Facultat de Farmàcia. Unitat de Tecnologia Farmacèutica Anàlisis de dades
|
|
|
- Belén Zúñiga Ríos
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 Anàlisis de dades FARMACIA GALÈNICA III I GESTIÓ DE LA QUALITAT
2 ANÀLISI DE DADES PRÀCTICA VALIDACIÓ MÈTODE ANALÍTIC
3 QUÈ HEM FET? PROTOCOL DE VALIDACIÓ REALITZACIÓ EXPERIMENTAL DE LA VALIDACIÓ: 1. LINEALITAT 2. REPETIBILITAT DEL SISTEMA INSTRUMENTAL (RSI) 3. EXACTITUD
4 QUÈ VOLEM FER AMB LES DADES? LÍMIT DE DETECCIÓ (LD) LÍMIT DE QUANTIFICACIÓ (LQ) LINEALITAT PRECISIÓ SISTEMA INSTRUMENTAL EXACTITUD
5 QUINES SÓN LES NOSTRES ESPECIFICACIONS? LINEALITAT 1. R 2 = 0, CV % FACTOR RESPOSTA =< 5 % PRECISIÓ DEL MÈTODE CV FR < 10 % REPETIBILITAT DEL SISTEMA INSTRUMENTAL CV < 1 % EXACTITUD % RECUPERACIÓ %
6 COM HO FAREM? PRIMER ES BUSCARÀ LD I LQ A PARTIR DE LES TRES LINEALITATS SEGON ES CALCULARÀ LA LINEALITAT TERCER ES CALCULARÀ LA RSI QUART ES CALCULARÀ L EXACTITUD A PARTIR DE LA LINEALITAT
7 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ EL LÍMIT DE DETECCIÓ ÉS AQUELLA CONCENTRACIÓ D ANALIT (PARACETAMOL) QUE NOSALTRES PODEM DETECTAR PERÒ NO PODEM QUANTIFICAR AMB PRECISIÓ I EXACTITUD
8 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ EL LÍMIT DE QUANTIFICACIÓ, ÉS AQUELLA CONCENTRACIÓ D ANALIT (PARACETAMOL) QUE NOSALTRES PODEM VEURE I A MÉS A MÉS CALCULAR AMB UNA CERTA PRECISIÓ I EXACTITUD
9 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ QUE NECESSITEM? 1.- TRES RECTES DEL GRUP DE PRÀCTIQUES 2.- TENIR EN COMPTE L ESPECIFICACIÓ DE LA PRECISIÓ DEL MÈTODE CV FR < 10 %
10 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ GRUPO A GRUPO B GRUPO C Conc µg/ml Abs FR Conc µg/ml Abs FR Conc µg/ml Abs FR 0,504 0,02 0,5 0,031 0,51 0,036 1,008 0,05 1 0,057 1,02 0,071 2,016 0,074 2,01 0,118 2,04 0,121 3,024 0,125 3,01 0,192 3,06 0,188 4,032 0,163 4,02 0,259 4,08 0,237 5,04 0,244 5,02 0,306 5,1 0,302 6,048 0,269 6,02 0,365 6,12 0,36 8,064 0,441 8,03 0,491 8,16 0,479 10,08 0,556 10,04 0,611 10,2 0,628 12,096 0,5 12,05 0,737 12,24 0,683 14,112 0,802 14,06 0,848 14,28 0,882 16,128 0,903 16,06 0,974 16,32 0,996 18,144 1,11 18,07 1,109 18,36 1,117
11 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ PASSOS A REALITZAR 1.- CÀLCUL DEL FACTOR RESPOSTA (FR): FR= ABS/CONC GRUPO A GRUPO B GRUPO C Conc µg/ml Abs FR Conc µg/ml Abs FR Conc µg/ml Abs FR 0,504 0,02 0, ,5 0,031 0, ,51 0,036 0, ,008 0,05 0, ,057 0, ,02 0,071 0, ,016 0,09 0, ,01 0,118 0, ,04 0,121 0, ,024 0,175 0, ,01 0,192 0, ,06 0,188 0, ,032 0,225 0, ,02 0,259 0, ,08 0,237 0, ,04 0,288 0, ,02 0,306 0, ,1 0,302 0, ,048 0,35 0, ,02 0,365 0, ,12 0,36 0, ,064 0,441 0, ,03 0,491 0, ,16 0,479 0, ,08 0,556 0, ,04 0,611 0, ,2 0,628 0, ,096 0,692 0, ,05 0,737 0, ,24 0,683 0, ,112 0,802 0, ,06 0,848 0, ,28 0,882 0, ,128 0,903 0, ,06 0,974 0, ,32 0,996 0, ,144 1,11 0, ,07 1,109 0, ,36 1,117 0,06084
12 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ PASSOS A REALITZAR 2.- ADJUNTAR ELS FACTORS RESPOSTES 3.- CALCULAR LA MITJANA, SD I CV PER CADA CONCENTRACIÓ ASSAJADA CONC GRUP A GRUP B GRUP C 0,5 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,06084 MITJANA DESVIACIÓ ESTÁNDAR COEFICIENT VARIACIÓ %
13 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ PASSOS A REALITZAR CONC GRUP A GRUP B GRUP C MITJANA SD CV % 0,5 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , MITJANA = PROMEDIO DESVIACIÓ ESTÀNDARD = DESVEST CV = SD/MITJANA *100
14 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ PASSOS A REALITZAR 4.- REALITZACIÓ GRÀFICA: CONCENTRACIÓ TEÒRICA VS CV % CONC GRUP A GRUP B GRUP C MITJANA SD CV % 0,5 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,441713
15 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ PASSOS A REALITZAR 4.- REALITZACIÓ GRÀFICA: CONCENTRACIÓ TEÒRICA VS CV % CONC VS CV CV % CV % 0 0, CONC µg/ml
16 CÀLCUL LÍMIT DETECCIÓ I LÍMIT QUANTIFICACIÓ PASSOS A REALITZAR 5.- DIBUIXAR L ESPECIFICACIÓ CORRESPONENT A LA PRECISIÓ DEL MÈTODE 10 % CONC VS CV LIMIT DETECCIÓ CV % CV % límit precisió mètode 0 0, CONC µg/ml LIMIT QUANTIFICACIÓ
