El documento analiza la relación entre variables a través de regresión y correlación. Explica que la regresión predice una variable en función de otras y que la correlación mide la intensidad de la relación. Define relación funcional como aquella expresada por una función matemática, a diferencia de la estadística donde los puntos no caen exactamente sobre la curva.
Es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.
Presentación que analiza la varianza de las medias y su importancia en la toma de decisiones, se comparan resultados mediante el uso de Stata y SPSS, para ello se trabaja de manera manual los cálculos, llegando al final a utilizar el software existente para verificar los resultados.
Es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.
Presentación que analiza la varianza de las medias y su importancia en la toma de decisiones, se comparan resultados mediante el uso de Stata y SPSS, para ello se trabaja de manera manual los cálculos, llegando al final a utilizar el software existente para verificar los resultados.
La prueba de Kolmogorov-Smirnov es una prueba no paramétrica que se emplea para probar el grado de concordancia entre la distribución de datos empíricos de la muestra y alguna distribución teórica específica.
El objetivo de esta prueba de bondad de ajuste es señalar y determinar si los datos estudiados o mediciones muéstrales provienen de una población que tiene una distribución teórica determinada.
La prueba de Kolmogorov-Smirnov es una prueba no paramétrica que se emplea para probar el grado de concordancia entre la distribución de datos empíricos de la muestra y alguna distribución teórica específica.
El objetivo de esta prueba de bondad de ajuste es señalar y determinar si los datos estudiados o mediciones muéstrales provienen de una población que tiene una distribución teórica determinada.
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Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
Estructuras básicas_ conceptos básicos de programación.pdf
Regresion Y Correlacion
1. Análisis de Regresión y Correlación Lic. Olga Susana Filippini por
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4. Figura 1 Nota: Las observaciones caen exactamente sobre la línea de relación funcional
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6. Figura 2 Nota: La mayor parte de los punto no caen directamente sobre la línea de relación estadística. Esta dispersión de punto alrededor de la línea representa la variación aleatoria
7. Figura 3 Nota: se trata de un terreno rugoso donde varían notablemente las condiciones de observación del sensor, para corregir errores geométricos de la imagen, se aplican funciones de segundo grado. Los datos sugieren que la relación estadística es de tipo curvilínea.
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9. Gráfico de dispersión Los diagramas de dispersión no sólo muestran la relación existente entre variables, sino también resalta n las observaciones individuales que se desvían de la relación general. Estas observaciones son conocidas como outliers o valores inusitados, que son puntos de los datos que aparecen separados del resto.
18. Representación gráfica del modelo de Regresión Lineal Nota: en esta figura se muestran las distribuciones de probabilidades de Y para distintos valores de X
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21. Proceso de estimación de la regresión lineal simple Modelo de regresión y= 0 + 1 x+ Ecuación de regresión E(y)= 0 + 1 x Parámetros desconocidos 0 . 1 Datos de la muestra b 0 y b 1 proporcionan estimados 0 y 1 Ecuación estimada de regresión y=b 0 +b 1 x Estadísticos de la muestra b 0 .b 1 x y x 1 y 1 x 2 y 2 . . . . . . x n y n
22. Líneas posibles de regresión en la regresión lineal simple x x E y Sección A Relación lineal positiva Línea de regresión La pendiente 1 es positiva * x E y Sección B Relación lineal negativa Línea de regresión La pendiente 1 es negativa * Sección C No hay relación E y Línea de regresión La pendiente 1 es 0 * Ordenada al origen 0 *
34. Ejemplo Se desean comparar los rendimientos predichos a partir de la información obtenida por 3 sensores sobre los rendimientos reales por parcelas de lotes de maíz. Los rendimientos (Y) y el los rindes predichos de 4 sensores se presentan a continuación ¿Qué sensor refleja mejor el rendimiento de esa zona?
35. Y = 338.71*X - 4.87 R2 = 0.32 Descripción Gráfica y cuantitativa de la relación entre cada sensor y el rendimiento
![[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Introducción](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)