Paso 4 Descripción de la Información - Estadística Descriptiva PDF

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Paso 4 Descripción de la Información.Tutor:Adrián Reinaldo ValenciaGrupo: 202107095 _ 178María del Pilar Losada SerratoCódigo: 1075217171Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD)Escuela De Ciencias Sociales Artes Y Humanidades (ESCAH)Programa de EstadísticaNeiva Noviembre 2020INTRODUCIONEl p...

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Paso 4 Descripción de la Información.

Tutor: Adrián Reinaldo Valencia

Grupo: 202107095 _ 178

María del Pilar Losada Serrato Código: 1075217171

Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD) Escuela De Ciencias Sociales Artes Y Humanidades (ESCAH) Programa de Estadística Neiva Noviembre 2020

INTRODUCION

El presente trabajo se refiere Paso 4 Descripción de la Información sobre colegios públicos y privados en las pruebas saber 11 de 160 estudiantes en el cual realizaremos una medida de variantes de regresión lineal. Clasificando sus variedades de datos, sus conceptos, caracterización de variables. Mediante un mapa mental se hará referencia sobre al análisis de regresión, regresión lineal, el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra y qué tipo de técnicas se pueden utilizar para poner en práctica la realización presentación con la finalidad de obtener una información determinada para lograr un objeto especifico. Asimismo, se definirán brevemente los conceptos básicos asociados a Regresión y Correlación como: -Diagrama de dispersión. -Correlación lineal simple. -Coeficiente de determinación R2 -Correlación positiva y correlación negativa - ¿Qué es el coeficiente de correlación lineal y qué nos ayuda a medir?

OBJETIVO

Utilizar herramientas estadísticas como el infostat para dar solución a los diferentes problemas planteados por el tutor sobre medidas estadísticas bivariantes.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS •

Resumir mediante un mapa mental las medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación.

•

Identificar dos variables cuantitativas de la situación estudiada que puedan estar relacionadas e identificar la variable dependiente e independientes

•

Realizar mediante software infostat el diagrama de dispersión y determinar el tipo de relación entre las variables.

•

Encontrar el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra.

Actividad 1. Mapa Mental

https://www.goconqr.com/es-ES/mindmap/27642124/MEDIDAS-ESTADISTICAS-BIVARIANTES-DEREGRESION-LINEAL

EJERCICIOS 3.5 Temperatura – Enfermedad respiratoria. En una investigación realizada durante el mes de agosto en un hospital pediátrico respecto a la relación de la temperatura ambiente media y los casos de enfermedad registrados se obtuvieron los siguientes datos

1.Temperatura Media °C (X)

2.Casos de enfermedad respiratoria (Y)

9 11 14 15 17 18 20 21 22

28 26 22 22 22 16 12 6 6

Podemos determinar que las enfermedades respiratorias tienen relación inversa en las dos variables por lo que a medida que aumenta la temperatura disminuyen los casos de enfermedad

•

Observamos la variable de regresión lineal donde nos indica que el coeficiente de determinación (R^2) 0.89% de dependencia de la temperatura sobre casos de enfermedad respiratoria.

•

Determine el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. ¿Es confiable?

𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑚á𝑡𝑖𝑐𝑜 𝑞𝑢𝑒 𝑎𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎 𝑙𝑎 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑐𝑜𝑛 𝑙𝑎𝑠 𝑒𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑖𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑌 = −1,73 (𝑋) + 46 ,09 𝑌 = −1,73 (17) + 46,09 𝑌 = 16,68

𝑃𝑜𝑑𝑒𝑚𝑜𝑠 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑟 𝑞𝑢𝑒 𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑟 𝑑𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑑𝑒 170 𝐶 𝑙𝑜𝑠 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑎𝑑 𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑥𝑖𝑚𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒 16 ,68 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠

𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑐𝑖ó𝑛 0,89 ∗ 100 = 89% 𝑒𝑠 𝑢𝑛 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑏𝑢𝑒𝑛𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑝𝑜𝑑𝑒𝑟𝑛𝑜𝑠 𝑔𝑢𝑖𝑎𝑟

𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 √0,89 = 0,943 𝑒𝑠𝑡𝑜 𝑛𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 ℎ𝑎𝑦 𝑢𝑛𝑎 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑥𝑐𝑒𝑙𝑒𝑛𝑡𝑒 por que esta mas cerca del 1 Al analizar el cuadro de varianza tenemos que los p-valores son menores a 0.05 esto nos da a entender que si existe una relación directa influyendo la temperatura sobre los casos de enfermedad respiratoria.

Actividad 4. Regresión y correlación Lineal Simple. •

Identificar dos variables cuantitativas de la situación estudiada que puedan estar relacionadas e identificar la variable dependiente e independiente.

No DE LIBROS DE CONSULTA (X) independiente

•

Horas de dedicación a la lectura ESTU_DEDICACION LECTURA DIARIA (Y) DEPENDIENTE

Realizar el diagrama de dispersión de dichas variables y determinar el tipo de relación entre las variables.