17 1er CÀLCUL DE LA LINEALITAT CONC µg/ml Abs FR 3,024 0,175 0, ,032 0,225 0, ,04 0,288 0, ,048 0,35 0, ,064 0,441 0, ,08 0,556 0, ,096 0,692 0, ,112 0,802 0, ,128 0,903 0, ,144 1,11 0, ,01 0,192 0, ,02 0,259 0, ,02 0,306 0, ,02 0,365 0, ,03 0,491 0, ,04 0,611 0, ,05 0,737 0, ,06 0,848 0, ,06 0,974 0, ,07 1,109 0, ,06 0,188 0, ,08 0,237 0, ,1 0,302 0, ,12 0,36 0, ,16 0,479 0, ,2 0,628 0, ,24 0,683 0, ,28 0,882 0, ,32 0,996 0, ,36 1,117 0,06084 DADES GRUP A DADES GRUP B DADES GRUP C
18 2on CÀLCUL DE LA LINEALITAT CONC µg/ml Abs FR 3,024 0,175 0, ,032 0,225 0, ,04 0,288 0, ,048 0,35 0, ,064 0,441 0, ,08 0,556 0, ,096 0,692 0, ,112 0,802 0, ,128 0,903 0, ,144 1,11 0, ,01 0,192 0, ,02 0,259 0, ,02 0,306 0, ,02 0,365 0, ,03 0,491 0, ,04 0,611 0, ,05 0,737 0, ,06 0,848 0, ,06 0,974 0, ,07 1,109 0, ,06 0,188 0, ,08 0,237 0, ,1 0,302 0, ,12 0,36 0, ,16 0,479 0, ,2 0,628 0, ,24 0,683 0, ,28 0,882 0, ,32 0,996 0, ,36 1,117 0,06084 CÀLCUL MITJANA, SD, CV % DEL FACTOR RESPOSTA MITJANA 0,05941 SD 0,00254 CV % 4,
19 3er CÀLCUL DE LA LINEALITAT CONC µg/ml Abs FR 3,024 0,175 0, ,032 0,225 0, ,04 0,288 0, ,048 0,35 0, ,064 0,441 0, ,08 0,556 0, ,096 0,692 0, ,112 0,802 0, ,128 0,903 0, ,144 1,11 0, ,01 0,192 0, ,02 0,259 0, ,02 0,306 0, ,02 0,365 0, ,03 0,491 0, ,04 0,611 0, ,05 0,737 0, ,06 0,848 0, ,06 0,974 0, ,07 1,109 0, ,06 0,188 0, ,08 0,237 0, ,1 0,302 0, ,12 0,36 0, ,16 0,479 0, ,2 0,628 0, ,24 0,683 0, ,28 0,882 0, ,32 0,996 0, ,36 1,117 0,06084 CÀLCUL PARÀMETRES DE REGRESSIÓ I GRÀFICA UTILITZAR ANÀLISIS DE DADES DE L EXCEL
20 CÀLCUL LINEALITAT Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0, Coeficiente de determinación R^2 0, R^2 ajustado 0, Error típico 0, Observaciones 30 R = 0,996 R^2= 0,993 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F Regresión 1 2, , , ,6652E-32 Residuos 28 0, , Total 29 2, Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Intercepción -0, , , , , , Variable X 1 0, , , ,6652E-32 0, , Recta de calibrat Abs 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0, Y Pronóstico para Y Lineal (Pronóstico para Y) EQUACIÓ: Y= -0, ,06027X Conc µg/ml
21 CÀLCUL REPETIBILITAT SISTEMA INSTRUMENTAL LECTURA ABSORB 1 0, , , , , , , , , ,701 CÀLCUL MITJANA, SD, CV % DE LES ABSORBÀNCIES OBTINGUDES MITJANA 0,7039 SD 0, CV % 0,
22 1er. QUÈ TENIM? CÀLCUL EXACTITUD % Conc teorica Absorb ,24 0, ,22 0, ,26 0, ,24 0, ,94 0, ,04 0, ,70 0, ,66 0, ,86 0,577 2on. QUÈ HEM DE CALCULAR? CONCENTRACIÓ OBTINGUDA A PARTIR DE LES ABSORBÀNCIES
23 CÀLCUL EXACTITUD 3er. COM ES TROBA LA CONCENTRACIÓ OBTINGUDA? A PARTIR DE L EQUACIÓ DE LA RECTA DE CALIBRAT % Conc teorica Absorb ,24 0, ,22 0, ,26 0, ,24 0, ,94 0, ,04 0, ,70 0, ,66 0, ,86 0,577 Y= -0, ,06027X X = (Y + 0,00786) 0,06027 X = (0, ,00786) 0,06027 X = 13,90 µg/ml
24 CÀLCUL DE L EXACTITUD % Conc teorica Absorb Conc obtinguda ,24 0,830 13, ,22 0,868 14, ,26 0,880 14, ,24 0,765 12, ,94 0,747 12, ,04 0,732 12, ,70 0,564 9, ,66 0,562 9, ,86 0,577 9,70 4rt. CÀLCUL DE LA RECUPERACIÓ CONC. OBTINGUDA/CONC. TEÒRICA X 100
25 CÀLCUL DE L EXACTITUD 4rt. CÀLCUL DE LA RECUPERACIÓ % Conc teorica Absorb Conc obtinguda Recuperacio % ,24 0,830 13,90 97, ,22 0,868 14,53 102, ,26 0,880 14,73 103, ,24 0,765 12,82 104, ,94 0,747 12,52 104, ,04 0,732 12,28 101, ,70 0,564 9,49 97, ,66 0,562 9,46 97, ,86 0,577 9,70 98,42 LÍMIT: % MITJANA 100,98 SD 3, CV % 3,
26 VALIDACIÓ PROCÉS FABRICACIÓ: OPTIMITZACIÓ
27 QUÈ HEM FET? PROTOCOL DE VALIDACIÓ ESTABILIMENT DELS TEMPS DE BARREJA PER LA OPTIMITZACIÓ ANÀLISIS ALS DIFERENTS TEMPS DE BARREJA I LES DIFERENTS POSICIONS (EZQUERRA I DRETA)
28 QUÈ VOLEM OBTENIR? TEMPS DE BARREJA ÒPTIM PER CONTINUAR AMB LA VALIDACIÓ DEL PROCÉS DE FABRICACIÓ ESPECIFICACIONS RIQUESSA: 28.5 % 31.5 % CV: < 5 %
29 COM HO CALCULAREM? 1.- CÀLCUL DE LES RIQUESES OBTINGUDES A PARTIR DE LES ABSORBÀNCIES DE CADASCUN DEL GRUPS I DELS PATRONS ASSAJATS Temps mostra Pes mostra Absorb Concent mg API % (mg) mostra mostra mostra X mim D-1 67,5 0,516 0, ,70 30,67 D-2 67,2 0,561 0, ,69 33,76 D-3 67,1 0,504 0, ,26 28,70 E-1 67,6 0,518 0, ,78 30,74 E-2 67,3 0,492 0, ,90 29,57 E-3 67,1 0,519 0, ,83 29,56 Y min D-1 67,0 0,488 0, ,58 29,22 D-2 67,2 0,505 0, ,42 30,39 D-3 66,9 0,530 0, ,25 30,27 E-1 67,5 0,513 0, ,58 30,49 E-2 67,1 0,495 0, ,02 29,83 E-3 67,1 0,524 0, ,02 29,84 Z min D-1 66,7 0,550 0, ,06 33,08 D-2 67,1 0,477 0, ,29 28,75 D-3 67,1 0,544 0, ,79 30,98 E-1 67,8 0,480 0, ,26 28,40 E-2 67,3 0,516 0, ,87 31,01 E-3 66,9 0,430 0, ,43 24,56
