El documento presenta información sobre estadística incluyendo tablas ANOVA, regresión lineal, índices de precios y correlación. Explica cómo utilizar el método de mínimos cuadrados para determinar la relación entre el número de llamadas realizadas por un representante y el número de copiadoras vendidas, y calcula que se esperan 20 copiadoras vendidas para alguien que hace 20 llamadas.
Variables aleatorias discretas y continuasScarlet Íglez
Una variable aleatoria es una variable estadística cuyos valores se obtienen de mediciones en algún tipo de experimento aleatorio. Formalmente, una variable aleatoria es una función, que asigna eventos. Por ejemplo, lanzar un dado o una moneda.
Variables aleatorias discretas y continuasScarlet Íglez
Una variable aleatoria es una variable estadística cuyos valores se obtienen de mediciones en algún tipo de experimento aleatorio. Formalmente, una variable aleatoria es una función, que asigna eventos. Por ejemplo, lanzar un dado o una moneda.
Universidad Técnica Particular de Loja
Ciclo Académico Abril Agosto 2011
Carrera: Economía
Docente: Ing. Angela Salazar
Ciclo: Tercero
Bimestre: Segundo
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
1. ESTADÍSTICA II Econ. Mary Morocho Quezada [email_address] (07) 2570275-Ext.2711 - 2944 ABRIL – AGOSTO 2007 ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS ESCUELA : FECHA : NOMBRES:
2. TABLA ANOVA Donde: SS = Suma de cuadrados total SST = Suma de cuadrados tratamiento SSE = Suma de cuadrados del error MST= Cuadrado medio de los tratamientos MSE= Cuadrado medio del error K = Tratamientos N = Observaciones FUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE CUADRADOS GRADOS DE LIBERTAD MEDIA DE CUADRADOS F TRATAMIENTOS SST K-1 SST/(K-1)=MST MST /MSE ERROR SSE n-K SSE/(n-K)=MSE TOTAL SSTOTAL n-1
3. EJEMPLO.- Se quiere determinar si para llegar a un mismo destino, se puede utilizar cuatro carreteras diferentes (Existe diferencia en el tiempo en llegar a un mismo destino por las cuatro carreteras)
4. SUMA DE CUADRADOS TOTAL SUMA DE CUADRADOS DEBIDOS AL TRATAMIENTO Tc = Total de cada tratamiento nc = Número de observaciones de cada tratamiento SUMA DE CUADRADOS DEL ERROR
5. Como 8.99>5.09 H0 se rechaza por lo tanto las varianzas son diferentes FUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE CUADRADOS GRADOS DE LIBERTAD MEDIA DE CUADRADOS F TRATAMIENTOS 890.68 3 296.89 8.99 ERROR 594.41 18 33.02 TOTAL 1485.09 21
7. PRINCIPIO DE MÍNIMOS CUADRADOS Y`= Es el valor pronosticado de la variable Y para un valor seleccionado de X a = Es el valor estimado de Y cuando X= 0 (Es la intersección con el eje Y) b = Es el cambio promedio en Y por unidad de cambio (incremento o decremento) en la variable independiente X (Es la pendiente de la recta) X = Es cualquier valor seleccionado de la variable independiente
8. PRINCIPIO DE MÍNIMOS CUADRADOS PENDIENTE DE LA LÍNEA DE REGRESIÓN PUNTO DONDE SE INTERCEPTA CON EL EJE Y FORMULAS
9. SISTEMAS DE ECUACIONES DONDE: X=a un valor de la variable independiente Y=es un valor de la variable dependiente n= es el número de elementos
10. MODELOS Nº de asaltos Nº de policías Miembros de la familia Gasto mensual del jefe de hogar Precio del metro cuadrado de constricción Nº de metros cuadrados construidos Nº de unidades producidas Precio del producto Y X Y X X Y Y X
15. ANALISIS DE CORRELACIÓN COEFICIENTE DE CORRELACIÓN.-Medida de la intensidad lineal entre dos variables. X Y NÚMERO DE HIJOS SALARIO ANUAL CORRELACIÓN CERO r=0 (X y Y no tienen relación) Y PRECIO CANTIDAD VENDIDA X CORRELACIÓN NEGATIVA Y DÉBIL (XyY Tienen cierta relación lineal) NOTAS ESTADISTICA I NOTAS ESTADÍSTICA II CORRELACIÓN POSITIVA Y FUERTE (X y Y tienen una relación lineal intensa)
16. CORRELACIÓN PERFECTA X X Y La línea tiene pendiente negativa r=-1.00 Correlación negativa perfecta Y La línea tiene pendiente positiva Correlación positiva perfecta r=1.00
17. INTENSIDAD DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN El resultado puede ser entre -1 y 1 0 -1.00 1.00 Correlación positiva perfecta Correlación negativa perfecta Sin Correlación -0.50 0.50 Correlación negativa Correlación positiva Correlación negativa intensa Correlación negativa moderada Correlación negativa débil Correlación positiva débil Correlación positiva moderada Correlación positiva intensa
18.
19. Y=45,6-0,7263X Y=PRECIO DEL PRODUCTO X=Nº UNIDADES RODUCIDAS a=45,6 Es el precio del producto, sin unidades de producción (No tiene significancia o no es consistente) b=-0,7263 Es la reducción de los precios en el producto por cada unidad adicional producida
20. REGRESIÓN MÚLTIPLE Y`= Es el valor pronosticado de la variable Y para un valor seleccionado de X1 y X2 a = Es el valor estimado de Y cuando X1 y X2 = 0 b1 = Es el cambio promedio en Y por unidad de cambio (incremento o decremento) en la variable independiente X1 manteniendo constante X2 cte. X1 y X2 = son cualquier valor seleccionado de las variables independientes b2 = Es el cambio promedio en Y por unidad de cambio (incremento o decremento) en la variable independiente X2 manteniendo constante X1