Este documento presenta un reporte de práctica sobre el uso de estadística paramétrica para construir modelos de volumen a partir de datos de parcelas permanentes. Se realizaron análisis de correlación para identificar las variables con mejor correlación, como diámetro y volumen. Luego, mediante regresión lineal y no lineal se construyeron 11 modelos para estimar volumen. Los resultados muestran los modelos y sus estadísticos, encontrando que algunos modelos como aquellos con diámetro presentan buen ajuste.
El documento explica conceptos estadísticos como la correlación y regresión. Define la correlación como la relación entre dos variables y cómo se puede medir con un coeficiente de correlación. También describe cómo los diagramas de dispersión pueden usarse para visualizar la relación entre variables y analizar datos. Concluye resaltando la importancia de analizar lógicamente los coeficientes de correlación y no usarlos sin considerar las características de los datos.
El documento describe los diagramas de dispersión, que muestran la relación entre dos variables a través de coordenadas cartesianas. Un diagrama de dispersión puede sugerir si hay una correlación positiva, negativa o nula entre las variables, y puede incluir una línea de ajuste para analizar más a fondo la correlación. La correlación indica la fuerza y dirección de una relación lineal entre variables, pero no implica necesariamente causalidad.
Este documento describe los diagramas de flujo, incluyendo su definición, importancia, símbolos utilizados y algunos problemas resueltos con diagramas de flujo. Explica que los diagramas de flujo representan gráficamente los pasos de un algoritmo y son útiles para visualizar procesos y desarrollar programas. Detalla los principales símbolos como círculos, rectángulos y flechas para representar inicio, procesos, decisiones y flujo de datos.
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables "Peso" y "Altura" en un conjunto de datos. Primero, se comprueba la normalidad de ambas variables utilizando gráficas de cuartiles, lo que muestra que ninguna sigue una distribución normal. Luego, se grafican los datos para ver la relación, mostrando poca correlación. Finalmente, se calcula el coeficiente de Spearman, dando como resultado 0.6224, indicando una correlación débil entre las variables.
Este documento describe cómo realizar tablas de contingencia y probar la asociación entre variables en R Commander. Explica cómo cargar datos, construir tablas de doble entrada para pares de variables, y calcular estadísticos como chi-cuadrado y p-valor para determinar si existe una asociación significativa. Luego, aplica estos pasos a un conjunto de datos de salud para probar la asociación entre el sexo y la práctica de deporte, y entre el sexo y el consumo de fruta. En ambos casos, se rechaza la hipótesis n
Este documento presenta diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión muestran cuán alejados están los valores de una variable de su media y que cuanto mayor sea el valor, mayor será la variabilidad. Define cada medida y describe sus propiedades y cómo se calculan.
Coeficientes de correlación de pearson y de spermanvanesarojas2013
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman mide la correlación entre dos variables al ordenar y comparar los rangos de los datos. El documento también proporciona ejemplos y fórmulas para calcular ambos coeficientes, así como ventajas y desventajas de cada uno.
El documento explica conceptos estadísticos como la correlación y regresión. Define la correlación como la relación entre dos variables y cómo se puede medir con un coeficiente de correlación. También describe cómo los diagramas de dispersión pueden usarse para visualizar la relación entre variables y analizar datos. Concluye resaltando la importancia de analizar lógicamente los coeficientes de correlación y no usarlos sin considerar las características de los datos.
El documento describe los diagramas de dispersión, que muestran la relación entre dos variables a través de coordenadas cartesianas. Un diagrama de dispersión puede sugerir si hay una correlación positiva, negativa o nula entre las variables, y puede incluir una línea de ajuste para analizar más a fondo la correlación. La correlación indica la fuerza y dirección de una relación lineal entre variables, pero no implica necesariamente causalidad.
Este documento describe los diagramas de flujo, incluyendo su definición, importancia, símbolos utilizados y algunos problemas resueltos con diagramas de flujo. Explica que los diagramas de flujo representan gráficamente los pasos de un algoritmo y son útiles para visualizar procesos y desarrollar programas. Detalla los principales símbolos como círculos, rectángulos y flechas para representar inicio, procesos, decisiones y flujo de datos.
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables "Peso" y "Altura" en un conjunto de datos. Primero, se comprueba la normalidad de ambas variables utilizando gráficas de cuartiles, lo que muestra que ninguna sigue una distribución normal. Luego, se grafican los datos para ver la relación, mostrando poca correlación. Finalmente, se calcula el coeficiente de Spearman, dando como resultado 0.6224, indicando una correlación débil entre las variables.