30 COM HO CALCULAREM? 2.- CÀLCUL DE LA MITJANA, SD I RSD PER A CADA TEMPS Temps mostra Pes mostra Absorb Concent mg API % mitjana DS CV (%) (mg) mostra mostra mostra X mim D-1 67,5 0,516 0, ,70 30,67 30,50 1,77 5,81 D-2 67,2 0,561 0, ,69 33,76 D-3 67,1 0,504 0, ,26 28,70 E-1 67,6 0,518 0, ,78 30,74 E-2 67,3 0,492 0, ,90 29,57 E-3 67,1 0,519 0, ,83 29,56 Y min D-1 67,0 0,488 0, ,58 29,22 30,01 0,48 1,58 D-2 67,2 0,505 0, ,42 30,39 D-3 66,9 0,530 0, ,25 30,27 E-1 67,5 0,513 0, ,58 30,49 E-2 67,1 0,495 0, ,02 29,83 E-3 67,1 0,524 0, ,02 29,84 Z min D-1 66,7 0,550 0, ,06 33,08 29,46 2,95 10,00 D-2 67,1 0,477 0, ,29 28,75 D-3 67,1 0,544 0, ,79 30,98 E-1 67,8 0,480 0, ,26 28,40 E-2 67,3 0,516 0, ,87 31,01 E-3 66,9 0,430 0, ,43 24,56
31 COM HO CALCULAREM? 3.- ANÀLISIS t STUDENT PER COMPARAR RESULTATS ENTRE DRETA I ESQUERRA A CADA TEMPS I VEURE SI HI HA DIFERÈNCIES ESTADÍSTIQUES Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas iguales TEMPS 1 ASSAJAT X mim % % D E GRUP 1 30,67 30,74 GRUP 2 33,76 29,57 GRUP 3 28,70 29,56 D E Media 31, , Varianza 6, , Observaciones 3 3 Varianza agrupada 3,48555 Diferencia hipotética de las medias 0 Grados de libertad 4 Estadístico t 0,71484 P(T<=t) una cola 0,25711 Valor crítico de t (una cola) 2,13185 P(T<=t) dos colas 0,51421 Valor crítico de t (dos colas) 2,77645 t EXPERIMENTAL t TEÒRICA Si t exp < que t teòrica no hi ha diferències estadísticament significatives i es pot considerar que les mostres de la esquerra i la dreta són iguals, pertanyen al mateix grup
32 COM HO CALCULAREM? 4.- UN COP COMPROVAT QUE NO HI HA DIFERÈNCIES ENTRE DRETA I ESQUERRA A CADA TEMPS PODEM COMPARAR ELS DIFERENTS TEMPS, MITJANÇANT UN ANOVA (A PARTIR DE 3 TEMPS O T STUDENT SI COMPAREM DOS TEMPS TEMPS 1 TEMPS 2 TEMPS 3 X mim Y min Z min 30,67 29,22 33,08 33,76 30,39 28,75 28,70 30,27 30,98 30,74 30,49 28,40 29,57 29,83 31,01 29,56 29,84 24,56 RESUMEN Grupos Cuenta Suma Promedio Varianza X mim 6 182, , , Y min 6 180, , , Z min 6 176, , , ANÁLISIS DE VARIANZA Origen de las variaciones Suma de cuadrados Grados de libertad Promedio de los cuadrados F Probabilidad Valor crítico para F Entre grupos 3, , , , , Dentro de los 60, , Total 63, F EXPERIMENTAL F TEÒRICA Si F exp < que F teòrica no hi ha diferències estadísticament significatives i es pot considerar que les mostres dels tres temps són iguals, pertanyen al mateix grup
33 COM HO CALCULAREM? 5.- TREURE CONCLUSIONS: SI ES TROBA QUE NO HI HA DIFERÈNCIES ESTADÍSTICAMENT SIGNIFICATIVES ENTRE ELS DIFERENTS TEMPS ASSAJATS, S ESCOLLIRÀ AQUELL TEMPS QUE COMPLEIXI AMB LES ESPECIFICACIONS. 6.- SI ELS TRES TEMPS COMPLEIXEN AMB LES ESPECIFICACIONS, S ECOLLIRÀ EL QUE PRESENTI EL RSD O CV % MÉS PETIT. SI CREIEU QUE TENIU ALGUNA DADA ABERRANT PODEU UTILITZAR EL TEXT DE DIXON PER VEURE SI ES POT ELIMINAR O NO. AIXÒ JA L HAUREU VIST A CLASE (CONTROL DE QUALITAT)
34 ESTUDI ESTABILITAT COMPRIMITS PARACETAMOL FLASH
35 QUÈ HEM FET? PNT D ANÀLISI ESTABLIMENT ESPECIFICACIONS REALITZACIÓ DELS DIFERENTS PARÀMETRES QUE INDIQUEN LA QUALITAT DEL PRODUCTE
36 QUÈ VOLEM OBTENIR? DATA DE CADUCITAT CONSERVACIÓ DEL MEDICAMENT SEGONS ICH
37 COM HO FAREM? 1.- OBTENCIÓ DE TOTES LES DADES DE CADASCUN DELS GRUPS 2.- BUSCAR LES TAULES D ESTABILITAT: CAMPUS VIRTUAL I OMPLENAR ELS TEMPS ASSAJATS DETERMINACIÓN ESPECIFICACIÓN T=0 3º mes 6ºmes 9º mes 12ºmes 18º m e s 24º mes 36º mes 48ºmes 60ºmes ASPECTO Comprimidos circulares color blanco y homogeneo Correcto Correct o Correct o Correct o Correct o Correct o Correcto Correcto Correcto DUREZA N 33 N 40 N 41 N 46 N 43 N 41 N 37 N 36 N 42 N HUMEDAD < 4% 1,2% 0,7% 1,5% 0,7% 0,7% 1,2% 0,8% 0,9 % 0,9 % DISGREGACIÓN < 3 min < 1 min < 1 min < 1 min < 1 min <1 min <1 min < 1 min < 1 min < 1 min DISOLUCIÓN > 80 % en 30 min 101% 104% 105% 105% 102% 103% 102% 97% 83% 90% VALORACIÓN (HPLC) % 99,5 101,4 102,2 100,9 100,7 100,3 99,2 97,9 99,8 p-aminofenol < 0,1 % < LC < LC < LC < LC < LC < LC < LC < LC < LC < LC PRODUCTOS DEGRADACIÓN (HPLC) Otros individ uales < 0,25 % < LC 0,02 < LC 0,03 0,05 < LC 0,01 0,01 0,03 0,03 Totales <1,0 % < LC 0,02 < LC 0,03 0,05 < LC 0,01 0,01 0,03 0,03 CONTROL MICROBIOLOGI CO Bacterias: 10 3 ufc/g Hongos: 10 2 ufc/g Escherichia coli:ausencia/g Correcto Correcto Correcto Correct o Correct o Correct o Correct o Correct o Correct o Correcto Correcto Correcto
