Seminario 10 (buenooooooo)
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Este documento resume los resultados de analizar la correlación entre diferentes variables usando datos de una base de datos. Se analizan las correlaciones entre: 1) peso y horas dedicadas al deporte, 2) número de cigarrillos fumados diariamente y nota de acceso, y 3) peso y altura. Se muestra que no hay correlación entre peso y horas de deporte, hay una fuerte correlación negativa entre cigarrillos fumados y nota de acceso, y una buena correlación positiva entre peso y altura.
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Seminario 10 (buenooooooo)
Este documento instruye realizar un ejercicio para analizar la correlación entre diferentes variables usando una base de datos. Propone analizar la correlación entre (1) peso y horas dedicadas al deporte, (2) número de cigarrillos fumados diariamente y nota de acceso, y (3) peso y altura. Instruye mostrar el gráfico de una de las correlaciones. Luego analiza cada correlación propuesta y reporta los estadísticos descriptivos de cada variable y el coeficiente de correlación de Pearson junto con su nivel de significación.
Seminario 10 (buenooooooo)
Este documento presenta un ejercicio para analizar la correlación entre diferentes variables utilizando una base de datos. Instruye analizar la correlación entre (1) peso y horas de deporte, (2) cigarrillos fumados diarios y nota de acceso, y (3) peso y altura. Proporciona los resultados del análisis para cada par de variables, mostrando que no hay correlación entre peso y horas de deporte, sí hay correlación negativa entre cigarrillos y nota, y también hay correlación positiva entre peso y altura.
Md
El documento presenta los resultados de tres ejercicios que analizan la correlación entre diferentes variables utilizando el programa SPSS. El primer ejercicio encuentra una correlación baja entre el peso y las horas de deporte. El segundo ejercicio encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos y la nota de acceso. El tercer ejercicio encuentra una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
Sarsara
El resumen analiza la correlación entre diferentes variables cuantitativas en una base de datos, incluyendo la correlación entre el peso y las horas dedicadas al deporte, el número de cigarrillos diarios y las notas de acceso, y el peso y la altura. Se utilizan gráficos de dispersión y pruebas de correlación de Pearson para analizar las relaciones, encontrando una correlación entre el peso y las horas de deporte, pero no entre los cigarrillos y las notas, y una correlación positiva entre el peso y la altura.
Seminario 10
Este documento resume tres seminarios sobre correlación. El primero encuentra una correlación baja entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos fumados y la nota de acceso al grado de enfermería. El tercero también encuentra una correlación mediana a regular entre el peso y la altura al limitar la muestra a 10 casos.
Presentation10
El documento resume los resultados de varias correlaciones entre diferentes variables. En la primera correlación, entre peso y horas de deporte, encontró una correlación baja pero positiva de 0.379. En la segunda, entre cigarrillos fumados y nota de acceso, encontró una correlación muy fuerte y negativa de -0.930. En la tercera, entre peso y altura en una muestra limitada a 10 casos, encontró una correlación buena de 0.757.
Seminario 10 estadística y ti cs
Este documento presenta los resultados de cuatro ejercicios estadísticos realizados en SPSS. El primer ejercicio calcula la correlación de Pearson entre el peso y las horas dedicadas al deporte (0.410), indicando una correlación positiva moderada. El segundo ejercicio encuentra una fuerte correlación negativa (-0.976) entre el número de cigarrillos fumados y la nota de acceso. El tercer ejercicio muestra una buena correlación positiva (0.668) entre el peso y la altura. Finalmente, el cuarto ejercicio grafica la
Presentación1
El documento resume los resultados de cuatro análisis de correlación de Pearson realizados utilizando el programa SPSS. El primer análisis encontró una correlación baja entre el peso y las horas de deporte. El segundo encontró una alta correlación negativa entre cigarrillos fumados y nota de acceso. El tercer análisis, limitado a 10 casos, encontró una alta correlación positiva entre peso y altura. El cuarto muestra un gráfico que ilustra esta última correlación.