•

Determine al coeficiente de determinación y de correlación de las dos variables. Interprete los resultados.

Observamos la variable de regresión lineal donde nos indica que el coeficiente de determinación (R^2) 0.01% de dependencia del Numero de libros de consulta sobre horas de dedicación a la lectura. Podemos decir que no es dependiente.

•

Encuentre el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. ¿Es confiable? - Determine el tipo de correlación de las dos variables.

𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑚á𝑡𝑖𝑐𝑜 𝑞𝑢𝑒 𝑎𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎 𝑁𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑖𝑏𝑟𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎 𝑠𝑜𝑏𝑟𝑒 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎 𝑙𝑎 𝑙𝑒𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑌 = −0,01 (𝑋) + 1,94 𝑌 = −0,01 (15) + 1,94 𝑌 = 1,79 𝑃𝑜𝑑𝑒𝑚𝑜𝑠 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑟 𝑞𝑢𝑒 𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑟 𝑑𝑒 𝑑𝑒 15 𝑙𝑖𝑏𝑟𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑛𝑒𝑚𝑜𝑠 1,79 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎 𝑙𝑎 𝑙𝑒𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎

𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑐𝑖ó𝑛 0,01 ∗ 100 = 1% 𝑒𝑠 𝑢𝑛 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑚𝑢𝑦 𝑏𝑎𝑗𝑜 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑝𝑜𝑑𝑒𝑟𝑛𝑜𝑠 𝑔𝑢𝑖𝑎𝑟

𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 √0,01 = 0,1 𝑒𝑠𝑡𝑜 𝑛𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑁𝑂 ℎ𝑎𝑦 𝑢𝑛𝑎 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑙𝑖𝑛𝑒𝑎𝑙 , 𝑦𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑎 𝑒𝑛 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒 0

Al analizar el cuadro de varianza tenemos que los p-valores son mayores a 0.05 esto nos da a entender que NO existe una relación directa entre Numero de libros de consulta sobre horas de dedicación a la lectura.

- Relacionar la información obtenida con el problema.

Actividad 5. Regresión y correlación múltiple. A partir de la base de datos suministrada “Anexo 1- Pruebas SABER 11 - 160 a. Identificar una variable cuantitativa dependiente y varias variables cuantitativas independientes del estudio de investigación.

PUNT_SOCIALES_CIUDADANAS PUNT_INGLES

PROMEDIO GENERAL

b. Realizar el diagrama de dispersión de dichas variables.

c. Calcular la recta de regresión y el coeficiente de correlación para probar estadísticamente su relación.

Al calcular la variable de regresión múltiple , esto nos indica que el coeficiente de determinación (R^2) 1% de dependencia del Promedio General sobre Puntos de inglés y los puntos de sociales, podemos decir que es dependiente. En el Modelo matemático que asocia el Promedio General sobre Puntos de inglés y los puntos de sociales 𝑌 = 0,25 (𝑋1) + 0,26 (𝑋2) + 0,73 𝑌 = 0,25 (47) + 0,26 ( 52) + 0,73 𝑌 = 11 ,75 + 13,52 + 0,73 𝑌 = 26

𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑐𝑖ó𝑛 1 ∗ 100 = 100% 𝑒𝑠 𝑢𝑛 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑒𝑠 𝑒𝑥𝑐𝑒𝑙𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑝𝑜𝑑𝑒𝑟𝑛𝑜𝑠 𝑔𝑢𝑖𝑎𝑟

𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 √1 = 1 𝑒𝑠𝑡𝑜 𝑛𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 ℎ𝑎𝑦 𝑢𝑛𝑎 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑓𝑒𝑐𝑡𝑎 , 𝑦𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑠 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑎 1

De acuerdo con el análisis del cuadro de varianza tenemos que los p-valores son menores a 0.05 esto nos da a entender que existe una relación directa entre Promedio General sobre Puntos de inglés y los Puntos de sociales

CONCLUSIONES

•

Esta actividad nos permite calcular los parámetros que determinan la relación entre las variables de las pruebas saber 11.

•

Identificamos la relación entre variables a través de un diagrama de dispersión mediante el software INFOSTAT.

•

Establecimos la confiabilidad del modelo a partir del coeficiente de determinación.

REFERENCIAS

Montero, J.M. (2007). Regresión y Correlación Simple. Madrid: Paraninfo. (pp 130 – 158). Recuperado de https://link.gale.com/apps/doc/CX4052100011/GVRL?u=unad&sid=GVRL &xid=696103db

Churchill, G.A. (2009). Análisis de Correlación y de Regresión Simple. México City: Cengage Learning. (pp-675–686). Recuperado de https://link.gale.com/apps/doc/CX4058900232/GVRL?u=unad&sid=GVRL&xid=a2479 593

OVI. Ortegon Pava, M. (27,07,2020). Regresión lineal. [Archivo de video]. Recuperado de https://repository.unad.edu.co/handle/10596/35461...