38 COM HO FAREM? 3.- ESTUDIAR SI HI HA ALGUNA DADA QUE NO COMPLEIX AMB LES ESPECIFICACIONS 4.- SEGUIR LES INSTRUCCIONS DEL GUIÓ DE PRÀCTIQUES PER ESTABLIR DATA DE CADUCITAT I CONSERVACIÓ DEL MEDICAMENT. 5.- TREURE CONCLUSIONS ADIENTS
DIVISIBILITAT. Amb els nombres 5, 7 i 35 podem escriure diverses expressions matemàtiques: 5x7= 35 35 5 35
ESO Divisibilitat 1 ESO Divisibilitat 2 A. El significat de les paraules. DIVISIBILITAT Amb els nombres 5, 7 i 35 podem escriure diverses expressions matemàtiques: 5x7= 35 35 = 7 5 35 = 5 7 35 7 0 5 35
ÍNDEX 1 DEFINICIÓ 2 PER A QUÈ SERVEIX 3 COM ES REPRESENTA 4 PRIMER CONCEPTE 5 ESCALA DE REDUCCIÓ I ESCALA D AMPLIACIÓ 6 PROCEDIMENT DE CÀLCUL
Francesc Sala, primera edició, abril de 1996 última revisió, desembre de 2007 ÍNDEX 1 DEFINICIÓ 2 PER A QUÈ SERVEIX COM ES REPRESENTA 4 PRIMER CONCEPTE 5 ESCALA DE REDUCCIÓ I ESCALA D AMPLIACIÓ 6 PROCEDIMENT
CAPÍTULO VI RESULTADOS PESO (50 COMPRIMIDOS) INICIAL PESO (50 COMPRIMIDOS) FINAL PESO (50 COMPRIMIDOS) INICIAL PESO DEL PLATO
CAPÍTULO VI RESULTADOS 6.1. CÁLCULOS 6.1.1. PORCENTAJE DE FRIABILIDAD RANGO: No mayor 1 % FÓRMULA % = PESO (50 COMPRIMIDOS) INICIAL PESO (50 COMPRIMIDOS) FINAL PESO (50 COMPRIMIDOS) INICIAL PESO DEL PLATO
1,94% de sucre 0,97% de glucosa
EXERCICIS DE QUÍMICA 1. Es prepara una solució amb 2 kg de sucre, 1 kg de glucosa i 100 kg d aigua destil lada. Calcula el tant per cent en massa de cada solut en la solució obtinguda. 1,94% de sucre 0,97%
Veure que tot nombre cub s obté com a suma de senars consecutius.
Mòdul Cubs i nombres senars Edat mínima recomanada A partir de 1er d ESO, tot i que alguns conceptes relacionats amb el mòdul es poden introduir al cicle superior de primària. Descripció del material 15
Método 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,
OTRAS HERRAMIETAS ESTADISTICAS UTILES. Dra. ALBA CECILIA GARZON
OTRAS HERRAMIETAS ESTADISTICAS UTILES Dra. ALBA CECILIA GARZON Que es un Test de Significancia estadística? El término "estadísticamente significativo" invade la literatura y se percibe como una etiqueta
Programa Grumet Èxit Fitxes complementàries
MESURA DE DENSITATS DE SÒLIDS I LÍQUIDS Activitat 1. a) Digueu el volum aproximat dels següents recipients: telèfon mòbil, un cotxe i una iogurt. Teniu en compte que un brik de llet té un volum de 1000cm3.
Doc. Juan Morales Romero
Análisis de Correlación y Regresión Lineal ANALISIS DE CORRELACION Conjunto de técnicas estadísticas empleadas para medir la intensidad de la asociación entre dos variables DIAGRAMA DE DISPERSION Gráfica
Fem un correu electrónic!! ( )
Fem un correu electrónic!! (E-mail) El correu electrònic es un dels serveis de Internet més antic i al mateix temps es un dels més populars i estesos perquè s utilitza en els àmbits d'oci i treball. Es
GEOMETRÍA ANALÍTICA PLANA
GEOMETRÍA ANALÍTICA PLANA Un vector fijo es un segmento orientado que va del punto A (origen) al punto B (extremo). Módulo del vector : Es la longitud del segmento AB, se representa por. Dirección del
Àmbit de les matemàtiques, de la ciència i de la tecnologia M14 Operacions numèriques UNITAT 2 LES FRACCIONS
M1 Operacions numèriques Unitat Les fraccions UNITAT LES FRACCIONS 1 M1 Operacions numèriques Unitat Les fraccions 1. Concepte de fracció La fracció es representa per dos nombres enters que s anomenen
INDICE. Prólogo a la Segunda Edición
INDICE Prólogo a la Segunda Edición XV Prefacio XVI Capitulo 1. Análisis de datos de Negocios 1 1.1. Definición de estadística de negocios 1 1.2. Estadística descriptiva r inferencia estadística 1 1.3.