Este documento describe cómo realizar tablas de contingencia y probar la asociación entre variables en R Commander. Explica cómo cargar datos, construir tablas de doble entrada para pares de variables, y calcular estadísticos como chi-cuadrado y p-valor para determinar si existe una asociación significativa. Luego, aplica estos pasos a un conjunto de datos de salud para probar la asociación entre el sexo y la práctica de deporte, y entre el sexo y el consumo de fruta. En ambos casos, se rechaza la hipótesis n
Este documento presenta diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión muestran cuán alejados están los valores de una variable de su media y que cuanto mayor sea el valor, mayor será la variabilidad. Define cada medida y describe sus propiedades y cómo se calculan.
Coeficientes de correlación de pearson y de spermanvanesarojas2013
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman mide la correlación entre dos variables al ordenar y comparar los rangos de los datos. El documento también proporciona ejemplos y fórmulas para calcular ambos coeficientes, así como ventajas y desventajas de cada uno.
Este documento presenta un modelo de diagrama causal para describir un proyecto de construcción. Explica cómo identificar las variables clave y las relaciones causales entre ellas, y cómo representar esto gráficamente usando flechas con signos positivos o negativos. Además, describe cómo agregar comentarios y gráficos para mejorar la comprensión del diagrama causal. El objetivo es mostrar la relación entre la cantidad de trabajo por hacer, las horas extras requeridas, y cómo esto afecta la cantidad de trabajo terminado y el nivel de fatiga.
El documento trata sobre los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. Explica que el coeficiente de Spearman no depende de la unidad de medida y es adecuado para datos no normales o con valores extremos. También presenta fórmulas y ejemplos para calcular los coeficientes de correlación y determinar si hay una relación significativa entre variables.
El documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, rango medio, varianza, desviación típica, covarianza y coeficiente de correlación de Pearson. Explica que las medidas de dispersión muestran la variabilidad de una distribución e indican cómo de diseminados están los valores. Define cada medida y proporciona fórmulas e ejemplos para calcularlas.
Este documento trata sobre la regresión lineal. Explica que la regresión lineal es una técnica estadística que utiliza modelos matemáticos lineales para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. También describe los diferentes tipos de regresión lineal como la regresión lineal simple, múltiple y las rectas de regresión, así como algunas aplicaciones comunes como las líneas de tendencia.
El resumen analiza la correlación entre las variables peso y altura utilizando datos de un cuestionario. Se realiza la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk que muestra una distribución normal de ambas variables. El coeficiente de correlación de Pearson muestra una correlación significativa entre peso y altura. El gráfico de dispersión simple también sugiere una correlación positiva entre las dos variables.
ANOVA es un análisis estadístico que determina el efecto de diferentes factores como la temperatura o los operadores sobre una variable dependiente. Consiste en medir la dispersión entre las medias de muestras y alrededor de la media general para determinar si las diferencias son suficientemente grandes para rechazar la hipótesis nula de que los factores no afectan a la variable dependiente. El análisis compara la suma de cuadrados de tratamientos, que mide la distancia de las medias muestrales a la media general, con la suma de cu
Este documento analiza la correlación entre diferentes variables cuantitativas tomadas de una muestra de datos. Calcula los coeficientes de correlación de Pearson entre variables como peso y horas de deporte, número de cigarrillos y nota de acceso, peso y altura. La mayoría de las correlaciones encontradas son moderadas o fuertes, aunque una pareja de variables no mostró correlación.
Este documento describe los elementos clave de los diagramas de influencias, incluyendo las variables, relaciones y estructura de un sistema. Explica cómo identificar las partes de un sistema a través de un ejemplo de llenar un vaso con líquido. Además, proporciona recomendaciones para construir diagramas de influencias y errores comunes a evitar.
Este documento proporciona una guía sobre cómo utilizar el programa IBM SPSS Statistics para realizar análisis estadísticos. Explica los pasos para introducir variables y datos, incluyendo el tipo de variable, valores y medición. También cubre cómo recodificar variables existentes para crear nuevas categorías como rangos de edad o peso. El objetivo final es preparar y organizar los datos dentro del programa para su posterior análisis estadístico.
Este documento presenta el análisis de correlación entre dos variables cuantitativas, el año de nacimiento y la nota de acceso, de un cuestionario. Se realizan las pruebas de normalidad de ambas variables y se determina que no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza el estadístico de Spearman. Los resultados muestran que no existe correlación entre las dos variables.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN: CONCEPTO. CARACTERÍSTICAS Y USOS. RANGO. DESVIACIONES TÍPICAS. VARIANZA Y COEFICIENTE DE VARIACIÓN. CONCEPTO. CARACTERÍSTICAS Y UTILIDAD ESTADÍSTICA.
Notas sobre la interpretación de Intervalos de Confianza y valor P, con unos ejemplos para apoyar una mejor interpretación de los resultados de articulos de la literatura médica.
