos simultáneamente
Más detallesTEMA 10 Correlación y regresión. El modelo de regresión simple
TEMA 10 Correlación y regresión. El modelo de regresión simple Karl Pearson (1857-1936) 1. Introducción. Modelos matemáticos 2. Métodos numéricos. Resolución de sistemas lineales y ecuaciones no lineales
Más detallesProfesor: Hugo S. Salinas. Primer Semestre Tabla 1: Inteligencia y Rendimiento. X Y Figura 1: Inteligencia y Rendimiento.
UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS / CARRERA DE TRABAJO SOCIAL TECNOLOGÍA INFORMÁTICA I (SPSS) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON MÁS DE UNA VARIABLE Profesor: Hugo S. Salinas. Primer Semestre
Más detallesTema 8: Regresión y Correlación
Tema 8: Regresión y Correlación Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 8: Regresión y Correlación Curso 2008-2009 1 / 12 Índice
Más detallesQué es? Primer paso Representación en un sistema de coordenadas. numéricos Cada punto muestra el valor de cada pareja de datos (X e Y)
Gráfico de dispersión Qué es? Primer paso Representación en un sistema de coordenadas cartesianas de los datos numéricos Cada punto muestra el valor de cada pareja de datos (X e Y) Gráfico de dispersión
Más detallesTema 3. Relación entre dos variables cuantitativas
Tema 3. Relación entre dos variables cuantitativas Resumen del tema 3.1. Diagrama de dispersión Cuando sobre cada individuo de una población se observan simultáneamente dos características cuantitativas
Más detallesREGRESIÓN LINEAL SIMPLE
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE 1. El problema de la regresión lineal simple. Método de mínimos cuadrados 3. Coeficiente de regresión 4. Coeficiente de correlación lineal 5. El contraste de regresión 6. Inferencias
Más detallesD I S T R I B U C I O N E S B I D I M E N S I O N A L E S
D I S T R I B U C I O N E S B I D I M E N S I O N A L E S 1. VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES En numerosas ocasiones interesa estudiar simultáneamente dos (o más) caracteres de una población. En
Más detallesDistribuciones Bidimensionales.
Distribuciones Bidimensionales. 1.- Variables Estadísticas Bidimensionales. Las variables estadísticas bidimensionales se representan por el par (X, Y) donde, X es una variable unidimensional, e Y es otra
Más detallesy = 2, entonces: a) x es más dispersa que y. b) son igual de dispersas. 9.- Sean dos variables estadísticas x e y con los siguientes valores x = 5, σ
VARIABLES ESTADÍSTICAS 1.- Sea X una variable estadística de media 2 metros y desviación típica 5 metros. Sea Y una variable estadística de media 24 cm y desviación típica 60 centímetros. a) Y es más dispersa
Más detallesTema 10: Introducción a los problemas de Asociación y Correlación
Tema 10: Introducción a los problemas de Asociación y Correlación Estadística 4 o Curso Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 10: Asociación y Correlación
Más detalles1. DEFINICIONES BÁSICAS
1. DEFINICIONES BÁSICAS La estadística tiene dos ramas: La Estadística Descriptiva, que se ocupa de agrupar, resumir y presentar los datos incluidos en una determinada muestra. La Estadística Inferencial
Más detallesEstadística aplicada a la comunicación
Estadística aplicada a la comunicación Tema 5: Análisis de datos cuantitativos I: estadística descriptiva b. Análisis bivariante OpenCourseWare UPV/EHU Unai Martín Roncero Departamento de Sociología 2
Más detallesLectura No. 8. Contextualización. Nombre: Métodos de Análisis ANÁLISIS FINANCIERO 1
Análisis financiero ANÁLISIS FINANCIERO 1 Lectura No. 8 Nombre: Métodos de Análisis Contextualización Uno de los mayores obstáculos que se presentan en el momento de desarrollar un modelo econométrico
