Angulos
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El documento describe las principales relaciones que pueden existir entre ángulos. Estas relaciones incluyen ángulos consecutivos, complementarios, suplementarios, adyacentes y opuestos por el vértice. El documento explica que los ángulos complementarios suman 90°, los suplementarios suman 180° y los opuestos por el vértice tienen la misma medida.
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Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso. Inicialmente, se comprueba la normalidad de ambas variables a través de gráficos QQ, histogramas y diagrama de cajas, así como la prueba de Shapiro-Wilk, determinando que no siguen una distribución normal. Luego, el gráfico de dispersión muestra una relación positiva entre las variables. Finalmente, el coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224 indica una relación fuerte entre la altura y el peso.
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Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Muestra que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal y tienen una relación positiva moderada con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.622.
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Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos y cuán fuerte es esa relación. Primero se grafican las variables para evaluar la normalidad y luego se usa la prueba de Shapiro-Wilk, la cual indica que las variables no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se usa la prueba no paramétrica de Rho de Spearman, la cual arroja un valor de correlación de 0.6224114, indicando una correlación positiva fuerte y significativa entre la altura y el peso.
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Este documento estudia la relación entre el peso y la altura de individuos utilizando diferentes métodos estadísticos. Muestra un diagrama de dispersión que indica una relación positiva entre las variables. Luego, utilizando gráficos y pruebas estadísticas, determina que las variables no siguen una distribución normal. Finalmente, calcula el coeficiente de Spearman, obteniendo un valor de 0.6224114, lo que demuestra una fuerte relación positiva entre el peso y la altura.
Seminario 9 estadistica
Este documento describe cómo calcular y analizar la correlación entre dos variables cuantitativas utilizando el software SPSS. Primero, explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman y cómo comprobar la normalidad de las variables. Luego, muestra un ejemplo con las variables "peso" y "talla" de 30 estudiantes, donde se comprueba que siguen una distribución normal y se calcula un coeficiente de correlación de Pearson moderado y positivo de 0.475 entre ellas.
Seminario 8
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