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ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES ANDRÉS EDMUNDO MERLO RIVADENEIRA

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Page 1: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

ANDRÉS EDMUNDO MERLO RIVADENEIRA

Page 2: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIDIMENSIONAL

Es el estudio simultáneo de dos (o más)variables, X e Y, con el fin de observar una

posible relación entre ellas

Page 3: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS BIDIMENSIONAL

Consideremos una población de N individuos sobre los que medimos conjuntamente dos variables, X e Y. Cada individuo vendrá dado entonces por un par de valores (xi, yi), i = 1, ..., N.Al igual que en el caso unidimensional, debemos buscar una forma organizada de presentar las observaciones. Esto se consigue con las tablas de doble entrada.

Page 4: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

TABLA DOBLE ENTRADA

SUJETO

PRUEBA A

PRUEBA B

1 20 172 19 193 18 16

4 18 1817.5 18 18.5 19 19.5 20 20.5

14.515

15.516

16.517

17.518

18.519

19.5

PRUEBA APR

UEB

A B

Page 5: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

VARIANZA

Es la media aritmética de los cuadrados de las diferencias.

N

Page 6: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

DESVIACIÓN ESTANDAR

Es la raíz cuadrada de la varianza.

N

Page 7: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

COVARIANZA BIDIMENSIONAL

La covarianza de una variable bidimensional es la media aritmética de los productos de las desviaciones de cada una de las variables respecto a sus medias respectivas.

Page 8: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

EJERCICIO N°. 1

Pesos en Kg de 12 estudiantes varones universitarios de primer año y, los mismos 12 estudiantes universitarios cinco años después en quinto año de universidad.

Page 9: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

X MEDIA Y MEDIA

67.67 76.17

Kg promedio de peso alumnos de

primer año de universidad

Kg promedio de peso alumnos de

quinto año de universidad

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Page 11: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES
Page 12: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES
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Page 14: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

N

Varianza: Media aritmética de la sumatoria de los cuadrados de las diferencias

Page 15: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

Desviación Estándar: Raíz cuadrada de la varianza.

Page 16: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON

Relación lineal Positiva, casi perfecta, como se vera en el gráfico de dispersión…

Page 17: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

Peso Kg. Alumnos primer año.

Peso

Kg.

Alu

mno

s qu

into

año

.

Page 18: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

Conclusión:

Indica una correlación lineal positiva casi perfecta por acercarse al 100% como lo indica el gráfico de dispersión.

En este caso tiene una tendencia alcista, es decir que mientras van al siguiente grado los oficiales tienden a aumentar de peso.

Page 19: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

EJERCICIO N°. 2

Aciertos de lanzamiento de flecha sobre 10 siluetas en condiciones de terreno cubierto con vegetación y aciertos de lanzamiento de flecha sobre 10 siluetas en condiciones de terreno despegado sin vegetación.

Page 20: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

Relación imperfecta

Page 21: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

Acierto en condiciones de terreno despegado sin vegetación

Acie

rto

en c

ondi

cion

es d

e te

rren

o cu

bier

to c

on v

eget

ació

n

Page 22: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

Conclusión:

Indica una relación lineal positiva imperfecta, pues esta lejos del 100%, tal como lo indica el gráfico de dispersión, lo que implica que no hay relación entre las condiciones de terreno, bien sean cubiertos o despegados, con los aciertos en el lanzamiento de flecha sobre las 10 siluetas.

Page 23: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

EJERCICIO N°. 3

La edad de 12 varones (20-30 años) y el número de cabellos en su cabeza en millones.

Page 24: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

Relación lineal negativa, casi perfecta.

Page 25: ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DOS VARIABLES

Conclusión:

Se puede observar una relación lineal negativa, casi perfecta, puesto que a mayor edad el hombre tiende a perder mas cabello.