Seminario 8
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Este documento resume un seminario sobre el análisis bivariado de variables cuantitativas utilizando R Commander. Se analizan las variables "altura" y "peso" para determinar si existe una relación entre ellas y qué tan fuerte es. Las variables no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman en lugar de Pearson. El resultado del test de Spearman es de 0,28, lo que indica una correlación débil entre la altura y el peso.
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Seminario 8 machu
1. El documento analiza si existe una correlación entre la altura y el peso de individuos en un conjunto de datos de salud.
2. Al comparar gráficos de distribución y dispersión, se determina que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal.
3. Mediante pruebas de correlación, se encuentra una correlación positiva moderada del 63% entre la altura y el peso, por lo que existe una relación entre las dos variables.
Seminario 8
El documento analiza la relación entre las variables "altura" y "peso" mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Las pruebas muestran que ninguna variable sigue una distribución normal y existe una relación positiva entre ellas. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una buena relación entre la altura y el peso de los individuos.
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos de salud. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva moderada entre altura y peso.
Seminario 8
Este documento presenta un resumen de un seminario sobre la relación entre la altura y el peso. Se plantea la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso. Se realizan pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y un diagrama de dispersión para determinar la relación. El coeficiente de correlación de Spearman muestra una correlación positiva y fuerte entre la altura y el peso, y la prueba de correlación rechaza la hipótesis nula al ser el p-valor menor que 0,05.
Análisis bivariado con variables cuantitativas
Este documento resume los pasos para analizar la relación bivariada entre dos variables cuantitativas tomadas de un conjunto de datos. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal a través de gráficos QQ, histogramas y Box-Plot. Luego, se aplica la prueba de Shapiro para rechazar la hipótesis nula de normalidad para ambas variables. Finalmente, se utiliza la prueba de Spearman para aceptar la hipótesis nula de que existe correlación entre las variables peso y altura.
Seminario 8
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre dos variables cuantitativas, altura y peso. Primero se cargan los datos en R y se determina la normalidad de las variables mediante gráficos qq, los cuales muestran que no siguen una distribución normal. Luego, debido a la no normalidad, se usa el coeficiente de correlación de Spearman para encontrar una correlación débil de 0,28 entre altura y peso.
Seminario viii
Este documento resume un análisis bivariado de las variables cuantitativas peso y altura. Determina que ambas variables no siguen una distribución normal a través de gráficos QQ. Usa luego el test estadístico de Spearman para concluir que existe una fuerte relación positiva entre el peso y la altura debido a que el resultado del test fue de 0,63.
Seminario 8 estadistica y tics
Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos y cuán fuerte es esa relación. Primero se grafican las variables para evaluar la normalidad y luego se usa la prueba de Shapiro-Wilk, la cual indica que las variables no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se usa la prueba no paramétrica de Rho de Spearman, la cual arroja un valor de correlación de 0.6224114, indicando una correlación positiva fuerte y significativa entre la altura y el peso.
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El documento analiza la relación entre las variables "altura" y "peso" mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Las pruebas muestran que ninguna variable sigue una distribución normal y existe una relación positiva entre ellas. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una buena relación entre la altura y el peso de los individuos.
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Este documento analiza la relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos de salud. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva moderada entre altura y peso.
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Este documento resume los pasos para analizar la relación bivariada entre dos variables cuantitativas tomadas de un conjunto de datos. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal a través de gráficos QQ, histogramas y Box-Plot. Luego, se aplica la prueba de Shapiro para rechazar la hipótesis nula de normalidad para ambas variables. Finalmente, se utiliza la prueba de Spearman para aceptar la hipótesis nula de que existe correlación entre las variables peso y altura.
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Este documento describe los pasos para analizar la relación entre dos variables cuantitativas, altura y peso. Primero se cargan los datos en R y se determina la normalidad de las variables mediante gráficos qq, los cuales muestran que no siguen una distribución normal. Luego, debido a la no normalidad, se usa el coeficiente de correlación de Spearman para encontrar una correlación débil de 0,28 entre altura y peso.
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Este documento resume un análisis bivariado de las variables cuantitativas peso y altura. Determina que ambas variables no siguen una distribución normal a través de gráficos QQ. Usa luego el test estadístico de Spearman para concluir que existe una fuerte relación positiva entre el peso y la altura debido a que el resultado del test fue de 0,63.
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Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos y cuán fuerte es esa relación. Primero se grafican las variables para evaluar la normalidad y luego se usa la prueba de Shapiro-Wilk, la cual indica que las variables no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se usa la prueba no paramétrica de Rho de Spearman, la cual arroja un valor de correlación de 0.6224114, indicando una correlación positiva fuerte y significativa entre la altura y el peso.
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Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso utilizando un conjunto de datos de activos en salud. Inicialmente, se comprueba si las variables siguen una distribución normal a través de gráficos QQ, lo que no se cumple. Luego, se analiza la relación entre las variables mediante un diagrama de dispersión que muestra una relación lineal positiva. Finalmente, se calcula el coeficiente de correlación de Pearson que es de 0,63, indicando una correlación positiva débil entre altura y peso.
Presentación seminario 8
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso. Inicialmente, se comprueba la normalidad de ambas variables a través de gráficos QQ, histogramas y diagrama de cajas, así como la prueba de Shapiro-Wilk, determinando que no siguen una distribución normal. Luego, el gráfico de dispersión muestra una relación positiva entre las variables. Finalmente, el coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224 indica una relación fuerte entre la altura y el peso.