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Md
El documento presenta los resultados de tres ejercicios que analizan la correlación entre diferentes variables utilizando el programa SPSS. El primer ejercicio encuentra una correlación baja entre el peso y las horas de deporte. El segundo ejercicio encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos y la nota de acceso. El tercer ejercicio encuentra una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
Sarsara
El resumen analiza la correlación entre diferentes variables cuantitativas en una base de datos, incluyendo la correlación entre el peso y las horas dedicadas al deporte, el número de cigarrillos diarios y las notas de acceso, y el peso y la altura. Se utilizan gráficos de dispersión y pruebas de correlación de Pearson para analizar las relaciones, encontrando una correlación entre el peso y las horas de deporte, pero no entre los cigarrillos y las notas, y una correlación positiva entre el peso y la altura.
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Ejercicio correlacion
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SEMINARIO 10 ETICS
El documento resume tres análisis de correlación entre diferentes variables cuantitativas. El primer análisis encontró una correlación débil y no significativa entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo análisis encontró una fuerte correlación negativa y significativa entre el número de cigarrillos diarios y la nota de acceso a enfermería. El tercer análisis encontró una correlación moderada y positiva significativa entre el peso y la altura.
seminario 10 etics
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Ejercicio seminario 10
Este documento resume los resultados de analizar la correlación entre dos variables: horas dedicadas a hacer deporte y número de cigarrillos fumados por día. Se determinó que la variable de horas de deporte sigue una distribución normal mientras que la de cigarrillos no. Por lo tanto, se utilizó el estadístico Rho de Spearman para medir la correlación, obteniendo un valor de significación de 0.146, mayor a 0.05, lo que indica que no existe una correlación estadísticamente significativa entre las dos variables y que los valores de una no cambian al cambiar la
El sistema métrico
El documento describe el Sistema Internacional de Unidades (SI), incluyendo que utiliza factores de 10 y prefijos para expresar unidades mayores o menores de longitud, masa, tiempo y otras cantidades físicas. Explica conceptos como kilogramo, kilómetro, milímetro y microsegundo. También cubre la resolución de problemas científicos a través de un método ordenado y la conversión de unidades como centímetros a metros.
Presentación1 1
El documento resume los resultados de un análisis de correlación entre diferentes variables usando la base de datos del hospital. Se encontró una correlación moderada entre el peso y las horas de deporte, una alta correlación negativa entre el número de cigarrillos y las notas de acceso, y una correlación media positiva entre el peso y la altura.
Seminario 10
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Proporción directa e inversa
Este documento explica las proporciones directa e inversa. Una proporción es una igualdad entre dos o más fracciones. En una proporción directa, cuando una cantidad aumenta, la otra también aumenta. En una proporción inversa, cuando una cantidad aumenta, la otra disminuye. El documento proporciona ejemplos para ilustrar cómo aplicar la regla de tres a proporciones directas e inversas.
Seminario 10 , Sara Guisado
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Seminario 10
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Coeficiente de correlación de pearson
El documento resume los resultados de varias correlaciones de Pearson entre diferentes variables. La correlación entre peso y horas de deporte fue positiva moderada, entre cigarrillos fumados y nota de acceso fue muy buena y negativa, y entre peso y altura fue positiva. El gráfico de una de las correlaciones mostraba los datos cerca de la línea media, indicando una buena correlación.
Cap 1 Fisica y medicion parte 2
Este documento trata sobre física y medición. Explica la conversión de unidades entre sistemas métricos, como convertir kilómetros a metros. También cubre estimaciones y cálculos de orden de magnitud, como estimar la cantidad de bits de datos en un disco compacto musical. Finalmente, resume que las cantidades físicas fundamentales son longitud, masa y tiempo, y explica la densidad de una sustancia en términos de su masa por unidad de volumen.
Mpa y psi
Este documento explica las unidades de medida de presión MPa (Megapascal) y PSi (libras por pulgada cuadrada), y cómo convertir entre ellas. MPa se usa comúnmente para cálculos de cimentación y estructuras, mientras que PSi es la escala común que toma la presión atmosférica como cero. El documento proporciona fórmulas y ejemplos para convertir valores entre MPa y PSi.