PENJAR FOTOS A INTERNET PICASA
PENJAR FOTOS A INTERNET PICASA Penjar fotos a internet. (picasa) 1. INSTAL.LAR EL PROGRAMA PICASA Per descarregar el programa picasa heu d anar a: http://picasa.google.com/intl/ca/ Clicar on diu Baixa
Medidas de dispersión
Medidas de dispersión Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución. Las medidas de dispersión son: Rango o recorrido El rango es la diferencia
4.7. Lleis de Newton (relacionen la força i el moviment)
D21 4.7. Lleis de ewton (relacionen la força i el moviment) - Primera Llei de ewton o Llei d inèrcia QUÈ ÉS LA IÈRCIA? La inèrcia és la tendència que tenen el cossos a mantenirse en repòs o en MRU. Dit
Cuál es la respuesta a tu problema para ser madre? Prop del 90% dels problemes d esterilitat es poden diagnosticar, i la immensa majoria tractar.
Actualment, els trastorns de fertilitat afecten un 15% de la població. Moltes són les causes que poden influir en la disminució de la fertilitat, però ara, als clàssics problemes físics se ls ha sumat
TEMA 2 LA MECÀNICA DEL MOVIMENT
TEMA 2 LA MECÀNICA DEL MOVIMENT ÍNDEX: Introducció 2.1.- Les palanques de moviment. 2.2.- Eixos i Plans de moviment. 2.3.- Tipus de moviment INTRODUCCIÓ En aquest tema farem un estudi del cos des del punt
Xupa-xup, sucre, respiració i velocitat de reacció
Xupa-xup, sucre, respiració i velocitat de reacció BASILI MARTÍNEZ ESPINET INS Miquel Martí i Pol (Roda de Ter) RESUM Es presenta una experiència que estudia els factors que influeixen en la reacció d
Els arxius que crea Ms Excel reben el nom de LibroN, per aquest motiu cada vegada que creem un arxiu inicialment es diu Libro1, Libro2, Libro3,...
Què és Excel? Ms Excel és una aplicació informàtica que ens proporciona una forma molt còmoda i eficaç de treballar amb dades. Entre altres possibilitats, permet realitzar anàlisis, càlculs matemàtics,
Noves tecnologies i comunicació 2.0 Usos i potencialitats del branding de les empreses en temps de crisi. Assumpció Huertas
Noves tecnologies i comunicació 2.0 Usos i potencialitats del branding de les empreses en temps de crisi Assumpció Huertas Valls, 24 d abril de 2013 CRISI Moltes empreses deixen de fer comunicació. Això
A.1 Dar una expresión general de la proporción de componentes de calidad A que fabrican entre las dos fábricas. (1 punto)
e-mail FIB Problema 1.. @est.fib.upc.edu A. En una ciudad existen dos fábricas de componentes electrónicos, y ambas fabrican componentes de calidad A, B y C. En la fábrica F1, el porcentaje de componentes
El 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
Cómo se hace la Prueba t a mano?
Cómo se hace la Prueba t a mano? Sujeto Grupo Grupo Grupo Grupo 33 089 74 5476 84 7056 75 565 3 94 8836 75 565 4 5 704 76 5776 5 4 6 76 5776 6 9 8 76 5776 7 4 78 6084 8 65 45 79 64 9 86 7396 80 6400 0
8 Geometria analítica
Geometria analítica INTRODUCCIÓ Els vectors s utilitzen en diverses branques de la física que fan servir magnituds vectorials, per això és important que els alumnes en coneguin els elements i les operacions.
Les funcions que apliquen a tots els elements del domini la mateixa imatge es diu funció constant, evidentment han d ésser del tipus f(x) = k (k R)
1 1 3 FUNCIONS LINEALS I QUADRÀTIQUES 3.1- Funcions constants Les funcions que apliquen a tots els elements del domini la mateixa imatge es diu funció constant, evidentment han d ésser del tipus f(x) k
GUIA BÀSICA PER UTILITZAR L OFICINA VIRTUAL
GUIA BÀSICA PER UTILITZAR L OFICINA VIRTUAL L Oficina Virtual de l Ajuntament d Ontinyent és el lloc on els ciutadans poden fer gestions i tràmits administratius de forma electrònica o també rebre informació
SUMARI 1 G. CÀLCUL DEL TEMPS DE MECANITZAT-II
Disseny del procés de fabricació d un reductor aplicable a cadires de rodes manuals Pàg. 1 Sumari SUMARI 1 G. CÀLCUL DEL TEMPS DE MECANITZAT-II 2 G.1 Càlcul de les condicions i temps de tall... 2 G.1.1.
INTRODUCCIÔN A LA METROLOGÎA QUÎMICA
INTRODUCCIÔN A LA METROLOGÎA QUÎMICA CURVAS DE CALIBRACIÓN EN LOS MÉTODOS ANALÍTICOS María Antonia Dosal Marcos Villanueva Marzo 2008 Un procedimiento analítico muy utilizado en análisis cuantitativo es
PATRONES DE DISTRIBUCIÓN ESPACIAL
PATRONES DE DISTRIBUCIÓN ESPACIAL Tipos de arreglos espaciales Al azar Regular o Uniforme Agrupada Hipótesis Ecológicas Disposición al Azar Todos los puntos en el espacio tienen la misma posibilidad de
Validación de los métodos microbiológicos HERRAMIENTAS ESTADISTICAS. Bqca. QM Alicia I. Cuesta, Consultora Internacional de la FAO
Validación de los métodos microbiológicos HERRAMIENTAS ESTADISTICAS Bqca. QM Alicia I. Cuesta, Consultora Internacional de la FAO Objetivos de la clase Objetivos de la estadística. Concepto y parámetros
ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada.
ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. Aquí se exponen técnicas de cálculo que son utilizados en los procedimientos de los modelos
3r a 4t ESO INFORMACIÓ ACADÈMICA I D OPTATIVES
r a 4t ESO INFORMACIÓ ACADÈMICA I D OPTATIVES Camí DE SON CLADERA, 20-07009 Palma Tel. 971470774 Fax 971706062 e-mail: iesjuniperserra@educacio.caib.es Pàgina Web: http://www.iesjuniperserra.net/ ORIENTACIÓ
CALC 1... Introducció als fulls de càlcul
CALC 1... Introducció als fulls de càlcul UNA MICA DE TEORIA QUÈ ÉS I PER QUÈ SERVEIX UN FULL DE CÀLCUL? Un full de càlcul, com el Calc, és un programa que permet: - Desar dades numèriques i textos. -
Creació d un bloc amb Blogger (I)
Creació d un bloc amb Blogger (I) Una vegada tenim operatiu un compte de correu electrònic a GMail és molt senzill crear un compte amb Blogger! Accediu a l adreça http://www.blogger.com. Una vegada la
Esquema (1) Análisis de la Varianza y de la Covarianza. ANOVA y ANCOVA. ANOVA y ANCOVA 1. Análisis de la Varianza de 1 Factor
Esquema (1) Análisis de la arianza y de la Covarianza ANOA y ANCOA 1. (Muestras independientes). () 3. Análisis de la arianza de Factores 4. Análisis de la Covarianza 5. Análisis con más de Factores J.F.
Objetivos, programa y organización de la asignatura
Objetivos, programa y organización de la asignatura Albert Sorribas Despacho 1.09 Fac.Medicina albert.sorribas@cmb.udl.cat Montserrat Martínez Laboratorio 1.08 Fac.Medicina Montserrat.martinez@cmb.udl.cat
Respostes a l examen. Testenclasse2
Universitat Pompeu Fabra Permutació Número: 1 Respostes a l examen Usa sols llapis, bolígraf o retolador negre i omple bé les caselles. A la primera part de dalt posa sols el Nom i el Cognom, així com
INDICE 1. Introducción 2. Recopilación de Datos Caso de estudia A 3. Descripción y Resumen de Datos 4. Presentación de Datos
INDICE Prefacio VII 1. Introducción 1 1.1. Qué es la estadística moderna? 1 1.2. El crecimiento y desarrollo de la estadística moderna 1 1.3. Estudios enumerativos en comparación con estudios analíticos
Unitat 9. Els cossos en l espai
Unitat 9. Els cossos en l espai Pàgina 176. Reflexiona Si et fixes en la forma dels objectes del nostre entorn, descobriràs els cossos geomètrics. Els cossos geomètrics sols existeixen en la nostra ment.
3. DIAPOSITIVA D ORGANIGRAMA I DIAGRAMA
1 3. DIAPOSITIVA D ORGANIGRAMA I DIAGRAMA Ms PowerPoint permet inserir, dins la presentació, objectes organigrama i diagrames. Els primers, poden resultar molt útils si es necessita presentar gràficament
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión. Capítulo 4: Regresión Lineal Múltiple
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión Capítulo 4: Regresión Lineal Múltiple Temas Modelo de regresión lineal múltiple Estimaciones de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO); estimación puntual y predicción
UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO
UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA Estadística Especializada ASIGNATURA Estadística Descriptiva Para Psicólogos (EST-225)
Teoría de la decisión
1.- Un problema estadístico típico es reflejar la relación entre dos variables, a partir de una serie de Observaciones: Por ejemplo: * peso adulto altura / peso adulto k*altura * relación de la circunferencia
Barcelona- París- Barcelona Visita dinamitzada per a alumnes de Secundària i Batxillerat
Barcelona- París- Barcelona Visita dinamitzada per a alumnes de Secundària i Batxillerat Guió previ per al professorat Presentació Amb les propostes del Servei Educatiu del Museu Picasso convidem a alumnes
VARIABLES 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
RESUM ORIENTATIU DE CONVALIDACIONS
RESUM ORIENTATIU DE CONVALIDACIONS TIPUS DE CONVALIDACIONS Aquest document recull les possibles convalidacions de mòduls i unitats formatives del cicle formatiu de grau superior ICA0 Administració de sistemes,
USO BÁSICO DE HOJA DE CALCULO EN CFGS LABORATORIO ANÁLISIS Y CONTROL DE CALIDAD
USO BÁSICO DE HOJA DE CALCULO EN CFGS LABORATORIO ANÁLISIS Y CONTROL DE CALIDAD 1. Introducción En la moderna formación profesional se potencia la formación en las nuevas tecnologías de la información
Posicionament web i visibilitat a internet dels Cellers amb D.O Empordà
Posicionament web i visibilitat a internet dels Cellers amb D.O Empordà Una assignatura pendent.. Girona Novembre 2011 Carles Ferrer Juanola Director www.altas-buscadores.com Les empreses necessiten visibilitat
GUIA CAPITALITZACIÓ DE L ATUR
GUIA CAPITALITZACIÓ DE L ATUR 0 Índex 1. Què és la capitalització de l atur? Pàg. 2 2. Requisits Pàg. 3 3. Com i qui pot beneficiar se? Pàg. 4 4. Tràmits i documentació per a la sol licitud Pàg. 6 5. Informació
CONSIDERACIONS RESPECTE CERTS ASPECTES DE LA NORMATIVA VIGENT A CATALUNYA EN MATÈRIA DE CONTAMINACIÓ ACÚSTICA.
CONSIDERACIONS RESPECTE CERTS ASPECTES DE LA NORMATIVA VIGENT A CATALUNYA EN MATÈRIA DE CONTAMINACIÓ ACÚSTICA. 1. Les fases de en l avaluació de les activitats i les infraestructures D acord amb les instruccions
A.E.A: annex 2 VALORS DE MERCAT
A.E.A: annex 2 VALORS DE MERCAT PLA DE MILLORA URBANA PMU 13 : Carrer Barcelona Novembre 2010, Aprovació inicial Girona EQUIP REDACTOR: TALLER D ARQUITECTURA I TERRITORI José González Baschwitz, arquitecte
UNITAT 3 OPERACIONS AMB FRACCIONS
M Operacions numèriques Unitat Operacions amb fraccions UNITAT OPERACIONS AMB FRACCIONS M Operacions numèriques Unitat Operacions amb fraccions Què treballaràs? En acabar la unitat has de ser capaç de
GUIA RÀPIDA DE TRADUCCIÓ AMB EL GOOGLE TRANSLATE
Assessorament Lingüístic i Terminologia Serveis Lingüístics Melcior de Palau, 140 08014 Barcelona Tel. 934 035 478 Fax 934 035 484 assessorament.sl@ub.edu www.ub.edu/sl/alt GUIA RÀPIDA DE TRADUCCIÓ AMB
ESTADÍSTICA. Tema 4 Regresión lineal simple
ESTADÍSTICA Grado en CC. de la Alimentación Tema 4 Regresión lineal simple Estadística (Alimentación). Profesora: Amparo Baíllo Tema 4: Regresión lineal simple 1 Estructura de este tema Planteamiento del
Tema I. Introducción. Ciro el Grande ( A.C.)
