Correlacion
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Este documento define y explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación entre dos variables cuantitativas mediante la fórmula de covarianza. El coeficiente de Spearman mide la relación entre dos variables ordinales basándose en las diferencias de rangos. Ambos proveen una medida del grado de relación entre las variables.
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Power seminario 10
El documento presenta los resultados de varios ejercicios sobre el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson entre diferentes variables. En el ejercicio 1 se analiza la correlación entre peso y horas de deporte, encontrando una correlación baja y positiva. En el ejercicio 2 se encuentra una alta correlación negativa entre cigarrillos y nota. En el ejercicio 3 se reporta una alta correlación positiva entre peso y altura en una muestra limitada. Finalmente, en el ejercicio 4 no se encuentra correlación entre notas de matemáticas y lengua.
Tarea 9
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso mediante gráficas de cuartiles, pruebas de Kolmogorov-Smirnov para determinar la normalidad, el coeficiente de correlación de Spearman y una prueba de correlación. Los resultados muestran una correlación positiva significativa entre la altura y el peso, lo que significa que a mayor altura mayor será el peso.
Ecuaciones con radicales
El documento explica cómo resolver ecuaciones con radicandos usando el principio de las potencias. Primero se aísla el término radical a un lado y luego se eleva ambos lados a la potencia del índice del radical para eliminarlo. Se deben verificar las soluciones obtenidas. También cubre ecuaciones con dos términos radicales, aislándolos uno a la vez y aplicando el mismo procedimiento.
Seminario 10
El documento presenta 6 ejercicios sobre el cálculo y análisis del coeficiente de correlación de Pearson entre diferentes variables. En el ejercicio 1 se encuentra una correlación baja y positiva entre el peso y las horas de deporte. En el ejercicio 2 hay una correlación alta y negativa entre el número de cigarrillos y la nota de acceso. En el ejercicio 3 la correlación entre el peso y la altura es alta. En el ejercicio 5 existe una correlación positiva casi perfecta y significativa entre la edad y el peso de los niños. Finalmente, en el
Teorema π
El documento describe el Teorema π, el cual es un teorema fundamental para establecer relaciones entre magnitudes físicas mediante el análisis dimensional. El teorema establece que para obtener parámetros adimensionales que describan una relación física, se deben escoger tres variables con las tres dimensiones fundamentales y resolver un sistema de ecuaciones para determinar los exponentes de las dimensiones. Este procedimiento permite construir parámetros adimensionales que capturen la relación entre las variables, incluso cuando la forma exacta de la ecuación es desconocida.
Slideshare psicoestadistica
El documento describe diferentes coeficientes de correlación como el coeficiente de Pearson, el coeficiente Phi, el coeficiente Tau de Kendall y el coeficiente C. Explica cómo calcular el coeficiente de Pearson y cómo interpretar los resultados de los diferentes coeficientes, señalando que indican el nivel y tipo de asociación entre dos o más variables. También discute algunas ventajas y desventajas del coeficiente de Pearson.
12.10
Este documento presenta un análisis de regresión entre la tasa real de rendimiento y la inflación y el crecimiento. La variable explicativa explica un 57% de la variable dependiente. Se encontró una relación directa positiva con el crecimiento y una inversa con la inflación. El documento también describe tres métodos para detectar la autocorrelación en el modelo: el método de Durbin-Watson, el correlograma y la prueba BG. Los resultados de los tres métodos indican que no hay evidencia de autocorrelación en el modelo.
Ejercicio del seminario 10
Este documento presenta tres ejercicios que calculan el coeficiente de correlación de Pearson entre diferentes pares de variables cuantitativas. El primer ejercicio encuentra una correlación moderada entre el peso y las horas de deporte. El segundo ejercicio encuentra una fuerte correlación inversa entre el número de cigarrillos fumados y la nota de acceso. El tercer ejercicio encuentra una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
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Seminario VII
El documento presenta un análisis bivariado para evaluar la relación entre el consumo de tabaco durante el embarazo y el bajo peso al nacer. Los resultados muestran que fumar durante el embarazo aumenta en 3.25 veces las posibilidades de que el bebé nazca con bajo peso. Adicionalmente, se analizan las relaciones entre el sexo y la práctica de deporte y el consumo de fruta en una muestra, encontrando una relación estadísticamente significativa en ambos casos.