Más detallesCORRELACION Y REGRESIÓN LINEAL
LECCION Nº 5 CORRELACION Y REGRESIÓN LINEAL OBJETIVOS ESPECIFICOS Diferenciar los conceptos de correlación lineal, y regresión lineal. Determinar el índice o coeficiente de correlación en una distribución
Más detallesEstadística Administrativa Diplomatura en Gestión y Administración Pública Curso Segundo Facultad de Derecho Universidad de Sevilla
Estadística Administrativa Diplomatura en Gestión y Administración Pública Curso Segundo Facultad de Derecho Universidad de Sevilla Tema 8 Regresión y correlación de dos variables Versión 2006-2007α José
Más detallesU ED Tudela Introducción al Análisis de Datos - Tema 4
I TRODUCCIÓ AL A ÁLISIS DE DATOS TEMA 4: Análisis conjunto de dos variables. 1.- Cuando se dice que dos variables están correlacionadas positivamente, se tiene que interpretar que: A) un aumento en una
Más detallesEstadística Estadística descriptiva bivariante
Estadística Estadística descriptiva bivariante Vamos a medir dos características (variables) sobre cada individuo. Las variables pueden ser cuantitativas o cualitativas combinadas de todas las formas posibles
Más detallesTEMA N 1.- ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS
UNIVERSIDAD DE ORIENTE NÚCLEO DE ANZOÁTEGUI EXTENSIÓN REGIÓN CENTRO-SUR ANACO, ESTADO ANZOÁTEGUI Asignatura: Estadística II Docente: Ing. Jesús Alonso Campos TEMA N 1.- ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y MÉTODO DE
Más detallesMatemáticas. Bioestadística. Correlación y Regresión Lineales
Matemáticas Bioestadística Correlación y Regresión Lineales En una distribución bidimensional puede ocurrir que las dos variables guarden algún tipo de relación entre si. Por ejemplo, si se analiza la
Más detallesJulio Deride Silva. 4 de junio de 2010
Curvas ROC y Regresión Lineal Julio Deride Silva Área de Matemática Facultad de Ciencias Químicas y Farmcéuticas Universidad de Chile 4 de junio de 2010 Tabla de Contenidos Curvas ROC y Regresión Lineal
Más detalles3. RELACION ENTRE DOS CONJUNTOS DE DATOS.
3. RELACION ENTRE DOS CONJUNTOS DE DATOS. 3. 1 Introducción En la búsqueda de mejoras o en la solución de problemas es necesario, frecuentemente, investigar la relación entre variables. Para lo cual existen
Más detallesBioestadística. Tema 3: Estadística descriptiva bivariante y regresión lineal. Relaciones entre variables y regresión
Bioestadística Tema 3: Estadística descriptiva bivariante y regresión lineal. Tema 3: Estadística bivariante 1 Relaciones entre variables y regresión El término regresión fue introducido por Galton en
Más detallesPRÁCTICA 2: LA RECTA DE REGRESIÓN
PRÁCTICA 2: LA RECTA DE REGRESIÓN Los contenidos están organizados para que pueda avanzar a la vez que hacer los ejercicios propuestos en la práctica 2 del cuadernillo de práticas. Asegúrate de entender
Más detallesPROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA. Sesión 4 4. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN SIMPLE
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Sesión 4 4. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN SIMPLE 4.1 Regresión lineal simple y curvilínea 4.1.1 Variable dependiente e independiente 4.1.2 Ecuación de regresión 4.1.2.1 Aplicación
Más detalles15. Regresión lineal. Te recomiendo visitar su página de apuntes y vídeos:
15. Regresión lineal Este tema, prácticamente íntegro, está calacado de los excelentes apuntes y transparencias de Bioestadística del profesor F.J. Barón López de la Universidad de Málaga. Te recomiendo
Más detallesEstadística descriptiva bivariante y regresión lineal.
