estadística bidimensional
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Estadística bidimensional
Juan Carlos Ballabriga
Departamento de Matemáticas
IES Benjamín de Tudela
Variables estadísticas bidimensionales
Se trata de variables que surgen cuando se estudian dos características asociadas a la observación de un mismofenómeno.
Podemos llamar X a la talla e Y al peso con lo que se obtendría la variable bidimensional (X, Y)que toma 10 valores, que son las 10 parejas de valores de la tabla anterior: (160,55), (165,58), etc.
83797466626761585855
Peso
(kgs)
182180180175175171170168165160
Talla
(cms)
83797466626761585855
Peso
(kgs)
182180180175175171170168165160
Talla
(cms)
Ejemplo 1.- Estudiamos la talla, medida en cm. y el peso, medido en kg. de un
grupo de 10 personas, podemos obtener los siguientes valores
Variables estadísticas bidimensionales En algunos casos el número de "parejas" de valores (x,y) es
grande y además muchos de ellos aparecen repetidos; en este caso se utiliza una "Tabla de doble entrada" como la
que se muestra a continuación en el ejemplo 2
En la primera fila se colocan los valores de una de las características o variable que componen la variable
bidimensional y en la primera columna los de la otra.
Variables estadísticas bidimensionales
Ejemplo 2.- Se representa por X el número de hijos de 100
familias y por Y el número de hijas
Nº de hijas (y)
Nº de hijos (x) 0 1 2 3Frecuencias
Marginales (x)
0 10 15 15 3 43
1 10 12 7 2 31
2 8 4 3 1 16
3 3 2 1 0 6
4 2 1 1 0 4
Frecuencias
Marginales(y)33 34 27 6 100
Representación gráfica
Diagramas de dispersión o nubes de puntos: En unos ejes de coordenadas representaremos la posición y frecuencia de cada pareja de datos
Diagramas de dispersión o nubes de puntos
En el ejemplo 1 anterior en el que se estudiaba la talla y el peso de 10 personas se obtendría el siguiente diagrama de dispersión: (En el eje X se representa la talla en cm. y en el eje Y el peso en kg.)
En el caso de tablas de doble entrada
0
1
2
3
0 1 2 3 4
15
15
1010
12
2
7
8
4
31
3
3
1
1
1
2
2
Diagramas de dispersión o nubes de puntos
Se puede ver en el primera figura que correspondía al diagrama de talla - peso que la serie de puntos presenta una tendencia "ascendente" . Se dice en este caso que existen entre las dos variables una "dependencia directa" .
En caso en que la tendencia sea "descendente" se diría que estaríamos ante una " dependencia inversa "
Naturalmente en caso en que no se pueda observar una tendencia clara estaríamos ante una dependencia muy débil que no se puede observar mediante la nube de puntos
Diferentes tipos de diagramas
Dependencia funcional
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
Ajustes lineales
Covarianza y Correlación
• Para estudiar si hay relación o no entre las variables
• Puede ser directa o inversa
• Se puede “cuantificar”
Covarianza
i
iii
xyf
fYyXx
YXf
fyx
i
iii
xyUsaremos una fórmula más cómoda
Tabla de frecuencia
Talla (cm) Peso kg) x-X y-Y (x-X)(y-Y)160 55 -12,6 -11,3 142,38165 58 -7,6 -8,3 63,08168 58 -4,6 -8,3 38,18170 61 -2,6 -5,3 13,78171 67 -1,6 0,7 -1,12175 62 2,4 -4,3 -10,32175 66 2,4 -0,3 -0,72180 74 7,4 7,7 56,98180 79 7,4 12,7 93,98182 83 9,4 16,7 156,98
10
Media x 172,6 Cov 15,698Media y 66,3
Covarianza
Como vemos la relación es
Positiva (creciente) y parece
que es bastante fuerte, pero
¿cuánto? 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
155 160 165 170 175 180 185
Peso (kg)
Talla (cm)
Coeficiente de Correlación
Para cuantificar la relación usaremos el coeficiente de correlación:
yx
xyr
Propiedades:
• Es un valor entre -1 y 1
• Si es positivo la relación es directa y si es negativa es inversa
• Cuando se acerca a cero no hay relación
En el ejemplo 1
Talla (cm) Peso kg) x-X y-Y (x-X)(y-Y) (x-X)2 (y-Y)2
160 55 -12,6 -11,3 142,38 158,76 127,69165 58 -7,6 -8,3 63,08 57,76 68,89168 58 -4,6 -8,3 38,18 21,16 68,89170 61 -2,6 -5,3 13,78 6,76 28,09171 67 -1,6 0,7 -1,12 2,56 0,49175 62 2,4 -4,3 -10,32 5,76 18,49175 66 2,4 -0,3 -0,72 5,76 0,09180 74 7,4 7,7 56,98 54,76 59,29180 79 7,4 12,7 93,98 54,76 161,29182 83 9,4 16,7 156,98 88,36 278,89
10 553,2 456,4 812,1
Media x 172,6 Cov 55,32 Var x 45,64Media y 66,3 Var x 81,21
Des x 6,7557383
Des y 9,01165911
Coef. Correl. 0,91
Mucha relación directa
Recta de regresión Relación entre dos variables
Variable independiente x
Variable dependiente y
función lineal del tipo y = ax + b, su gráfica
correspondería a una recta de regresión.
Ajuste por mínimos cuadrados
Se deduce que la recta de regresión debe pasar por el punto correspondiente a
las medias de ambas variables y que debe tener por pendiente
Con ello la expresión de la recta de regresión utilizando la ecuación
punto-pendiente será:
Esta es la llamada "Recta de regresión de y sobre x". Si se deseara estudiar la
dependencia de x respecto a y sólo habría que cambiar en la expresión de la
recta x por y, obteniéndose la recta regresión de x sobre y
XxYyx
xy
2
YX ,2
x
xy
YyXxy
xy
2
En la imagen siguiente se muestra la recta de regresión de y (peso) sobre x (talla)
del ejemplo 1 de este tema. En este caso se supone que represente cómo depende
el peso de una persona de su talla
Si recordamos que entre la talla y el peso decíamos que existía una dependencia
directa, la recta de regresión lo confirma ya que su pendiente es positiva: a medida
que aumenta la talla aumenta el peso. Por tanto:
Dependencia directa - Pendiente de la recta positiva - Función creciente
0
20
40
60
80
100
155 160 165 170 175 180 185
Peso (kg)
Talla (cm)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
155 160 165 170 175 180 185
Peso (kg)
Talla (cm)
Media x 172,6Media y 66,3
),( YX
),( YX
Utilidad tiene la recta de regresión
Mediante la recta de regresión podríamos obtener de manera aproximada el valor de la variable dependiente (y) de la que conociéramos la variable independiente (x), en una población semejante a aquella de la que se ha obtenido la muestra
De manera más precisa, si conocemos la expresión de la recta de regresión, se pueden calcular valores para la variable y, conocidos los de x, como si se tratara de una función
Ejemplo :
Si observamos la gráfica, podríamos suponer por ejemplo que una persona de 185
cm pesaría algo más de 80 kg
De acuerdo a la fórmula
La recta de regresión de la variable y (peso) sobre x (talla) será la recta:
-que pasa por el punto (172,6 ; 66,3) (medias respectivas de (x,y))
-tiene de pendiente: 55.32 / 50.71 = 1.0909
Recta: y – 66.3 = 1.0909 ( x – 172.6) que operando y simplificando queda:
y = 1.0909x – 121.9
0102030405060708090
155 160 165 170 175 180 185
Peso (kg)
Talla (cm)
XxYyx
xy
2
El valor del peso que suponíamos aproximado para una talla de 185 cm
sería:
Peso= 1.0909 · 185 – 121.9 = 79.9
Este valor obtenido es algo menor al esperado. Eso quiere decir que las
predicciones hechas con la recta de regresión no son exactas.
Por tanto la recta de regresión se puede utilizar para realizar predicciones
para la variable y a partir de valores conocidos de la variable x.
Resumen:
• Variables bidimensionales
• Coeficiente de correlación
• Regresión
• Recta de regresión
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