Estadística Bidimensional Coronavirus

        Buenos días. Vamos a por el segundo punto clave del tema. Tanto este como el de ayer, os va a caer fijo en el "examen" . A pesar de ello, lo difícil lo hicimos ayer.Vamos a ello, pero antes tenéis que recordar un par de cosas: La ecuación de una recta es de la forma y=mx+n, por ejemplo y=4x+7, es decir, y= (no sé cuantos x) + ( un número cualquiera). Esa m, en nuestro ejemplo el 4, es la pendiente de la recta. Cuanto más grande sea, más inclinada estará. Si es positiva, la recta es creciente, de izquierda abajo a derecha arriba ( como cuando hay correlación positiva). Si es negativa, es decreciente.      Dicho lo cual, vamos al lío: La recta de regresión         Os vais a la página 222. Olvidaros de eso del método de los mínimos cuadrados. Lo importante es que os aprendáis la fórmula de la recta de regresión, que es la que aparece en el recuadro amarillo.  La recta de regresión de Y sobre X será la fórm...

Buenos días. En esta tercera clase ha llegado el momento de hacer más matemáticas y menos gráficas, pero no os preocupéis, con una buena calculadora todo será más fácil. Página 220.- ¿Os acordáis que os dije que uno de los dos objetivos era medir cuánto de correlación hay en una distribución estadística? Es decir, ¿cuánto de "pegados" están los puntos a la recta de ajuste? Bueno, pues eso lo mide una cosa llamada Coeficiente de correlación . , cuya fórmula tenéis en el cuadro de abajo, de la cuál obviamente no entenderéis nada aún. Pero más abajo del segundo recuadro os explica su significado numérico: Es un número que puede valer entre -1 y 1. Si vale 1, es que la correlación es positiva y total,  los puntos están totalmente encima de la recta. Si vale -1, pues la correlación es negativa y total, y los puntos están encima de la recta. A partir de ahí, según este más cerca de 1 o -1, pues más o menos correlación  hay. Por ejemplo, si nos sale en una r=0'98 y en o...

      Vamos a la página 218. Vamos a seguir estudiando que es eso de la Correlación ( la relación entre dos variables , como pueden ser la altura y el peso, en un grupo de individuos, por ejemplo los alumnos de una clase.       Ahora vamos a ver tres ejemplos, los que os vienen a continuación en el margen izquierdo de la página. Veamos: En el primero, vemos una serie de atletas (a,b,c,d..)y sus clasificaciones tanto en salto de altura como en salto de pértiga. Antes de empezar, ya sabemos que lo normal es que cuanto más salten en una, más salten en la otra. Es como en clase de gimnasia, los que son buenos saltando a lo largo, en general también son buenos saltando hacia arriba. Si hacemos una gráfica tipo nube de puntos, con los resultados de altura en el eje horizontal y los de pértiga en el vertical, vemos una nube de puntos , donde cada uno de ellos representa un atleta( es de la esquina de abajo es el a, el que ha quedado 1º en las dos cosas). Si o...

Hola, antes de empezar con el estudio de los diferentes puntos del tema, necesito saber si recordáis algún concepto. Estos refieren a gráficas y rectas. Veamos: Gráficas con dos ejes perpendiculares, el eje X y el eje Y Estadística. Cuando estudiabais ,por ejemplo, la altura de los alumnos de una clase. Aquello que hacíais unas tablas, luego unas gráficas de barras, o la del círculo con los triángulos, y luego sacabais la media, la mediana, la moda, etc.... Ecuación de una recta. Cuando estudiabáis las funciones en 2º,3º y 4º, veíais que una formula como y=3x+5, si usábamos una tabla de valores, le dabais valores a la x os salía un número para la y. Si esos puntos los poníamos en unos ejes y los uníamos, nos salía una gráfica (dibujo) que era una recta.¿ok?.Os dejo un ejemplo en la siguiente foto: Vamos ya al punto número 1: Distribuciones Bidimensionales y Nubes de Puntos       Lo primero os cuenta lo que es una Distribución Bidimensional . A diferencia de cu...