Este documento resume las pruebas de significancia estadística, incluyendo el valor p y los intervalos de confianza del 95%. Explica que el valor p mide la probabilidad de que la asociación entre una exposición y un evento se deba al azar. Un valor p menor a 0.05 indica una diferencia estadísticamente significativa. Los intervalos de confianza también se usan comúnmente en artículos y muestran si los resultados están en la misma dirección del valor nulo o lo cruzan.
Este documento resume las pruebas de significancia estadística, incluyendo el valor p y los intervalos de confianza del 95%. Explica que el valor p mide la probabilidad de que la asociación entre una exposición y un evento se deba al azar. Un valor p menor a 0.05 indica una diferencia estadísticamente significativa. Los intervalos de confianza del 95% también se usan comúnmente y muestran si los resultados están en la misma dirección o cruzan el valor nulo, lo que indicaría falta de significancia estadística.
Este documento trata sobre regresión y correlación. La regresión mide el grado de dependencia de una variable sobre otra, mientras que la correlación determina el grado de asociación entre dos variables. Existen diferentes tipos de regresión como lineal, múltiple y no lineal. También existen diferentes tipos de correlación como directa, inversa y nula. Los diagramas de dispersión son útiles para visualizar la correlación entre dos variables.
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, desviación típica, varianza y coeficiente de variación. Explica cómo calcular cada una y su utilidad para cuantificar cuán dispersos están los valores de una distribución con respecto a la media.
Este documento proporciona instrucciones paso a paso para introducir, exportar e importar datos en el programa SPSS. Explica cómo definir variables, introducir datos numéricos y de cadena, exportar los datos a Excel y volver a importarlos. También muestra cómo importar datos limitados de una hoja de cálculo Excel a un nuevo archivo SPSS.
Presentacion coeficientes de correlacionGustavolemusg
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, variando de -1 a 1, donde 1 indica correlación positiva perfecta, -1 negativa perfecta y 0 ninguna correlación. El coeficiente de Spearman también varía de -1 a 1 pero se usa para variables ordinales, midiendo la correlación entre los rangos de las variables en lugar de sus valores. Ambos coeficientes proporcionan una medida numérica de la fuerza y dirección de la relación entre dos variables.
Este documento proporciona instrucciones para introducir, exportar e importar datos en el programa SPSS. Explica cómo definir variables, introducir datos, guardar los datos en formato Excel, y volver a importar los datos de Excel a SPSS. También muestra cómo seleccionar qué columnas importar y eliminar columnas no deseadas durante el proceso de importación.
O documento discute a importância de se viver com propósito e consciência da própria missão na vida, e não apenas acumular bens materiais. A vida deve ser vivida evoluindo espiritualmente, aprendendo a amar melhor e aproveitando as oportunidades para se aprimorar. Quando se tem consciência da missão, desenvolve-se força para realizar grandes feitos e ajudar os mais necessitados.
La Auditoría General de la Nación aprobó un informe sobre los subsidios otorgados al transporte público entre 2010 y 2011. Se subsidiaron $19.327 millones y las empresas que más recibieron fueron Transporte Automotor Plaza, Empresa Línea 216 y Consultores Asociados Ecotrans. El informe encontró debilidades en los controles y falta de rendición de cuentas por parte de las empresas.
Este documento presenta un modelo de diagrama causal para describir un proyecto de construcción. Explica cómo identificar las variables clave y las relaciones causales entre ellas, y cómo representar esto gráficamente usando flechas con signos positivos o negativos. Además, describe cómo agregar comentarios y gráficos para mejorar la comprensión del diagrama causal. El objetivo es mostrar la relación entre la cantidad de trabajo por hacer, las horas extras requeridas, y cómo esto afecta la cantidad de trabajo terminado y el nivel de fatiga.
El documento trata sobre los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. Explica que el coeficiente de Spearman no depende de la unidad de medida y es adecuado para datos no normales o con valores extremos. También presenta fórmulas y ejemplos para calcular los coeficientes de correlación y determinar si hay una relación significativa entre variables.
El documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, rango medio, varianza, desviación típica, covarianza y coeficiente de correlación de Pearson. Explica que las medidas de dispersión muestran la variabilidad de una distribución e indican cómo de diseminados están los valores. Define cada medida y proporciona fórmulas e ejemplos para calcularlas.
Este documento trata sobre la regresión lineal. Explica que la regresión lineal es una técnica estadística que utiliza modelos matemáticos lineales para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. También describe los diferentes tipos de regresión lineal como la regresión lineal simple, múltiple y las rectas de regresión, así como algunas aplicaciones comunes como las líneas de tendencia.
El resumen analiza la correlación entre las variables peso y altura utilizando datos de un cuestionario. Se realiza la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk que muestra una distribución normal de ambas variables. El coeficiente de correlación de Pearson muestra una correlación significativa entre peso y altura. El gráfico de dispersión simple también sugiere una correlación positiva entre las dos variables.