Seminario 10
Este documento describe cómo calcular y evaluar la correlación de Pearson entre dos variables, el número de personas por hogar y el número de habitaciones. Explica cómo calcular el coeficiente de correlación de Pearson, realizar las pruebas de hipótesis pertinentes para determinar si la correlación es estadísticamente significativa, e incluir los datos y análisis en SPSS generando un gráfico de dispersión simple y los resultados de la correlación.
Proporcionalidad directa
Este documento describe la proporcionalidad directa e inversa. Explica que dos magnitudes son directamente proporcionales si al multiplicar o dividir una por un número, la otra queda multiplicada o dividida por el mismo número. También explica que para resolver ejercicios de proporcionalidad directa se puede usar la razón de proporcionalidad, una regla de tres o el método de reducción a la unidad. Finalmente, indica que dos magnitudes son inversamente proporcionales cuando al aumentar una, la otra disminuye en la misma proporción.
Correlaciones
Este documento presenta los resultados de tres análisis de correlación de Pearson realizados entre diferentes variables. El primer análisis encontró que no había correlación entre las variables de peso y horas dedicadas. El segundo análisis encontró una alta correlación negativa entre la nota de acceso y el número de cigarrillos fumados diarios. El tercer análisis encontró una correlación positiva elevada entre la altura y el peso basada en una muestra limitada de 10 casos.
Estadística bivariada
El documento describe la estadística bivariada y su uso para determinar la relación entre dos variables. Explica dos tipos de correlación (Pearson y Spearman) y presenta un estudio sobre la asociación entre el sexo y la práctica de deporte en 290 estudiantes de enfermería. Los resultados de la prueba de Chi-cuadrado mostraron una asociación estadísticamente significativa entre estas variables, con una mayor proporción de hombres que practican deporte en comparación con las mujeres.
La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre d...
La correlación mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables aleatorias. La fuerza de la correlación depende de qué tan estrecha y alargada es la nube de puntos que representa las dos variables, mientras que la dirección indica si la relación es positiva (ambas variables aumentan juntas) o negativa (una variable aumenta mientras la otra disminuye). El coeficiente de correlación de Pearson cuantifica esta relación en un valor entre -1 y 1, donde valores cercanos a 1 o -1 indican una correlación fuerte y valores cercanos
ESTADÍSTICA Y TICs - SEMINARIO 10 (II) - Isabel Gómez Megías
Este documento presenta diferentes coeficientes para medir la correlación entre variables categóricas y cuantitativas. Explica el coeficiente de correlación biserial para una variable binaria (sexo) y cuantitativa (ejercicio físico), encontrando una correlación media de 0.303. También explica el coeficiente Phi para dos variables dicotómicas (sexo y tabaco), encontrando poca correlación. Por último, explica el coeficiente de contingencia y V de Kramer para variables categóricas de más de dos categorías (grado APGAR y frecuencia de tabaco
Examen selectividad 2010 (teorema de rouche)
El documento discute la aplicación del teorema de Rouche-Fröbenius para determinar si el sistema tiene solución y si es única en función del parámetro k. Calcula el rango de la matriz A y busca menores no nulos para aplicar la regla de Cramer y concluir si el sistema es compatible o incompatible.
Radicales
Este documento define los radicales como la raíz enésima de un número y explica cómo calcular el valor numérico de un radical dependiendo del radicando e índice. También describe cómo expresar un radical como una potencia fraccionaria y cómo determinar si dos radicales son equivalentes o semejantes. Finalmente, detalla métodos para reducir radicales a un índice común y para introducir o extraer factores de un radical.
Seminario 10 de estadística y tics 2
Un estudio en un municipio español examinó la relación entre el número de personas que viven en un hogar y el número de habitaciones. Se calculó el coeficiente de correlación de Pearson entre las dos variables y se encontró una correlación positiva moderada. Sin embargo, la prueba t de Student mostró que la correlación no era estadísticamente significativa.