Estadística descriptiva bivariante y regresión lineal. 1 Relaciones entre variables y regresión El término regresión fue introducido por Galton en su libro Natural inheritance (1889) refiriéndose a la
Más detallesX Y
Capítulo 2 Distribuciones bivariantes Hasta ahora hemos estudiado herramientas que nos permiten describir las características de un único carácter Sin embargo, en muchos casos prácticos, es necesario estudiar
Más detallesRelación entre la altura y la distancia del suelo al ombligo
Relación entre la altura y la distancia del suelo al ombligo JULIA VIDAL PIÑEIRO Los 79 datos usados para realizar el estudio estadístico de la relación altura- distancia al ombligo, se tomaron a personas
Más detallesUniversidad de Salamanca - Escuela de Educación y Turismo
Universidad de Salamanca - Escuela de Educación y Turismo ! " # $ % $ & ' ( ) * ( +(, + ' -. '. ' - % $ / %.! '. " # $ % & & $ % # # $( #. 0 # (/ $. # % 0 1 # % ( # 0 # 0 1 # 0. (, (! " # # #. $ ($ ' 0
Más detallesEstadística. Tema: Población bivariante Regresión lineal y correlación. A. Mora Regresión lineal y correlación 1
Estadística Tema: Población bivariante Regresión lineal y correlación. Regresión lineal y correlación 1 Relaciones entre variables y regresión El término regresión fue introducido por Galton en su libro
Más detallesRegresión Lineal Simple y Múltiple Regresión Logística
Regresión Lineal Simple y Múltiple Regresión Logística Miguel González Velasco Departamento de Matemáticas. Universidad de Extremadura MUI en Ciencias de la Salud MUI en Ciencias de la Salud (UEx) Regresión
Más detallesAnálisis de regresión y correlación lineal
Análisis de regresión y correlación lineal En las unidades anteriores hemos aplicado metodologías estadísticas para analizar la información de una variable desde una o más muestras utilizando las herramientas
Más detallesREGRESIÓN LINEAL SIMPLE, COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN Y CORRELACIONES (EJERCICIOS RESUELTOS)
1 REGRESIÓN LINEAL SIMPLE, COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN Y CORRELACIONES (EJERCICIOS RESUELTOS) 1. EN LA REGIÓN DE DRAKUL DE LA REPÚBLICA DE NECROLANDIA, LAS AUTORIDADES ECONÓMICAS HAN REALIZADO UNA REVISIÓN
Más detallesEl ejemplo: Una encuesta de opinión
El ejemplo: Una encuesta de opinión Objetivos Lo más importante a la hora de planificar una encuesta es fijar los objetivos que queremos lograr. Se tiene un cuestionario ya diseñado y se desean analizar
Más detallesTema 2: Análisis de datos bidimensionales
Tema : Análisis de datos bidimensionales Variables estadísticas bidimensionales Distribuciones de frecuencias asociadas Regresión y correlación En una población puede resultar interesante considerar simultáneamente
Más detallesDISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES
DISTRIBUCIOES BIDIMESIOALES DISTRIBUCIOES BIDIMESIOALES Dos variables x e y están relacionadas funcionalmente cuando conocida la primera se puede saber con exactitud el valor de la segunda. Ejemplo Si
Más detallesBioestadística. En una distribución bidimensional puede ocurrir que las dos variables guarden algún tipo de relación entre si.
1 de 5 15/10/2006 06:04 a.m. Bioestadística. Correlación y regresión lineales. En una distribución bidimensional puede ocurrir que las dos variables guarden algún tipo de relación entre si. Por ejemplo,
Más detallesU ED Tudela Introducción al Análisis de Datos - Tema 5
I TRODUCCIÓ AL A ÁLISIS DE DATOS TEMA 5: Relación entre variables (II) 1.- Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera? A) Una correlación de 0 78 entre dos variables X e Y tiene la misma intensidad
Más detallesREGRESION Y CORRELACION LINEALES
REGRESION Y CORRELACION LINEALES 1 Relaciones entre variables regresión El término regresión fue introducido por Galton (1889) refiriéndose a la le de la regresión universal : Cada peculiaridad en un hombre
Más detallesGUÍA DE EJERCICIOS. Áreas Matemáticas Análisis Estadístico
GUÍA DE EJERCICIOS Áreas Matemáticas Análisis Estadístico Resultados de aprendizaje Determinar e interpretar medidas de correlación en datos a granel. Contenidos 1. Estadística descriptiva bidimensional.
Más detallesESTADÍSTICA CÁTEDRA I. Unidad 7
ESTADÍSTICA CÁTEDRA I Unidad 7 UNIDAD 7: La relación entre variables. Contenidos Distribución conjunta de dos variables. Diagrama de dispersión. Distribuciones marginales y condicionales. Correlación.