ANOVA es un análisis estadístico que determina el efecto de diferentes factores como la temperatura o los operadores sobre una variable dependiente. Consiste en medir la dispersión entre las medias de muestras y alrededor de la media general para determinar si las diferencias son suficientemente grandes para rechazar la hipótesis nula de que los factores no afectan a la variable dependiente. El análisis compara la suma de cuadrados de tratamientos, que mide la distancia de las medias muestrales a la media general, con la suma de cu
Este documento analiza la correlación entre diferentes variables cuantitativas tomadas de una muestra de datos. Calcula los coeficientes de correlación de Pearson entre variables como peso y horas de deporte, número de cigarrillos y nota de acceso, peso y altura. La mayoría de las correlaciones encontradas son moderadas o fuertes, aunque una pareja de variables no mostró correlación.
Este documento describe los elementos clave de los diagramas de influencias, incluyendo las variables, relaciones y estructura de un sistema. Explica cómo identificar las partes de un sistema a través de un ejemplo de llenar un vaso con líquido. Además, proporciona recomendaciones para construir diagramas de influencias y errores comunes a evitar.
Este documento proporciona una guía sobre cómo utilizar el programa IBM SPSS Statistics para realizar análisis estadísticos. Explica los pasos para introducir variables y datos, incluyendo el tipo de variable, valores y medición. También cubre cómo recodificar variables existentes para crear nuevas categorías como rangos de edad o peso. El objetivo final es preparar y organizar los datos dentro del programa para su posterior análisis estadístico.
Este documento presenta el análisis de correlación entre dos variables cuantitativas, el año de nacimiento y la nota de acceso, de un cuestionario. Se realizan las pruebas de normalidad de ambas variables y se determina que no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza el estadístico de Spearman. Los resultados muestran que no existe correlación entre las dos variables.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN: CONCEPTO. CARACTERÍSTICAS Y USOS. RANGO. DESVIACIONES TÍPICAS. VARIANZA Y COEFICIENTE DE VARIACIÓN. CONCEPTO. CARACTERÍSTICAS Y UTILIDAD ESTADÍSTICA.
Notas sobre la interpretación de Intervalos de Confianza y valor P, con unos ejemplos para apoyar una mejor interpretación de los resultados de articulos de la literatura médica.
Este documento resume las pruebas de significancia estadística, incluyendo el valor p y los intervalos de confianza del 95%. Explica que el valor p mide la probabilidad de que la asociación entre una exposición y un evento se deba al azar. Un valor p menor a 0.05 indica una diferencia estadísticamente significativa. Los intervalos de confianza también se usan comúnmente en artículos y muestran si los resultados están en la misma dirección del valor nulo o lo cruzan.
Este documento resume las pruebas de significancia estadística, incluyendo el valor p y los intervalos de confianza del 95%. Explica que el valor p mide la probabilidad de que la asociación entre una exposición y un evento se deba al azar. Un valor p menor a 0.05 indica una diferencia estadísticamente significativa. Los intervalos de confianza del 95% también se usan comúnmente y muestran si los resultados están en la misma dirección o cruzan el valor nulo, lo que indicaría falta de significancia estadística.
Este documento trata sobre regresión y correlación. La regresión mide el grado de dependencia de una variable sobre otra, mientras que la correlación determina el grado de asociación entre dos variables. Existen diferentes tipos de regresión como lineal, múltiple y no lineal. También existen diferentes tipos de correlación como directa, inversa y nula. Los diagramas de dispersión son útiles para visualizar la correlación entre dos variables.
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, desviación típica, varianza y coeficiente de variación. Explica cómo calcular cada una y su utilidad para cuantificar cuán dispersos están los valores de una distribución con respecto a la media.
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Presentacion coeficientes de correlacionGustavolemusg
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, variando de -1 a 1, donde 1 indica correlación positiva perfecta, -1 negativa perfecta y 0 ninguna correlación. El coeficiente de Spearman también varía de -1 a 1 pero se usa para variables ordinales, midiendo la correlación entre los rangos de las variables en lugar de sus valores. Ambos coeficientes proporcionan una medida numérica de la fuerza y dirección de la relación entre dos variables.
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Cell es un androide biológico creado por el Dr. Gero para vengarse de Goku absorbiendo a los androides #17 y #18. Freezer era un conquistador de planetas que conquistó 52 mundos hasta ser derrotado por Goku y asesinado por Trunks del futuro. Majin Buu fue un demonio creado por Bibidi para destruir a los Kaio-samas y conquistar el universo.
El documento resume las principales tendencias tecnológicas presentadas en el CES 2014, incluyendo televisores flexibles y curvados, dispositivos wearables para monitorear la actividad física, coches conectados y autónomos, y la visión del "yo conectado" donde cualquier objeto puede conectarse a Internet.
