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Asignatura: Estadística
Catedrático: Dr. Nahúm López Rizo
Alumnas: Bella Graciela Villalobos Pinto I.D. 00217789
Cristian De los Santos Méndez I.D: 00215998
Factor correlación y
regresión lineal
OBJETIVO ANTECEDENTESINTRODUCCIÓN PLANEACIÓN
PROCESAMIENTO
Y ANÁLISIS
DATOS PROCEDIMIENTO
COMPROBACIÓN
FACTOR
CORRELACIÓN
REGRESIÓN
LINEAL
CONCLUSIONES
ANEXOS
OBJETIVO
Determinar mediante el factor correlación y regresión lineal, el nivel de impacto que
tiene el número de asistencia sobre las calificaciones de los alumnos del tercer grado,
grupo “B” de la Escuela Telesecundaria 270, durante un bimestre escolar.
El presente proyecto está basado en datos obtenidos en el
primer reporte bimestral de asistencias y calificaciones del
Tercer grado, grupo “B” en la ETV 270, en los cuales se
observaron cierta relación entre alumnos con mayor ausentismo
escolar y bajas calificaciones, así como alumnos destacados y
asistencia regular.
Durante el desarrollo del mismo, explicaremos si existe o no
vinculación como causa y consecuencia mediante el factor
correlación y regresión lineal.
INTRODUCCIÓN
El grupo a estudiar está conformado por 36 alumnos adolescentes de entre
14 a 18 años, del Tercer grado, grupo “B” de la Escuela Telesecundaria 270,
ubicada en una localidad semi-rural en la Segunda Sección de Medio Monte,
Tuxtla Chico,Chiapas.
Es un grupo que acude regularmente a la escuela sin embargo existen
estudiantes que presentan mayor número de faltas o permisos, perdiendo
poco a poco el ritmo de la clase lo que puede conducir a bajas calificaciones
reflejadas en el reporte bimestral correspondiente al primer período de
calificaciones (Agosto-Septiembre, Octubre) .
Por ello, analizaremos si estos factores están estrechamente
correlacionados o no.
ANTECEDENTES
La recopilación de la información presentada se determinó a partir de
una muestra por conglomerado, la cual comprende datos
obtenidos de la selección de un grupo conformado por 36 alumnos del
Tercer grado deTelesecundaria.
El tipo de estadística a estudiar es inferencial pues pretende
encontrar la relación entre el reporte de asistencia y las
calificaciones durante el primer período bimestral. La metodología
aplicada corresponde al factor correlación y regresión lineal para la
explicación de la vinculación de las variables fija asistencia (X) y
variable dependiente calificaciones (Y).
PLANEACIÓN DEL DISEÑO DE
INVESTIGACIÓN
Se desea analizar el factor de asistencia (X ) y su impacto en el
promedio correspondiente a un bimestre. (Y)
Se registra la lista de asistencia del 3° “B” de la ETV 270, así como
el reporte de calificaciones del primer bimestre. De los cuales se
obtienen los siguientes datos:
PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS
DE LA INFORMACIÓN
 Si una aumenta y la otra disminuye es negativa.
 Si el factor de correlación se acerca a -1 es alta negativa.
 Si aumenta la X y laY, es un factor de correlación positiva.
 Si se acerca a +1 es fuertemente positiva y si se acerca a 0
es correlación nula.
 -1< r < 1
 De 0 a 0.25 = Baja o nula correlación
 De 0.26 a 0.65= Media
 De 0.66 a 1= Alta
RANGOS POSIBLES DEL
FACTOR DE CORRELACIÓN
 La variable independiente en este caso seria la asistencia (X)
 La variable dependiente seria la calificación bimestral (Y)
 Una vez teniendo la información de las asistencias y el promedio
bimestral de cada alumno optamos por calcular, X, Y, XY, X2,Y2.
termino sumamos cada una y el paso siguiente seria empezar a
desarrollar las fórmulas con los datos obtenidos.
PROCEDIMIENTO
TABLA DE DATOS
PROCEDIMIENTO
FACTOR CORRELACIÓN
Correlación
Alta
Positiva
REGRESIÓN LINEAL
REGRESIÓN LINEAL
REGRESIÓN LINEAL
Modelos de regresión lineal para
REGRESIÓN LINEAL
Modelos de regresión lineal para
COMPROBACIÓN
Estimar la calificación de un alumno del 3° “B” si presentara 36
asistencias en el bimestre
MRL Y
= - 2.36 + 0.23 ( 36) = 5.92 Calificación
Estimar el número de asistencias para un alumno del 3° “B” que obtenga 9 de
promedio bimestral
MRL X
= (9) - (- 2.36) = 9 + 2.36 = 49.39
0.23 0.23
COMPROBACIÓN
= 49.39
Dado que se obtuvo un factor de correlación alta
positiva nos indica que las dos variables X, Y
(Asistencia y calificaciones) se correlacionan en
sentido directo; a valores altos de una, le
corresponden valores altos de la otra.