Más detalles3. ASOCIACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUALITATIVAS
1. INTRODUCCIÓN Este tema se centra en el estudio conjunto de dos variables. Dos variables cualitativas - Tabla de datos - Tabla de contingencia - Diagrama de barras - Tabla de diferencias entre frecuencias
Más detallesEstadística Descriptiva y Probabilidad FORMULARIO
Estadística Descriptiva y Probabilidad FORMULARIO Departament d Estadística i Investigació Operativa Universitat de València Angel Corberán Francisco Montes 2 3 Capítulo 1 Estadística Descriptiva 1.1.
Más detallesAjuste por mínimos cuadrados
Mathieu Departamento de Matemática Aplicada y Estadística Universidad Politécnica de Cartagena Cartagena, Enero 2010 Guión 1 Planteamiento 2 Criterio de mínimos cuadrados 3 Casos concretos: regresión lineal
Más detallesRegresión y Correlación
Relación de problemas 4 Regresión y Correlación 1. El departamento comercial de una empresa se plantea si resultan rentables los gastos en publicidad de un producto. Los datos de los que dispone son: Beneficios
Más detallesGEOESTADÍSTICA APLICADA
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO GEOESTADÍSTICA APLICADA Tema: Análisis Exploratorio de Datos Instructores: Dr. Martín A. Díaz Viera (mdiazv@imp.mx) Dr. Ricardo Casar González (rcasar@imp.mx) 2009
Más detalles2.3.1 Métodos cuantitativos para los pronósticos. MÉTODOS CUANTITATIVOS
2.3.1 Métodos cuantitativos para los pronósticos. MÉTODOS CUANTITATIVOS Los modelos cuantitativos de pronósticos son modelos matemáticos que se basan en datos históricos. Estos modelos suponen que los
Más detallesPráctica: realización y presentación de resultados
Práctica: realización y presentación de resultados Laboratorio Física I 1 Página web Prácticas Física I http://tesla.us.es/f1_practicas/herramientas/ herramientas.php 2 Índice Material Toma de datos Incertidumbre
Más detallesUNIDAD Nº4. Ejemplo.- Dados los Gastos de publicidad en los meses enero a julio, los cuales generan los sgts. Ingresos:
UNIDAD Nº4 TEORÍA DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN 1.- Teoría de Regresión.- En términos de estadística los conceptos de regresión y ajuste con líneas paralelas son sinónimos lo cual resulta estimar los valores
Más detallesTema 11. ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL
Tema 11. ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL Introducción Cálculos estadísticos. Representación gráfica de datos estadísticos de dos variables. Actividades propuestas INTRODUCCIÓN La aplicación Estadística permite
Más detalles2. ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES
TEMA. ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES.... Definición. Objetivos.... Coeficiente de Correlación. Lineal... 4 3. Rectas de regresión.... 7 . Definición. Objetivos En el tema anterior hemos estudiado las distribuciones
Más detallesDISTRIBUCIONES MULTIDIMENSIONALES DE PROBABILIDAD
DISTRIBUCIONES MULTIDIMENSIONALES DE PROBABILIDAD FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN ( CONJUNTA ) DE UN VECTOR ALEATORIO FUNCIÓN DE CUANTÍA ( CONJUNTA) DE VECTORES ALETORIOS DISCRETOS FUNCIÓN DE DENSIDAD (CONJUNTA)
Más detallesDepartamento de Medicina Preventiva y Salud Publica e Historia de la Ciencia. Universidad Complutense de Madrid. SPSS para windows.
TEMA 12 REGRESIÓN LINEAL Mediante la regresión lineal se busca hallar la línea recta que mejor explica la relación entre unas variables independientes o variables de exposición y una variable dependiente
Más detallesTema 2: Estadística Descriptiva Bivariante.