Este documento presenta una guía sobre el uso básico de Microsoft Word 2010. Explica cómo crear un nuevo documento, configurar los márgenes y tamaño de página, escribir el contenido, y guardar el documento. También describe las diferentes vistas y elementos de la interfaz de Word 2010 como la cinta de opciones, fichas, y grupos.
Curso sobre Blogs - Conceitos, Hands On e Ganhando DinheiroKenneth Corrêa
Apresentação dos conceitos e contexto dos blogs no Brasil, uma estratégia mão na massa para uso de Blogs Wordpress e um modelo de negócios para viver de blog.
Módulo de Blogs do Curso Avançado de Mídias Sociais oferecido pela 8020 Marketeria Digital, em 29/04/2012.
El gobierno mexicano marcó el 31 de diciembre de 2015 como la fecha límite para terminar las transmisiones analógicas de televisión abierta en México y completar la transición a la Televisión Digital Terrestre. La Comisión Federal de Telecomunicaciones estableció programas piloto para probar la tecnología digital y educar al público sobre los beneficios de la transición. El objetivo es garantizar que todos los mexicanos continúen teniendo acceso a la televisión abierta a pesar de los cambios tecnoló
Para el amor de mi vida expresa sentimientos de amor y aprecio hacia otra persona. En pocas oraciones, el autor transmite su gratitud por la relación y su deseo de que continúe creciendo en el futuro.
El inventario del equipo 6 incluye componentes como 2 memorias de 2 GB cada una, una tarjeta de video GeForce 9400 GT, un procesador AMD Phenom, una fuente de poder Maxitech y un disco duro de 500 GB Hitachi.
Sushmita Gudimella is a student pursuing an MEng in Computing Science at the University of Huddersfield. She has a strong academic background, having achieved high marks throughout her education in India. She has work experience as both an Android developer intern and a testing analyst intern at software companies. Sushmita is skilled in programming languages like Java, C, and C++ and has technical skills in software development tools, databases, and operating systems. She is actively involved on campus as a course representative and tutor and enjoys travelling and social activities in her free time.
This mathematical formula relates the change in a constant K to the change and initial value of another constant b. The change in K is directly proportional to the square of the change in b and inversely proportional to the square of the initial value of b.
Este documento fornece instruções passo a passo para configurar um projeto no software Spider CPM, incluindo como definir atividades, adicionar dependências, verificar o caminho crítico e visualizar o projeto no diagrama de rede e Gantt. O documento também resume brevemente os principais conceitos do CPM e fornece links para recursos adicionais de aprendizado sobre gerenciamento de projetos.
Este documento presenta un análisis financiero de la empresa Jeans & Jackets S.A. para los años 1996, 1997 y 1998. Incluye los estados financieros de la empresa como el balance general y el estado de resultados, así como notas explicativas. Adicionalmente, realiza diferentes análisis como análisis vertical, horizontal e indicadores financieros para evaluar el desempeño financiero de la compañía durante este periodo.
O documento discute conceitos fundamentais de projetos e administração de projetos, incluindo: (1) projetos são empreendimentos temporários com objetivo de fornecer um produto singular dentro de restrições; (2) a administração de projetos se sistematizou na década de 80 com o PMI e PMBoK; (3) stakeholders, escopo, tempo, custo e qualidade são áreas essenciais de conhecimento.
Este documento describe diferentes técnicas estadísticas como la regresión, correlación y análisis de series de tiempo. La regresión y correlación analizan la relación entre variables, la regresión produce una ecuación matemática que describe esta relación. El análisis de series de tiempo se usa para analizar datos a lo largo del tiempo como indicadores económicos. También se mencionan técnicas como el árbol de decisiones que ayuda a evaluar posibles resultados de una decisión.
Este documento presenta un resumen de los conceptos clave del análisis de regresión simple, incluyendo estadísticos como el coeficiente de correlación, coeficiente de determinación, y análisis de varianza que permiten evaluar la bondad del ajuste de los datos al modelo de regresión lineal simple. También explica cómo estimar los parámetros de la ecuación de predicción de regresión lineal simple.
Este documento describe un proyecto de estadística inferencial realizado por una estudiante de la Escuela de Comercio Exterior y Negociación Comercial Internacional de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi en Ecuador. El proyecto analiza el uso de programas estadísticos como SPSS y Excel para aplicar métodos estadísticos como correlación, regresión lineal y pruebas de hipótesis en el contexto del comercio exterior. El objetivo es investigar y practicar el manejo de estos programas para resolver problemas relacionados con el
El documento explica los coeficientes de determinación y correlación, que miden la intensidad de la relación entre variables. El coeficiente de determinación (R2) mide qué porcentaje de la variabilidad de una variable dependiente es explicada por un modelo estadístico. Valores cercanos a 1 indican que el modelo explica bien los resultados, mientras que valores cercanos a 0 indican que no hay explicación. El documento también discute cómo calcular R2 y su uso para evaluar la bondad de ajuste de un modelo de regresión a los datos.
