Más contenido relacionado
La actualidad más candente (19)
Similar a Tecnicas para analisis de datos (20)
Tecnicas para analisis de datos
- 4. 1
0
2
3
4
8
7
5
9
Análisis de varianza
(tres o más muestras o grupos)
0
0
0
0
0
5
2
7
9
8
0
4
3
2
1
Un factor
Una variable dependiente
métrica y una variable
independiente no métrica
con n categorías
1-2
n factores
Una variable dependiente
métrica y dos o más
variables independinte no
métricas con n categorías
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
- 6. La función de regresión
Ŷ = β1 + β2 X
1
0
2
3
4
8
7
5
9
0
0
0
0
0
1
5
2
7
9
8
Ecuaciones normales
1
0
0
0
4
3
2
1
ß1 =
β2 =
1-2
y −β x
2
xy
∑ −n x y
x
∑ −n x
2
2
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
- 7. 12-8
y = 24.45 + 0.51 X
1
0
2
3
4
8
7
5
9
0
0
0
0
0
1
5
2
7
9
8
1
0
0
0
4
3
2
1
111
β2 = 0.51
β1 = 24.45
170
1-2
© 2001 Alfaomega Grupo Editor
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
- 8. Reglas prácticas acerca de la fuerza de los
coeficientes de correlación
1
0
2
3
4
8
7
5
9
±.81 a ±1.00
Muy fuerte
±.61 a ±.80
Fuerte
±.41 a ±.60
Moderada
±.21 a ±.40
Débil
±.00 a ±.20
Ninguna
1
0
0
0
4
3
2
1
1-2
Descripción de la fuerza
0
0
0
0
0
1
5
2
7
9
8
Rango de coeficiente
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
- 9. Coeficiente de correlación, r
1
0
2
3
4
8
7
5
9
Mide la fuerza o el grado de asociación lineal entre dos
variables
0
0
0
0
0
1
5
2
7
9
8
1
0
0
0
4
3
2
1
-1≤ r ≤ 1
[ n( xy) − (∑ x)(∑ y)]
[ n∑ x − (∑ x) ][ n∑ y − (∑ y) ]
2
r=
1-2
2
2
2
2
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
- 10. Error estándar de la regresión
1
0
2
3
4
8
7
5
9
0
0
0
0
0
1
5
2
7
9
8
El error estándar de la regresión es una estimación de
la distancia promedio entre la línea verdadera y los
datos. Simplemente es la desviación estándar de los
valores de Y alrededor de la recta de regresión
estimada
1
0
0
0
4
3
2
1
Se =
1-2
∑Y
2
− β1 ∑Y − β2 ∑XY
n −2
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
- 11. Regresión múltiple
La función de regresión con K variables
1
0
2
3
4
8
7
5
9
0
0
0
0
0
1
5
2
7
9
8
∑Y = nβ + β ∑ X + β ∑ X
1
2
1
3
1
0
0
0
4
3
2
1
Ŷ = β1 + β2 X1 + β3 X2 + ……+ βk Xk
Ecuaciones normales para tres variables
2
∑XY =β ∑X +β ∑X +β ∑X X
2
1
1-2
1
1
2
1
3
1
2
X 2Y = β 1 ∑ X 2 + β 2 ∑ X 1 X 2 + β 3 ∑ X 22
∑
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
- 12. FÓRMULAS PARA DETERMINAR EL TAMAÑO DE
MUESTRA
1
0
2
3
4
8
7
5
9
Poblaciones finitas
0
0
0
0
0
1
5
2
7
9
8
Poblaciones
infinitas
1
0
0
0
4
3
2
1
Z 2 PQ
n=
e2
1-2
Z 2PQN
n=
e2 ( N − 1) + Z 2PQ
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
- 13. PARA ESTIMAR LA MEDIA ARITMÉTICA DE
UNA POBLACIÓN
1
0
2
3
4
8
7
5
9
0
0
0
0
0
1
5
2
7
9
8
1-2
1
0
0
0
4
3
2
1
n
σ
z
=
e
2
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
- 14. FÓRMULAS PARA ESTIMAR EL ERROR
1
0
2
3
4
8
7
5
9
1-2
Sp =
1
0
0
0
4
3
2
1
Para estimar el error
stándar de la proporción
de una población
sx
s
=
n
0
0
0
0
0
1
5
2
7
9
8
Para estimar el error
stándar de la media
aritmética de una
población
p (1 − p )
n
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.