1.1. La ciencia de la estadística:. El origen de la estadística:. Ciencia descriptiva. Evaluación de juegos de azar Ciro el Grande (560-530 A.C.) Si tengo 1 As y 2 reyes, que descarte es mas conveniente
1. Dado el siguiente volumen de ventas de una empresa y su gasto en I+D en miles. Prediga las ventas de este empresario para un gasto en I+D de 7.
MODELO A Examen de Estadística Económica (2407) 20 de junio de 2009 En cada pregunta sólo existe UNA respuesta considerada más correcta. Si hay dos correctas deberá escoger aquella respuesta que tenga
2. Quins aspectes del model atòmic de Dalton es mantenen vigents i quins aspectes s ha demostrat que són incorrectes?
Unitat 8. de Dalton, Thomson i Rutherford 1. Activitat inicial Per comprovar quins són els teus coneixements previs sobre l estructura atòmica, fes un dibuix que representi com penses que és un àtom. Sobre
MANUAL D ÚS DEL GEOSERVEI WPS DE CARRERS I ADRECES POSTALS. 2. Característiques generals del geoservei WPS de carrers i adreces postals
MANUAL D ÚS DEL GEOSERVEI WPS DE CARRERS I ADRECES POSTALS 1. Introducció Els serveis WPS en general permeten invocar geoprocessos distribuïts que possibilitien homogeneïtzar l'extracció, càlcul, transformació,
Regresión lineal SIMPLE MÚLTIPLE N A Z IRA C A L L E J A
Regresión lineal REGRESIÓN LINEAL SIMPLE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE N A Z IRA C A L L E J A Qué es la regresión? El análisis de regresión: Se utiliza para examinar el efecto de diferentes variables (VIs
Biomecánica del Movimiento (2º) Facultad de Ciencias del Deporte. Universidad de Castilla la Mancha. TEMA 5: ERRORES
Biomecánica del Movimiento (2º) 67 TEMA 5: ERRORES 1- Imprecisiones en las mediciones. Orígenes. Cómo darlas a conocer. 2- Tipos de errores. Error absoluto y error relativo. Sensibilidad y precisión. Error
N. Libros No. Estudiantes
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL 1. Se pregunta en un grupo de estudiantes por el numero de libros que han leído en el último mes, obteniendo las siguientes respuestas. N. Libros 0 1
5. Regresión Lineal Múltiple
1 5. Regresión Lineal Múltiple Introducción La regresión lineal simple es en base a una variable independiente y una dependiente; en el caso de la regresión línea múltiple, solamente es una variable dependiente
2.- Tablas de frecuencias
º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 3.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Control interno de los métodos de análisis
Aseguramiento de la Calidad Control interno de los métodos de análisis Universidad Nacional Sede Medellín Facultad de Ciencias Escuela de Geociencias Orlando Ruiz Villadiego, Químico MSc. Coordinador Laboratorio
Estadís5ca. María Dolores Frías Domínguez Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo. Tema 2. Modelos de regresión
Estadís5ca Tema 2. Modelos de regresión María Dolores Frías Domínguez Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo Departamento de Matemá.ca Aplicada y Ciencias de la Computación Este tema se publica bajo
Nom Efectoorientation (anglès) nº anàlisi 1 Procedència Physics Experiments IP (air resistance)
Nom Efectoorientation (anglès) nº anàlisi 1 Procedència Physics Experiments IP (air resistance) 4t i 2n Caiguda dels cossos, resistència de l aire Què és pot variar? Resistència de l aire Qualitativa x
TERMINOLOGÍA ANALÍTICA - PROCESO ANALÍTICO - TÉCNICA ANALÍTICA - MÉTODO ANALÍTICO - PROCEDIMIENTO ANALÍTICO - PROTOCOLO ANALÍTICO
TERMINOLOGÍA ANALÍTICA - PROCESO ANALÍTICO - TÉCNICA ANALÍTICA - MÉTODO ANALÍTICO - PROCEDIMIENTO ANALÍTICO - PROTOCOLO ANALÍTICO PROCESO ANALÍTICO Conjunto de operaciones analíticas intercaladas que se
3. 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
N. Libros No. Estudiantes
EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL (RECUPERACIÓN SEPTIEMBRE) 1. Se pregunta en un grupo de estudiantes por el numero de libros que han leído en el último mes, obteniendo las siguientes respuestas.
Gimp 4... Retocar les imatges
Gimp 4... Retocar les imatges FES UN TASTET, SENSE POR! Fins ara hem fet un munt de coses amb les imatges: muntatges, cares divertides, etc. Avui, retocarem les imatges per millorar-les. Observa aquestes
PROGRAMA DE REFUERZO 3º Evaluación
COLEGIO INTERNACIONAL SEK EL CASTILLO DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS PROGRAMA DE REFUERZO 3º Evaluación MATEMÁTICAS 3º de E.S.O. ALUMNO: Ref E3.doc3 Página 1 Matemáticas 3º ESO MATEMÁTICAS 3º E.S.O. (010/011)
Resumen teórico de los principales conceptos estadísticos
Temas de Estadística Práctica Antonio Roldán Martínez Proyecto http://www.hojamat.es/ Muestreo aleatorio simple Resumen teórico Resumen teórico de los principales conceptos estadísticos Muestreo aleatorio
