Informe de prática rural sede Caney alto reaizado en el segundo semestre del año 2014
Realizado por: Daniel Contreras, Leidy Casteblanco, y luisa Amaya.
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KAS NĀKS
KAS IR NĀCIET, TAS ATSTĀJ KATRS; TĀPĒC, KA TAS BIJA RAKSTĪTS, KA KATRS BŪTU VĒRTĒ PĒC VIŅU DARBIEM; DIEVS IR DIEVA SPRIEDUMS, VAI IDEJA PAR IDEJU, VECUMĀ NO DIVPADSMIT; TĀPĒC, KA BĒRNI IR TIE, KAS IR BEZ DIEVA SPRIEDUMS, DIEVA DIEVIŠĶO SPRIEDUMS, IR TĀ SAUCAMO PIEAUGUŠO DZĪVEI, DOMA PAR OTRO TESTU, BŪS LĪDZVĒRTĪBU ESAMĪBU; KURU SASKAŅĀ AS, DOMĀJAMS, VAR BŪT GAISMAS WON ESAMĪBU VAI ESAMĪBU ZAUDĒJA GAISMU; TAS IR JĀBŪT TAI, KAS IR DIEVS, IR BEZ IEROBEŽOJUMIEM; AR MIKROSKOPISKU GARĪGO PIEPŪLI VIŅA RADĪBAS, MŪŽĪGĀ IEZĪMES AWARDS, PILNU AKCIJU.
1 APLIECINĀJUMS PAR DZĪVI, DAUDZI NEATBILDA APŅĒMUSIES VĀRDU; TIEM, KAS IEKRITA PĀRKĀPUMU, TIE NEPĀRIET DEBESU VALSTĪBU; KAS NAV IEVĒROJUSI TO, KO SOLĪJA CITĀ, NE ARĪ IR TIKSIES AR VIŅU; ŠIE KĻUVA VAIRĀK RŪGTA, CILVĒKA LĪDZĀSPASTĀVĒŠANU; DAUDZI IR ZAUDĒJUŠI UZTICĪBU VIŅA KOLĒĢI VĪRIEŠI SAKARĀ AR NEATBILSTĪBU; ATMAKSĀJUŠI VISU MŪŽU PIENĀCĪGI PĀRBAUDĪT PIE EXSISTENCIAS, TĀ NAV CIEŅA PRET CITIEM; ŠIS JAUTĀJUMS EXSISTENCIAS IR LĪDZVĒRTĪGA PORAS, GAĻAS, KAS BIJA PATS PAR SEVI, KAS TIKA MALDINĀTS; SKAITS TAS IR VIEGLĀK IEIET DEBESU VALSTĪBU, VIENS, KA VISS IR ATKLĀTS; KURU VAR IEVADĪT, VIENS, KAS NESPĒJA PRETOTIES GARĪGU UZ DĪVAINU NEPIEPILDĪTO SOLĪJUMU.
2 DZĪVĪBAS PIERĀDĪJUMS, DAUDZI PROTESTĒJA NETAISNĪBU DĪVAINA PASAULE NO DĪVAINI LIKUMU ZELTA; VISI DĪVAINI DZĪVES VEIDU, NAV RAKSTĪTI DEBESU VALSTĪBU, PROTESTU IR NESALĪDZINĀMI DEBESU VALSTĪBU; DEBESU ŠĪ BALVA IR OTRAIS OTRĀ PAMATA; UN IK SEKUNDI TIEK REIZINĀTA AR TŪKSTOŠIEM; JO TĀ IR KOLEKTĪVĀS REZULTĀTS; PROTESTA NEBIJA SEV; BET, KAS IEKĻAUTAS PĀRĒJĀS; ŠIS RĀDĪTĀJS IETVER VISU CILVĒCI; TIEM, KURI PROTESTĒJA PUBLISKĀ VEIDĀ, HAVE WON KĀ DAUDZI PUNKTI, GAISMAS, PIEMĒRAM PORAS, NO MIESAS, VISAS CILVĒCES KOPĒJO SKAITU.
3 APLIECINĀJUMS PAR DZĪVI, DAUDZI IEKRITA VIEGLI; NEKAS NEBIJA VIEGLI TESTA DZĪVES, NEKĀ SAŅEM APBALVOJUMU; CIK VIEGLI IR BALVU GARAM; DZĪVES PIERĀDĪJUMS BIJA, AR KATRU MIRKLI, PĀRVARĒT, JA VISAS SAJŪTAS, KA MET GARAM; SAJŪTA BAGĀTĪBU, KAS BIJA VAIRĀK ES ATLIKTA UN DALA GARĪGO AUGĻUS; JO ES WALKED PROM AR GARU DARBU; DARBU VEIDO VISLIELĀKO PUNKTU SKAITU GAISMAS; JO NĀCA NO PAŠA DIEVIŠĶO CREATOR NO UNIVERSE; TAS IR VIEGLĀK IEKĻŪT DEBESU VALSTĪBU, KAS ATDARINA TAS DIEVS, UZ TĀLU PLANĒTU TESTS; KURI VAR IEVADĪT, KURĀS NAV ATDARINĀT.