Nuevo presentación de microsoft office power point
Este resumen trata sobre el uso de la correlación de Pearson para medir la relación entre variables cuantitativas. Se analizaron cuatro ejercicios utilizando una base de datos: 1) se encontró una correlación positiva moderada entre el peso y las horas de deporte, 2) hubo una correlación negativa casi perfecta entre el número de cigarrillos y la nota de acceso, 3) la altura y el peso mostraron una correlación positiva buena, 4) no hubo correlación entre el peso y las horas de prácticas.
Unidadesdemedicion
El documento habla sobre las unidades de medición. Explica que cuando se mide una cantidad física como la longitud, es necesario especificar la unidad como centímetros. Luego menciona que el sistema métrico se usa comúnmente en mediciones científicas y que en 1960 se estableció un acuerdo internacional sobre las unidades métricas del Sistema Internacional (SI). Finalmente, resume algunas de las unidades básicas del SI como el metro, el kilogramo y el segundo.
Seminario 10
Este documento trata sobre la correlación y concordancia. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables y puede ser positiva o negativa. Detalla los estadísticos de Pearson y Spearman para medir la correlación dependiendo de si las variables siguen una distribución normal o no. Como ejercicio, propone analizar la relación entre el número de cigarrillos fumados y las horas dedicadas al deporte, realizando antes las pruebas de normalidad correspondientes.
Ejercicio de correlación
Este documento describe los pasos para realizar una correlación entre dos variables cuantitativas utilizando SPSS: horas dedicadas al deporte y peso. Primero se realizan pruebas de normalidad para determinar el estadístico de correlación apropiado, el cual resulta ser Rho de Spearman dado que una variable no sigue una distribución normal. La correlación obtenida es positiva débil de 0.385 y significativa, por lo que se rechaza la hipótesis nula de ausencia de relación entre las variables. Finalmente, se representa gráficamente la correlación
How to Keep Your Contest From Becoming a Trial, by Kerry O’Shea Gorgone
This document provides guidance on how to properly structure contests and giveaways to avoid legal issues. It explains that contests require an element of skill while giveaways are random drawings that must allow entry without purchase. Several examples are given to illustrate the difference and potential penalties for illegal lotteries are highlighted, including a $152,000 fine for CVS and a $2.8 million fine. Key steps for running legal contests are outlined such as limiting eligibility, explaining rules clearly, choosing qualified judges, and planning for tie-breakers. It emphasizes working with a lawyer to ensure all regulations are followed.
Semiconductores febusca
Un semiconductor intrínseco tiene una cantidad igual de electrones y huecos. Al dopar un semiconductor con impurezas, se pueden introducir más electrones (tipo N) o más huecos (tipo P), aumentando así la cantidad de portadores de carga mayoritarios y mejorando la conducción eléctrica. Los semiconductores dopados tipo N tienen más electrones, mientras que los tipo P tienen más huecos.
Mapa de rodagem
O documento apresenta um mapa de rodagem para filmagens que ocorrerão em maio. Ele lista 16 locações na cidade de Vila Real e na Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (UTAD), descrevendo a iluminação, equipamento e equipe necessários em cada local.
Guião técnico
O documento descreve detalhadamente o plano de filmagem de um dia na vida de um estudante universitário, com anotações sobre localização, equipamento, ângulos de câmera e ações para cada cena ao longo do dia.
Trabajo informatica n 2
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Coeficiente de correlación de pearson
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Seminario 10 ejercicio 1 (falta 1.1)
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Tarea del seminario 10
Este documento describe la correlación y cómo medirla estadísticamente. Explica que la correlación puede ser positiva, cuando dos variables varían en la misma dirección, o negativa, cuando varían en direcciones opuestas. Los estadísticos de Pearson y Spearman miden la correlación y se elige uno dependiendo de si las variables siguen una distribución normal. El documento luego presenta un ejemplo en el que se analiza la correlación entre horas dedicadas al deporte y peso, encontrando una falta de correlación significativa entre las variables.