Este documento describe un proyecto de estadística inferencial realizado por una estudiante para investigar el uso de los programas SPSS y Excel para aplicar métodos estadísticos como correlación, regresión lineal y pruebas de hipótesis en el contexto del comercio exterior. El objetivo general era investigar el correcto manejo de estos programas y los objetivos específicos incluían investigar bibliográficamente sobre los programas, practicar su uso con ejercicios y analizar los pasos para aplicar los métodos estadísticos.
Este documento describe un proyecto de estadística inferencial realizado por una estudiante como parte de sus estudios en la Escuela de Comercio Exterior y Negociación Comercial Internacional de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi, Ecuador. El proyecto analiza el uso de programas estadísticos como SPSS y Excel para aplicar métodos estadísticos como correlación, regresión lineal y pruebas de hipótesis en el contexto del comercio exterior. El objetivo general es investigar el manejo correcto de estos programas y
Este documento describe un proyecto de estadística inferencial realizado por Diana Katherine García Andrade para la Escuela de Comercio Exterior y Negociación Comercial Internacional de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi. El proyecto busca investigar el uso correcto de los programas SPSS y Excel para aplicar métodos estadísticos como correlación, regresión lineal y pruebas de hipótesis en el contexto del comercio exterior.
Este documento describe un proyecto de estadística inferencial realizado por una estudiante en la Escuela de Comercio Exterior y Negociación Comercial Internacional de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi, Ecuador. El proyecto busca investigar el uso correcto de los programas SPSS y Excel para aplicar métodos estadísticos como correlación, regresión lineal y pruebas de hipótesis en el contexto del comercio exterior.
El documento describe los diagramas de dispersión, que muestran la posible relación entre dos variables. Un diagrama de dispersión puede mostrar una correlación fuerte, débil o compleja entre las variables, o no mostrar ninguna correlación. El documento también explica cómo construir y analizar un diagrama de dispersión de manera correcta para determinar el tipo de relación entre las variables.
1. El documento describe varios métodos para calcular el error en los pronósticos de demanda, incluyendo desviación absoluta media, error absoluto medio, error cuadrático medio y error absoluto porcentual medio. 2. También explica el uso de la regresión lineal para pronosticar una variable dependiente en función de una o más variables independientes. 3. Finalmente, discute modelos probabilísticos para pronósticos como el modelo EOQ probabilístico y el enfoque de planeación de requerimientos de materiales (MRP).
El documento describe algoritmos con estructuras selectivas. Explica que los algoritmos a veces requieren tomar decisiones basadas en preguntas, como qué hacer si alguien prefiere su café con o sin azúcar. Luego introduce estructuras selectivas como forma de representar este tipo de decisiones en pseudocódigo y diagramas de flujo. Finalmente, da un ejemplo de algoritmo para determinar qué número es mayor entre dos valores.
Este documento describe la aplicación del método de análisis de componentes principales (ACP) a un conjunto de datos cuantitativos relacionados con características de diferentes marcas de vehículos. El autor realiza un preprocesamiento de los datos que incluye un análisis de correlación y varianza, y luego aplica el ACP en R. Los resultados muestran que las dos primeras componentes principales explican el 95% de la varianza total, lo que indica que el ACP es un método útil para resumir este conjunto de datos multivariado. El autor también comp
El documento describe los diferentes tipos de operadores matemáticos y relacionales en Excel, incluyendo su jerarquía y uso. También explica los diferentes formatos numéricos en Excel y cómo usar referencias relativas y absolutas al copiar fórmulas.
El documento presenta información sobre diagramas de dispersión. Explica que estos diagramas analizan la relación entre una variable dependiente e independiente y son útiles para identificar factores que afectan procesos. Detalla que la variable independiente va en el eje x y la dependiente en el eje y. También provee un ejemplo práctico de cómo crear un diagrama de dispersión para analizar la relación entre el porcentaje de una nueva materia prima y defectos en la producción de jabón.
Las tablas de verdad describen los valores de verdad de operadores lógicos como la negación, conjunción, disyunción y condicional. Se utilizan tablas de verdad para determinar si dos fórmulas lógicas son equivalentes evaluando sus valores de verdad para todas las combinaciones posibles de valores de entrada. El documento proporciona ejemplos de tablas de verdad para varios operadores y muestra cómo se pueden usar para determinar que las fórmulas "not (p and q)" y "(not p) or (not q)" son equivalentes.