4 DZĪVĪBAS PIERĀDĪJUMS, DAUDZI BIJA VIENALDZĪGS, KO VIŅI PAŠI PALŪDZA DEBESU VALSTĪBU; VISS, KAS TIKA PĀRBAUDĪTI DZĪVĒ, BRĪDI; ŠIS LIKUMS BŪS JĀSAPROT, KĀ TESTA PASAULĒ, ATBILST TREŠĀ DOKTRĪNU ŠAJĀ JUZJA PASAULĒ; UN TAS VISS IR VERA SAULES TV; SAUC DIEVIŠĶO EVAŅĢĒLIJU, DZĪVĪBAS GRĀMATĀ.
5 DZĪVĪBAS PIERĀDĪJUMS, DAUDZI MEKLĒJA KĀDU SAVU PRĀTU, KAS TOS EMITĒ; JEBKURU MEKLĒŠANU IR DOMĀŠANA PAR DIEVU; JO TAS SOLĪJA CILVĒKA GARS; MEKLĒŠANAS RUNĀ DIE
2. Ejercicio 1.1
Utilizando nuestra base de datos comprueba la
correlación entre la variable peso y la variable
horas de dedicación al deporte. Comenta los
resultados.
En primer lugar pasamos los datos de la base de datos a
SPSS. Utilizamos el coeficiente de correlación de Pearson para
averiguar si hay correlación entre ambas, realizando previamente
un gráfico.
3. En éste gráfico podemos
observar que la
correlación entre ambas
variables es baja, ya que
los puntos no se
distribuyen de forma
lineal.
4. ● En la tabla de
correlaciones podemos
observar que el
coeficiente de Pearson
es de 0,379, por lo que
hay correlación entre
ambas variables, aunque
esta correlación es baja.
● La correlación entre
ambas variables es
positiva, por lo que
ambas variables son del
mismo orden.
5. Ejercicio 1.2
Calcula el coeficiente de correlación de
Pearson para las variables número de cigarrillos
al día y nota de acceso. Comenta los resultados.
En primer lugar realizamos un gráfico para comprobar si hay
correlación entre ambas a simple vista.
6. Con éste gráfico
podemos deducir que
entre ambas hay una
correlación, ya que los
puntos se distribuyen de
forma lineal. Esta
correlación sería
negativa ya que la
diagonal es
descendente.
7. ● En la tabla podemos
observar que el valor de
la correlación de
Pearson es – 0,930. Por
lo cual, la correlación es
muy alta, ya que se
acerca mucho a -1.
● Se trata de una variable
de orden inverso:
conforme aumenta el
número de cigarrillos
disminuye la nota de
acceso.
8. Ejercicio 1.3
Calcula el coeficiente de correlación de
Pearson para las variables peso y altura
(limitando la muestra a 10 casos). Comenta los
resultados.
9. ● En primer lugar
limitamos la muestra a
10 casos.
● A continuación vamos a
realizar un gráfico para
ver a simple vista si
existe correlación entre
las variables.
● Por último, a través del
coeficiente de
correlación de Pearson
averiguaremos su valor.
10. A simple vista podemos
ver que hay correlación
entre ambas variables.
La correlación sería
positiva porque la
diagonal es ascendente.
11. ● En la tabla de
correlaciones
observamos que la
correlación de Pearson
es de 0,757. Por lo que
se trata de una
correlación alta entre
ambas variables.
● Al ser una correlación
positiva, ambas
variables son del mismo
orden.
14. Ejercicio 2
En una muestra de niños conocemos su edad (x)
medida en días y su peso (y) medido en kg. Si
ambas variables se distribuyen normalmente,
averiguar si existe correlación entre ambas
variables en la población de donde proviene la
muestra.
15.
16. Averiguamos la correlación de Pearson:
Rxy= (21x 12892,23) – (1890x 122,815) / √[((21x 245700) – (1890)2) x ((21x
772) - ( 122,815) 2 )] =0,91
Al sustituir los datos en la fórmula nos da una correlación de 0,91. Por lo que se
trata de una correlación positiva muy alta.
17. Cálculo de la significación:
Para ello contrasto las hipótesis:
H0=la correlación es cero
H1= hay correlación entre ambas variables
t n-2= 0,91 x √((0,91 -2)/ (1-0,912))= 9,6
●Tras sustituir los valores en la fórmula obtengo un resultado de t
n-2= 9,6. Al no tener el valor de alfa, uso alfa=0,05 y obtengo que t
0,05;19= 2,093.
●Como t n-2>t 0,05;19 → se acepta la hipotesis alternativa y se
rechaza la nula.
18. Ejercicio 3
De una muestra de alumnos conocemos las notas
de Matemáticas (X) y Lengua (Y). Si ambas
variables se distribuyen normalmente, averiguar si
existe correlación entre ambas variables en la
población de la que viene la muestra.
19.
20. Averiguamos el coeficiente de correlación de
Pearson:
Rxy= (7x140)-(28x35)/ √[((7x140)-(2822))x((7x203)-(3522))]= 0
Como su resultado es 0 indica que no hay correlación
entre ambas variables.
21. Cálculo de la significación:
Para ello contrasto las hipótesis:
H0=la correlación es cero
H1= hay correlación entre ambas variables
t n-2= 0x√[(7-2)/(1-0)2]= 0
●Al sustituir los resultados de la fórmula nos da 0. Como no
tenemos el valor de alfa, establecemos que alfa= 0,05. Dando
como resultado t 0,05;19= 2,57.
●Por tanto, t n-2< t 0,05;19 → aceptamos la hipótesis nula y
rechazamos la hipótesis alternativa.