Por lo tanto se concluye que las calificaciones sí
dependen del alto o bajo índice de asistencia que
pueda presentar un alumno durante un bimestre
escolar.
CONCLUSIÓN
ANEXO 1
ANEXO 2

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  • 1. Asignatura: Estadística Catedrático: Dr. Nahúm López Rizo Alumnas: Bella Graciela Villalobos Pinto I.D. 00217789 Cristian De los Santos Méndez I.D: 00215998
  • 3. OBJETIVO ANTECEDENTESINTRODUCCIÓN PLANEACIÓN PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DATOS PROCEDIMIENTO COMPROBACIÓN FACTOR CORRELACIÓN REGRESIÓN LINEAL CONCLUSIONES ANEXOS
  • 4. OBJETIVO Determinar mediante el factor correlación y regresión lineal, el nivel de impacto que tiene el número de asistencia sobre las calificaciones de los alumnos del tercer grado, grupo “B” de la Escuela Telesecundaria 270, durante un bimestre escolar.
  • 5. El presente proyecto está basado en datos obtenidos en el primer reporte bimestral de asistencias y calificaciones del Tercer grado, grupo “B” en la ETV 270, en los cuales se observaron cierta relación entre alumnos con mayor ausentismo escolar y bajas calificaciones, así como alumnos destacados y asistencia regular. Durante el desarrollo del mismo, explicaremos si existe o no vinculación como causa y consecuencia mediante el factor correlación y regresión lineal. INTRODUCCIÓN
  • 6. El grupo a estudiar está conformado por 36 alumnos adolescentes de entre 14 a 18 años, del Tercer grado, grupo “B” de la Escuela Telesecundaria 270, ubicada en una localidad semi-rural en la Segunda Sección de Medio Monte, Tuxtla Chico,Chiapas. Es un grupo que acude regularmente a la escuela sin embargo existen estudiantes que presentan mayor número de faltas o permisos, perdiendo poco a poco el ritmo de la clase lo que puede conducir a bajas calificaciones reflejadas en el reporte bimestral correspondiente al primer período de calificaciones (Agosto-Septiembre, Octubre) . Por ello, analizaremos si estos factores están estrechamente correlacionados o no. ANTECEDENTES
  • 7. La recopilación de la información presentada se determinó a partir de una muestra por conglomerado, la cual comprende datos obtenidos de la selección de un grupo conformado por 36 alumnos del Tercer grado deTelesecundaria. El tipo de estadística a estudiar es inferencial pues pretende encontrar la relación entre el reporte de asistencia y las calificaciones durante el primer período bimestral. La metodología aplicada corresponde al factor correlación y regresión lineal para la explicación de la vinculación de las variables fija asistencia (X) y variable dependiente calificaciones (Y). PLANEACIÓN DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
  • 8. Se desea analizar el factor de asistencia (X ) y su impacto en el promedio correspondiente a un bimestre. (Y) Se registra la lista de asistencia del 3° “B” de la ETV 270, así como el reporte de calificaciones del primer bimestre. De los cuales se obtienen los siguientes datos: PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN
  • 9.  Si una aumenta y la otra disminuye es negativa.  Si el factor de correlación se acerca a -1 es alta negativa.  Si aumenta la X y laY, es un factor de correlación positiva.  Si se acerca a +1 es fuertemente positiva y si se acerca a 0 es correlación nula.  -1< r < 1  De 0 a 0.25 = Baja o nula correlación  De 0.26 a 0.65= Media  De 0.66 a 1= Alta RANGOS POSIBLES DEL FACTOR DE CORRELACIÓN
  • 10.  La variable independiente en este caso seria la asistencia (X)  La variable dependiente seria la calificación bimestral (Y)  Una vez teniendo la información de las asistencias y el promedio bimestral de cada alumno optamos por calcular, X, Y, XY, X2,Y2. termino sumamos cada una y el paso siguiente seria empezar a desarrollar las fórmulas con los datos obtenidos. PROCEDIMIENTO
  • 16. REGRESIÓN LINEAL Modelos de regresión lineal para
  • 17. REGRESIÓN LINEAL Modelos de regresión lineal para
  • 18. COMPROBACIÓN Estimar la calificación de un alumno del 3° “B” si presentara 36 asistencias en el bimestre MRL Y = - 2.36 + 0.23 ( 36) = 5.92 Calificación
  • 19. Estimar el número de asistencias para un alumno del 3° “B” que obtenga 9 de promedio bimestral MRL X = (9) - (- 2.36) = 9 + 2.36 = 49.39 0.23 0.23 COMPROBACIÓN = 49.39
  • 20. Dado que se obtuvo un factor de correlación alta positiva nos indica que las dos variables X, Y (Asistencia y calificaciones) se correlacionan en sentido directo; a valores altos de una, le corresponden valores altos de la otra. Por lo tanto se concluye que las calificaciones sí dependen del alto o bajo índice de asistencia que pueda presentar un alumno durante un bimestre escolar. CONCLUSIÓN