El documento define direcciones absolutas y relativas en Excel, y proporciona pasos para crear gráficos estadísticos y filtrar datos. Explica que las direcciones absolutas incluyen la ruta completa del archivo mientras que las relativas se expresan a partir de una ubicación conocida dentro del mismo sitio. Además, detalla los pasos para insertar gráficos circulares y de barras agrupadas 3D, y para filtrar datos mediante el uso de filtros numéricos y de texto en las cabeceras de columna.
El documento define direcciones absolutas y relativas en Excel, y proporciona pasos para crear gráficos estadísticos y filtrar datos. Explica que las direcciones absolutas incluyen la ruta completa del archivo, mientras que las relativas se expresan a partir de una ubicación conocida dentro del mismo sitio. Además, detalla los pasos para insertar gráficos circulares y de barras agrupadas 3D, y para filtrar datos mediante el uso de filtros numéricos y de texto en las cabeceras de columna.
El documento define direcciones absolutas y relativas en Excel, y proporciona pasos para crear gráficos estadísticos y filtrar datos. Explica que las direcciones absolutas incluyen la ruta completa del archivo, mientras que las relativas se expresan a partir de una ubicación conocida dentro del mismo sitio. Además, detalla los pasos para insertar gráficos circulares y de barras agrupadas 3D, y para filtrar datos mediante el uso de filtros numéricos y de texto en las cabeceras de columna.
Este documento describe diferentes herramientas para gestionar la calidad como el diagrama de Ishikawa, diagrama de dispersión e histograma. Explica cómo se utilizan estas herramientas para identificar causas de problemas, analizar la relación entre variables y verificar la distribución de resultados de un proceso, respectivamente. Además, incluye ejemplos prácticos de cada una de estas herramientas.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
1. UNIVERSIDAD AUTÓNOMA AGRARIA
ANTONIO NARRO
DIVISION DE AGRONOMIA
DEPARTAMENTO FORESTAL
REPORTE DE PRÁCTICA:
Uso de estadística parametrica
(correlación y regresión) para construir
modelos de volumen
ASIGNATURA: EPIDOMETRIA FOR 415
TITULAR: DR.JORGE MENDEZ GONZALEZ
EQUIPO # 3:
ESTRADA GARCIA JUAN
PATRICIO HERNANDEZ NAZARETH
DIAZ PEREZ LIBNIN SAMUEL
MARTINEZ SANCHEZ EMILIO IRENE
VAZQUEZ DE LA TORRE CARLOS DE JESUS
ESPECIALIDAD: ING. FORESTAL
CUARTO SEMESTRE GRUPO 1
BUENAVISTA SALTILLO COAHUILA A 12 MARZO DE 2010
2. INTRODUCCION
En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de
una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos
variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de
ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra:
si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de
A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no
implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad
Recordemos que para el caso de una variable, la varianza era un parámetro
que nos mostraba cuanta variación existía entre la media un conjunto de datos.
En el mismo tenor, estamos en determinar la dependencia entre dos variables
por lo que una primera propuesta es construir una medida que nos permita en
forma análoga tratar la “variación”.
La regresión estadística o regresión a la media es la tendencia de una
medición extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda
medición. La regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el
conocimiento de otra.
En este caso realizaremos el grado de la relación existente entre variables
utilizando modelos matemáticos y representaciones de grafica. Así pues, para
representar la relación entre dos o más variables desarrollaremos ecuaciones
que permitan estimar una variable en función de la otra.
La correlación es el grado de relación entre dos variables; para presentar esta
relación utilizaremos una representación grafica
llamada diagrama de
dispersión y finalmente el modelo matemático para estimar el valor de una
variable basándose en el valor de la otra, en lo que llamaremos análisis de
regresión.
3. JUSTIFICACION
El motivo por el cual se realiza el análisis de correlación es determinar cuáles
variables estimadas en nuestras parcelas permanentes tienen una buena
correlación o en otras palabras cuales tienen mejor igualdad o relación entre
ellas para determinar cuáles son las que tienen mejor relación par utilizarlas
para poder estimar otras variables por ejemplo estimar el volumen mediante las
variables altura y diámetro. Por lo que respecta al análisis de regresión es la
continuación del análisis de regresión que nos sirve para poder estimar
cualquier variable con la ayuda de dos variables con mejor correlación
realizando varias o ejecutando varios modelos para determinar cuál es el mejor
se ajuste para ocuparlo en la determinación u estimación de cualquier variable.
OBJETIVOS DE LA PRÁCTICA
Aplicar estadística paramétrica (correlación) para identificar variables
dasométricas útiles para construir modelos de regresión.
Aplicar estadística paramétrica (regresión) para construir modelos de
volumen.
Fomentar el uso de programas estadísticos para analizar datos reales
provenientes de ecosistemas forestales.
METODOLOGÍA
Obtuvimos datos de nuestras parcelas y
utilizamos un método estadístico para hacer
correlaciones.
