Paso 4 Estadistica Descriptiva PDF

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ESTADISTICA DESCRIPTIVAPASO 4 DESCRIPCIÓN DE LA INFORMACIÓNCURSO 100105_FRANCY JANNETH LOPEZ GARCIACODIGO: 52.PRESENTADO A:CAMPO RIAÑOUNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIANOVIEMBRE 2020INTRODUCCIONLas medidas bivariantes denotan un método estadístico que nos permite analizar la elación existent...

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ESTADISTICA DESCRIPTIVA PASO 4 DESCRIPCIÓN DE LA INFORMACIÓN CURSO 100105_40

FRANCY JANNETH LOPEZ GARCIA CODIGO: 52.477.266

PRESENTADO A:

CAMPO RIAÑO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA NOVIEMBRE 2020

INTRODUCCION Las medidas bivariantes denotan un método estadístico que nos permite analizar la elación existente entre dos a más variables, con respecto a los cambios presentados en una variable con respecto de otra. Este análisis nos permite predecir el grado de relación entre las variables, para lo cual desarrollamos los conceptos de correlación y regresión. Las cuales permiten desarrollar el análisis de datos para determinar cómo se relacionan entre si dos variables. A través del desarrollo de las actividades propuestas se busca la apropiación de los conceptos y su puesta en práctica por medio de ejercicios sugeridos. Hasta el momento se ha estudiado el análisis de una sola variable y se han calculado estadísticas de muestra para que se pueda describir y explicar la distribución de la variable. En este capítulo estudiaremos el comportamiento de dos variables: distribución bivariada, Para determinar si existe alguna relación entre variables, estas relaciones pueden ser discretas o continuas, o discretas y la otra es continua. Este capítulo presenta los temas de correlación y regresión lineal y números índice.

OBJETIVOS Aplicar las medidas estadísticas bivariantes, por medio del cálculo e interpretación del software estadístico, en función de la problemática objeto de estudio. * Resumir mediante un mapa mental las medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación. * Definir brevemente los conceptos básicos asociados a Regresión y Correlación * Realizar los diferentes ejercicios poniendo a prueba las medidas obtenidas, de esta manera se tiene mejor acceso a ellas.

ACTIVIDAD 1. MAPA MENTAL

ACTIVIDAD 2. DEFINICIÓN DE CONCEPTOS Definir brevemente los conceptos básicos asociados a Regresión y Correlación como: -Diagrama de dispersión. Es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos, Los datos se muestran como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de una variable que determina la posición en el eje horizontal (x) y el valor de la otra variable determinado por la posición en el eje vertical (y). El diagrama de dispersión permite estudiar las relaciones entre dos conjuntos asociados de datos que aparecen en pares (por ejemplo, (x,y), uno de cada conjunto). El diagrama muestra estos pares como una nube de puntos. -Correlación lineal simple. Bajo el concepto de correlación se recogen varios procedimientos e indicadores estadísticos utilizados para determinar el grado de asociación entre dos variables; el más sencillo de ellos es el de correlación lineal que está basado en la comparación de la varianza asociada. de dos variables (covarianza)y las desviaciones estándar de cada uno a través del cálculo del coeficiente r de Pearson. Es un método estadístico utilizado para determinar el grado de asociación entre dos variables. De una forma menos coloquial, la podemos definir como el número

que mide el grado de intensidad y el sentido de la relación entre dos variables. Siendo: CUU (x;y): La covarianza entre el valor “x” e “y”. Σ (x): Desviación típica de “x”. El concepto de correlación se recoge en varios procedimientos e indicadores estadísticos utilizados para determinar el grado de asociación entre dos variables; el más sencillo de ellos es el de correlación lineal que está basado en la comparación de la varianza asociada de dos variables (covarianza) y las desviaciones estándar de cada uno a través del cálculo del coeficiente r de Pearson -Coeficiente de determinación R2: Es la proporción de la varianza total de la variable explicada por la regresión. El coeficiente de determinación, también llamado R cuadrado, refleja la bondad del ajuste

de

un

modelo

a

la

variable

que

pretender

explicar.

-Correlación positiva y correlación negativa: Cuando hay una correlación positiva (r> 0) entre dos variables aleatorias, una variable se mueve proporcionalmente a la otra variable. ... Cuando hay una correlación negativa (r...