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Regla de tres compuesta
La regla de tres compuesta se usa para relacionar tres o más magnitudes, estableciendo relaciones entre las conocidas para obtener la desconocida. Se compone de múltiples reglas de tres simples aplicadas sucesivamente, y puede ser directa, inversa o mixta dependiendo si las relaciones de proporcionalidad son directas o inversas. Para resolver problemas de regla de tres compuesta, se debe relacionar cada magnitud con la desconocida y construir las proporciones correspondientes.
Factoring friends
El documento describe diferentes métodos para factorizar expresiones algebraicas, incluyendo usar un factor común, la diferencia de cuadrados, trinomios cuadrados perfectos, y cubos perfectos. Cada método tiene características específicas como tener un factor en común, tener raíces cuadradas exactas, o cumplir con ciertas propiedades de los términos. Practicar resolviendo ejercicios ayuda a reforzar los conceptos de factorización.
Correlación
Este documento describe cómo realizar la correlación entre el número de horas dedicadas a la práctica deportiva y el índice de masa corporal (IMC). Explica que se debe utilizar el coeficiente de Spearman debido a que las variables no siguen una distribución normal. El análisis de correlación de Spearman muestra una correlación positiva pero baja entre las horas de deporte y el IMC.
Seminario 8
Este documento resume un ejercicio para determinar la relación entre la altura y el peso. Se plantea la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso. Se realizan gráficas y pruebas estadísticas como la prueba de Kolmogorov y el coeficiente de Spearman para determinar si existe una correlación positiva y fuerte entre las variables. Los resultados muestran que el p-valor está por debajo de 0.05, por lo que se rechaza la hipótesis nula y se concluye que a mayor altura mayor peso.
presentación oscar barrios
El documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas e ignora la escala de medida, mientras que el coeficiente de Spearman ordena los datos antes de medir la correlación y es menos sensible a valores atípicos. Ambos coeficientes oscilan entre -1 y 1 para indicar correlaciones negativas o positivas.
Correlación de pearson y Sperman
El documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables y varía de -1 a 1, donde 1 es correlación positiva perfecta, -1 es negativa perfecta y 0 no hay correlación. El coeficiente de Spearman mide la correlación de rangos entre variables y su interpretación es la misma que la de Pearson.
CINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍA
Dos cortos y ocho películas para tratar en el aula.
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El conflicto en el fin del tiempo será sobre la adoración.
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Correlacion
- 2. A B A B A B 1 A B A B A B 2
- 6. Coeficiente de Correlacion Pearson Indice del grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.
- 7. X Y x y x2 y2 xy 18 13 3 1.5 9 2.25 4.5 17 15 2 3.5 4 12.25 7 15 14 0 2.5 0 6.25 0 16 13 1 1.5 1 2.25 1.5 14 9 -1 -2.5 1 6.25 2.25 12 10 -3 -1.5 9 2.25 4.5 9 8 -6 -3.5 36 12.25 21 15 13 0 1.5 0 2.25 0 16 12 1 0.5 1 0.25 0.5 14 13 -1 1.5 1 2.25 -1.5 16 10 1 -1.5 1 2.25 -1.5 18 8 3 -3.5 9 12.25 -10.5 180 138 73 63 28
- 9. Coeficiente de Correlacion Spearman Indice del grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean de carácter ordinal.
- 10. Estudiante Matematica Estadistica X Y Diana 10 8 1 4.5 Elizabeth 9 6 2 7.5 Mario 8 10 3 1 Orlando 7 9 4.5 2.5 Mathias 7 8 4.5 4.5 Josue 6 7 6.5 6 Anita 6 6 6.5 7.5 Lucia 4 9 8 2.5
- 11. Estudiant e Matematica Estadistica X Y d d Diana 10 8 1 4.5 -3.5 12.25 Elizabeth 9 6 2 7.5 -5.5 30.25 Mario 8 10 3 1 2 4 Orlando 7 9 4.5 2.5 2 4 Mathias 7 8 4.5 4.5 0 0 Josue 6 7 6.5 6 0.5 0.25 Anita 6 6 6.5 7.5 -1 1 Lucia 4 9 8 2.5 5.5 30.25 82