Ya teniendo todos los datos ordenados de
nuestra parcela en Excel, revisamos el video
para observar el procedimiento que se seguía
y así poder realizar las correlaciones.
Después colocamos los comandos en el
editor, donde el comando input seguido de el
colocamos todas las variables y que se
utilizarían, dando el comando de cards para
introducir todos los valores de cada variable,
todo esto al final con “punto y coma” hasta que apareciera un color amar
4. En este caso obtuvimos los datos de todas
variable, es decir de todas las subparcelas
manera general. Luego le presionamos en
pestaña del mismo programa para eliminar
valores que tenia log y output.
las
de
la
los
Posteriormente regresamos al editor para introducir
los otros comandos o cambiar para tener resultados
por subparcelas individuales.
Luego introducimos los comandos para que nos ordenara los datos y al tener
que darle clic en el ejecutor no nos iba a dar ninguno resultado si no que solo
ordenaba.
Por ultimo obtivimos las graficas por subparcelas.
Resultados
Mediante los analisis de correlacion realizados con los datos de las parcelas
permanentes obtuvimos las siguientes graficas, mismas que interpretan que
variables de subparcela tienen mejor correlacion entre ellas se encontraron:
5. Como se muestra en el
grafico de la correlación
entre el DAP y el VOL son
las que mostraron mayor
correlación con una r de
0.9606 por tanto podemos
decir que esta es la mejor
correlación que se presento
en el sitio 4.
.
6. Conclusiones.
Con la ayuda del software sas 9.1 obtuvimos 2 subparcelas que presentaban
una correlacion positiva, siendo estas la subparcela 4 con las variables
diametro y volumen con una r de 0.9606, la otra parcela fue: subparcela 12 con
las variables diametro a la altura de pecho con volumen ya que presento un
coeficiente de correlacion alto mismo que fue de 0.9227. por tanto según el
coeficiente de correlacion entre mas alto sea sin rebasar el 1 significa que la
correlacion de estas variables es buena.
Ademas pudimos observar que algunas de nuestras parcelas presentaban
correlacion negativa por tanto se descartan las variables para continuar con el
proceso llamado regresion ya que no si no tienen relacion no sirven para
estimar otras variables.
REGRESIÓN LINEAL Y NO LINEAL
Metodología segunda parte
Para comenzar con la realización de estos análisis comenzamos por abriendo
el programa de zas versión 9.1 castellano para lo cual al comenzar a trabajar le
cambiamos
la
fecha
a
la
computadora a al 30 de enero.
Una vez ejecutado el programa zas
ya en el editor comenzamos a
escribir unos comandos o texto que
se introducen en el zas para que
pueda correr los modelos.
Como se muestra en la figura se
introduce los datos de volumen, el
nombre de las variables y después
los valores de cada variable estas
siempre separándolas con un punto
y coma para diferenciarlos.
7. Después le procedíamos a realizar
una regresión no lilial por el método
de
derivadas,
se
le
anexaban
parámetros con valore cualquiera,
se sustituía el modelo y por ultimo
correr.
Este procedimiento se realizaba para solo para modelos no lineales si después
en salida verificamos si el modelo fue correcto mediante la nota pudimos ver si
nuestro modelo fue corrido o ejecutado correctamente.
Por lo que respecta a los modelos no lineales a continuación se menciona el
procedimiento.
De la misma forma que en los lineales introducir el comando con lo que trabaja
el zas con la variable a estimar: data volumen; input; cards; después de
introducir el nombre de las variables y sus valores respectivos indicamos que
se proceda a realizar una regresión lineal.
8. Como se indica en la figura se le indica al programa que proceda a realizar una
regresión lineal de los datos de volumen y después se anexa la el modelo y run
o correr para que el software comience a buscar los parámetros.
Y estos fueron los procedimientos por los cuales se corrieron modelos lineales
y no lineales para encontrar los valores del parámetro b0, b1, b2 según tengan
los modelos para después sustituirlos en Excel y así poder estimar o predecir
los valores de volumen ya que en este caso es la variable a estimar.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN.
Ajuste de los modelos pudimos obtener las siguientes graficas las cuales
interpretan cada modelo y con su grafica de residuales cada
18. Matorral Espinoso Tamaulipeco del noreste de México. Tesis de maestría.
Facultad de ciencias forestales, UANL. N.L. México. 93 p.
Steel,
R.G.D.
and
Torrie,
J.H.
(1988).
Bioestadística:
principios
y
procedimientos. México, McGraw-Hill. 613 p.
Klepac, D. (1976). Crecimiento e incremento de árboles y masas forestales.
UACh. México. 356 p. Clave: SD 555, K53, C3, 1976.
TESIS RECIENTES
Domingo López López (2009). Crecimiento de Picea mexicana Martínez en las
Poblaciones naturales de México. Tesis de licenciatura. Universidad Autónoma
agraria Antonio Narro.