1 Com es representa el territori?
Canvi de sistema de referència d ED50 a ETRS89 El sistema de referència ETRS89 és el sistema legalment vigent i oficial per a Catalunya establert pel Decret 1071/2007. Les cartografies i plànols existents
UNITAT 3. Forces i les lleis de Newton
Generalitat de Catalunya Departament d educació i universitats IES FLIX DEPARTAMENT DE CIÈNCIES BLOC 2_ Objectius 1ER BAT. 1. OBJECTIUS UNITAT 3. Forces i les lleis de Newton Comprendre el concepte de
XERRADA SOBRE LES DROGUES. Oficina de Relacions amb la Comunitat Comissaria de Mossos d Esquadra de Manresa. mossos d esquadra
XERRADA SOBRE LES DROGUES Oficina de Relacions amb la Comunitat Comissaria de Mossos d Esquadra de Manresa mossos d esquadra Generalitat de Catalunya Departament d Interior, Relacions Institucionals i
Pronósticos Automáticos
Pronósticos Automáticos Resumen El procedimiento de Pronósticos Automáticos esta diseñado para pronosticar valores futuros en datos de una serie de tiempo. Una serie de tiempo consiste en un conjunto de
ESTADÍSTIQUES I GRÀFICS a ITACA (en castellano más adelante, pág. 15 a 28)
ESTADÍSTIQUES I GRÀFICS a ITACA (en castellano más adelante, pág. 15 a 28) Des de Centre Llistats Estadístiques i Gràfics podrà obtindre informació estadística sobre distints aspectes acadèmics del seu
ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN 1.1. OBJETO DE LA ESTADÍSTICA... 17 1.2. POBLACIONES... 18 1.3. VARIABLES ALEATORIAS... 19 1.3.1. Concepto... 19 1.3.2. Variables discretas y variables continuas... 20 1.3.3.
Tema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables
Tema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables Cuestiones de Verdadero/Falso 1. La covarianza mide la relación lineal entre dos variables, pero depende de las unidades de medida utilizadas. 2. El análisis
TEORIA I QÜESTIONARIS
ENGRANATGES Introducció Funcionament Velocitat TEORIA I QÜESTIONARIS Júlia Ahmad Tarrés 4t d ESO Tecnologia Professor Miquel Estruch Curs 2012-13 3r Trimestre 13 de maig de 2013 Escola Paidos 1. INTRODUCCIÓ
ÍNDICE INTRODUCCIÓN... 21
INTRODUCCIÓN... 21 CAPÍTULO 1. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS... 23 1. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS... 23 1.1. La distribución de frecuencias... 24 1.2. Agrupación en intervalos...
Trabajo de Estadística 3º ESO
Pasos para realizar el trabajo Trabajo de Estadística 3º ESO 1º Organizarse en grupos de 2-3 personas 2º Elegir el problema a estudiar: Variable estadística cuantitativa discreta 3º Determinar la Población
Pregunta 1. Pregunta 2. Pregunta 3. Pregunta 4. Pregunta 5. Pregunta 6. Pregunta 7. Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24
Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24 Estado Finalizado Finalizado en sábado, 30 de marzo de 2013, 17:10 Tiempo empleado 4 días 23 horas Puntos 50,00/50,00 Calificación 10,00 de un máximo de 10,00
Probabilidad y Estadística, EIC 311
Probabilidad y Estadística, EIC 311 Medida de resumen 1er Semestre 2016 1 / 105 , mediana y moda para datos no Una medida muy útil es la media aritmética de la muestra = Promedio. 2 / 105 , mediana y moda
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN. Juan José Hernández Ocaña
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN Juan José Hernández Ocaña CORRELACIÓN Muchas veces en Estadística necesitamos saber si existe una relación entre datos apareados y tratamos de buscar una posible relación entre
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7)
TEMA Nº 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: Conocer las características de la distribución normal como distribución de probabilidad de una variable y la aproximación de
Semblança. Teorema de Tales
Semblança. Teorema de Tales Dos polígons són semblants si el angles corresponents són iguals i els costats corresponents són proporcionals. ABCDE A'B'C'D'E' si: Â = Â',Bˆ = Bˆ', Ĉ = Ĉ', Dˆ = Dˆ', Ê = Ê'
478 Índice alfabético
Índice alfabético Símbolos A, suceso contrario de A, 187 A B, diferencia de los sucesos A y B, 188 A/B, suceso A condicionado por el suceso B, 194 A B, intersección de los sucesos A y B, 188 A B, unión
I. SISTEMA DIÈDRIC 3. DISTÀNCIES I ANGLES DIBUIX TÈCNIC
DIBUIX TÈCNIC I. SISTEMA DIÈDRIC 3. DISTÀNCIES I ANGLES 1. Dist. d un punt a una recta - Abatiment del pla format per la recta i el punt 2. Dist. d un punt a un pla - Canvi de pla posant el pla de perfil
b) dado que es en valor absoluto será el área entre -1,071 y 1,071 luego el resultado será F(1,071)-(1-F(1,071)=0,85-(1-0,85)=0,7
EJERCICIOS T12-MODELOS MULTIVARIANTES ESPECÍFICOS 1. Un determinado estadístico J se distribuye según un modelo jhi-dos de parámetro (grados de libertad) 14. Deseamos saber la probabilidad con la que dicho
Grau d Enologia. Facultat d Enologia de Tarragona Entrada 40 alumnes
Grau d Enologia 2014-2015 Entrada 40 alumnes Facultat d Enologia de Tarragona Que es l Enologia? L Enologia és la ciència, tècnica i art de produir vi a partir de most de raïm fermentat. Integra coneixements
POLÍTICA DE COOKIES. La información que le proporcionamos a continuación, le ayudará a comprender los diferentes tipos de cookies:
POLÍTICA DE COOKIES Una "Cookie" es un pequeño archivo que se almacena en el ordenador del usuario y nos permite reconocerle. El conjunto de "cookies" nos ayuda a mejorar la calidad de nuestra web, permitiéndonos
La marca de la Diputació de Barcelona
La marca de la Diputació de Barcelona La nostra marca evoluciona amb nosaltres La Diputació de Barcelona ha revisat la seva marca, d una banda per aconseguir una imatge unificada que ens identifiqui com
Justificació de bestretes a proveïdors i despeses a justificar
Justificació de bestretes a proveïdors i despeses a justificar A continuació es detalla el procediment que cal seguir per tal de justificar aquelles bestretes o avançaments a proveïdors que la Unitat de
FORMACIÓ BONIFICADA. Gestió de las ajudes per a la formació en les empreses a traves de la Fundación Tripartita para la Formación en el Empleo
FORMACIÓ BONIFICADA Gestió de las ajudes per a la formació en les empreses a traves de la Fundación Tripartita para la Formación en el Empleo Les empreses que cotitzen a la Seguretat Social per la contingència