Estadística 24 Tema 2: Estadística Descriptiva Bivariante. Se va a estudiar la situación en la que los datos representan observaciones, correspondientes a dos variables o caracteres, efectuadas en los
Más detallesMódulo de Estadística
Módulo de Estadística Tema 3: Estadística descriptiva bivariante y regresión lineal. Tema 3: Estadística bivariante 1 Relaciones entre variables y regresión El término regresión fue introducido por Galton
Más detallesRegresión lineal. Marcelo Rodríguez Ingeniero Estadístico - Magíster en Estadística
Regresión lineal Marcelo Rodríguez Ingeniero Estadístico - Magíster en Estadística Universidad Católica del Maule Facultad de Ciencias Básicas Pedagogía en Matemática Estadística I 01 de enero de 2012
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS INFORME FINAL DEL TEXTO TEXTO: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA APLICADA A LA ECONOMIA
Más detallesDefinición de Correlación
Definición de Correlación En ocasiones nos puede interesar estudiar si existe o no algún tipo de relación entre dos variables aleatorias: Estudiar cómo influye la estatura del padre sobre la estatura del
Más detallesHoja 4 Variables aleatorias multidimensionales
Hoja 4 Variables aleatorias multidimensionales 1.- Estudiar si F (x, y) = 1, si x + 2y 1, 0, si x + 2y < 1, es una función de distribución en IR 2. 2.- Dada la variable aleatoria 2-dimensional (X, Y )
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y MUSEO CÁTEDRA DE ESTADÍSTICA CLASE ESPECIAL. Tema:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y MUSEO CÁTEDRA DE ESTADÍSTICA CLASE ESPECIAL Tema: Correlación múltiple y parcial. Ecuaciones y planos de regresión La Plata, septiembre
Más detallesUnidad Temática 3: Estadística Analítica. Unidad 9 Regresión Lineal Simple Tema 15
Unidad Temática 3: Estadística Analítica Unidad 9 Regresión Lineal Simple Tema 15 Estadística Analítica CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE Indica la fuerza y la dirección de una relación lineal proporcional entre
Más detallesLa línea recta: Serie1
La línea recta: En una línea recta tenemos una relación entre dos variables, la independiente (x) y la dependiente (y). La forma en que se relacionan dependerá de la función que describa dicha relación.
Más detallesMétodo de cuadrados mínimos
REGRESIÓN LINEAL Gran parte del pronóstico estadístico del tiempo está basado en el procedimiento conocido como regresión lineal. Regresión lineal simple (RLS) Describe la relación lineal entre dos variables,
Más detallesEstadística para la Economía y la Gestión IN 3401 Clase 5
Estadística para la Economía y la Gestión IN 3401 Clase 5 Problemas con los Datos 9 de junio de 2010 1 Multicolinealidad Multicolinealidad Exacta y Multicolinealidad Aproximada Detección de Multicolinealidad
Más detallesTema 9: Estadística en dos variables (bidimensional)
Tema 9: Estadística en dos variables (bidimensional) 1. Distribución de frecuencias bidimensional En el tema anterior se han estudiado las distribuciones unidimensionales obtenidas al observar sólo un
Más detallesEscuela de Economía Universidad de Carabobo Profesor: Exaú Navarro Pérez.
Escuela de Economía Universidad de Carabobo Profesor: Exaú Navarro Pérez. Econometría Regresión Múltiple: Municipio Ocupados Población Analfabeta Mayor de 10 años Total de Viviendas Bejuma 18.874 1.835
Más detallesREGRESIÓN Y ESTIMACIÓN TEMA 1: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
UNIDAD 3 REGRESIÓN Y ESTIMACIÓN TEMA 1: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Relación entre variables de interés 1 Relación entre variables de interés Muchas decisiones gerenciales se basan en la relación entre 2 o
Más detallesRepresentaciones gráficas de las distribuciones bidimensionales de frecuencias... 74
Índice 1. Introducción al R 15 1.1. Introducción............................. 15 1.2. El editor de objetos R....................... 18 1.3. Datos en R............................. 19 1.3.1. Vectores...........................
Más detallesUnidad Temática 3: Estadística Analítica. Unidad 9 Correlación y Regresión Lineal Simple
Unidad Temática 3: Estadística Analítica Unidad 9 Correlación y Regresión Lineal Simple Análisis de Correlación Creado por Karl Pearson en 1920. Tiene el propósito de medir el grado de asociación observado
Más detallesTema 4. Regresión lineal simple
Tema 4. Regresión lineal simple Contenidos El objeto del análisis de regresión La especificación de un modelo de regresión lineal simple Estimadores de mínimos cuadrados: construcción y propiedades Inferencias
Más detalles