Tarea del seminario 10
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Tarea del seminario 10
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Tarea del seminario 10
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Tarea seminario 10
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Seminario 7
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Este documento presenta los resultados de varios ejercicios sobre la correlación entre diferentes variables estadísticas. En el primer ejercicio, se encuentra una correlación moderada entre el peso y las horas dedicadas al deporte. En el segundo ejercicio, se encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos fumados y la nota de acceso. En el tercer ejercicio, con una muestra limitada a 10 casos, se encuentra una correlación positiva entre el peso y la altura.
Estadística bivariada ejercicio 1
Este documento presenta un análisis estadístico bivariado de la asociación entre el sexo y la práctica de deporte en una muestra de 290 estudiantes universitarios. Se utilizó una tabla de contingencia y la prueba de chi-cuadrado, la cual mostró que existe una asociación significativa entre las variables (p<0.05). Los hombres tenían mayor probabilidad de practicar deporte que las mujeres. El análisis de la odds ratio también fue significativo, lo que indica que la práctica deportiva difiere entre sexos.
Seminario 10
El documento presenta los resultados de tres análisis de correlación de Pearson realizados en SPSS. El primer análisis encontró una correlación débil entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo análisis encontró una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos fumados diariamente y la nota de acceso. El tercer análisis, limitado a 10 casos, encontró una correlación positiva moderada entre el peso y la altura.
Estadística bivariada ejercicio 1
Este documento presenta un análisis estadístico bivariado que estudia la asociación entre el sexo y la práctica de deporte en una muestra de 290 estudiantes universitarios. Se utilizó una tabla de contingencia y la prueba de chi-cuadrado, la cual mostró una asociación significativa entre las variables (p<0.05). Los hombres tenían mayor probabilidad de practicar deporte que las mujeres. El análisis concluyó que existe una diferencia significativa en la práctica de deporte entre sexos.
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- 1. Seminario 10. Ejercicio para colgar en el blog: Utilizando nuestra base de datos, comprueba la correlación entre las siguientes variables: 1. Entre peso y horas de dedicación al deporte. 2. Entre el nº de cigarrillos fumas al día y la nota de acceso. 3. Entre el peso y la altura. 4. Muestra el gráfico de una de las correlaciones.
- 2. 1. Entre la variable peso y la variable horas de dedicación al deporte. Gracias al programa SPSS obtenemos esta gráfica, en la cual, a primera vista, no se observa ningún tipo de correlación. Para evitar equivocaciones, recurriremos a métodos analíticos para verificar la hipótesis de linealidad.
- 3. Analizamos la correlación entre las variables, horas de práctica de deporte (media= 4’26 y desviación típica= 3’052) y peso (media=62’0483 y desviación típ=12’84917). Podemos ver que la correlación es 0’410, y la significación es de 0’91, como es mayor de 0’05, decimos que las diferencias no son estadísticamente significativas, por lo tanto, no hay correlación entre las variables.
- 4. 2. Entre el nº de cigarrillos fumados al día y la nota de acceso al grado de Enfermería.
- 5. Volvemos a analizar la correlación entre dos variables cuantitativas. Esta vez, entra el nº de cigarrillos fumados (con media= 5’50 y desviación típica=7’232) y la nota de acceso al grado de Enfermería (media=10’64307 y d.típica= +- 0‘982116). Observamos que la correlación de Pearson es -0’976 y el nivel de significación es 0’001. Al ser este menor que 0’05, concluimos que hay buena correlación entra las variables.
- 6. 3. Entre peso y altura.
- 7. Observamos el análisis de la correlación entre dos variables cuantitativas. Esta vez, entra el peso(con media=62’0483 y desviación típica=12’84917) y la altura(media=1’6593y desviación típica= 0’08477). Observamos que la correlación de Pearson es 0’668y el nivel de significación es 0’001. Al ser este menor que 0’005, concluimos que hay buena correlación entra las variables.