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Este documento resume un ejercicio para determinar la relación entre las variables de altura y peso mediante pruebas de normalidad y coeficientes de relación. No se encontró que la altura o el peso siguieran una distribución normal, por lo que se utilizó una prueba no paramétrica. Los resultados mostraron una relación positiva entre altura y peso, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0,622, indicando una buena relación entre las variables.
Tarea seminiario 8
Este documento resume un análisis estadístico que determina la relación entre la altura y el peso de un grupo de personas. Muestra que la distribución de altura y peso no sigue la campana de Gauss, por lo que no son normales. Sin embargo, el diagrama de dispersión muestra una relación lineal positiva entre las variables, es decir, a mayor altura mayor peso. El coeficiente de correlación de Spearman de 0,6224 también indica una buena relación positiva entre altura y peso.
Trabajo seminario 8
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de individuos. Determina que ambas variables son cuantitativas pero no siguen una distribución normal, por lo que usa el test no paramétrico de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva buena entre altura y peso, indicando que a medida que aumenta la altura también lo hace el peso.
Tarea 8
Este documento resume el análisis bivariado de dos variables cuantitativas, altura y peso. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de 0,6224 indica una correlación positiva fuerte entre altura y peso. El test de correlación rechaza la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso, por lo que existe una relación positiva entre estas variables.
Tarea9
Este documento analiza la relación entre el peso y la altura en mujeres y hombres separadamente. En las mujeres, se encuentra que la altura no sigue una distribución normal y existe una correlación positiva pero no muy fuerte entre la altura y el peso. En los hombres, aunque la altura no sigue una distribución normal, también existe una correlación positiva pero débil entre la altura y el peso.
Tarea seminario 8 cecilia
PP explicando si existe correlación o no entre dos variables, y de qué tipo es, en el caso de que si exista.
Seminario 8
El documento resume los pasos para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos usando datos de una base de datos. Muestra que la altura y el peso no siguen una distribución normal y por lo tanto usa el test de Spearman. Este test muestra una correlación moderada de 0.62 entre la altura y el peso, indicando que a mayor altura mayor peso.
Seminario x
El documento describe un estudio que analiza si existe correlación entre la edad y el peso de un grupo de niños. Se calcula el coeficiente de correlación de Pearson entre las variables edad y peso, obteniendo un valor de 0.909, lo que indica una correlación positiva alta y significativa entre ambas variables. El contraste de hipótesis confirma que esta correlación se da también en la población de la que proviene la muestra.
Seminario 9
Este documento describe los pasos para analizar la correlación entre el peso y la altura utilizando el Comandante R. Primero, se determina que las variables no siguen una distribución normal y que el análisis será bivariado. Luego, se utiliza la prueba de Spearman para medir la correlación debido a la falta de normalidad. Los resultados muestran una correlación positiva fuerte de 0,6224 entre el peso y la altura, lo que significa que una variable aumenta a medida que aumenta la otra.
Seminario 9
El documento resume un seminario sobre pruebas estadísticas para analizar la normalidad y homocedasticidad de las variables "mantenimiento del hogar" y "trabajo" en un conjunto de datos. Se utilizó la prueba de Shapiro-Wilk para determinar que "mantenimiento del hogar" no sigue una distribución normal. La prueba de Levene mostró homocedasticidad entre las variables. Debido a la no normalidad, se realizó una prueba no paramétrica que no encontró relación entre las variables.
Tarea 7
Este documento describe un estudio que examina la correlación entre el peso y la altura de individuos, separados por género. Se realizaron varias pruebas estadísticas como histogramas, gráficas QQ, diagramas de dispersión, pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y pruebas de correlación de Spearman para determinar si existe una correlación entre el peso y la altura dentro de cada género.
Seminario 8
Este documento resume el análisis de las variables cuantitativas altura y peso en un conjunto de datos de salud. Se determinó que las variables no siguen una distribución normal a través de una prueba de Shapiro-Wilk. Existe una relación lineal positiva entre el peso y la altura, pero la correlación entre las variables es débil, con un coeficiente de Spearman de 0.622.
Tema 14
El documento describe los pasos para realizar un test de correlación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos. Se realizó primero el Test de Shapiro-Wilk para determinar si las variables siguen una distribución normal (lo que no es el caso). Por lo tanto, se utilizó el Test de Spearman que arrojó un valor de correlación positiva de 0.6224 y un p-value menor a 0.05, indicando una correlación estadísticamente significativa entre altura y peso.
Coeficiente de correlacion
El documento resume los posibles valores que puede tomar el coeficiente de correlación r entre -1 y 1. Un valor de r positivo indica una correlación positiva, donde si una variable aumenta la otra también lo hace, mientras que un valor negativo indica una correlación negativa, donde si una variable aumenta la otra disminuye. Un valor de r igual a cero significa que no existe una correlación lineal entre las variables.
T8
Existe una relación positiva y fuerte entre la altura y el peso de los individuos en el conjunto de datos analizado. Las variables altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se utilizó el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de Spearman indicó una correlación positiva fuerte entre las variables. Además, el test de correlación rechazó la hipótesis nula de que no existe relación, confirmando que la altura influye en el peso.
Seminario 8
Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe una relación entre las variables altura y peso y cuán fuerte es dicha relación. Se comprobó primero la normalidad de las variables mediante gráficos de cuartiles, encontrando que no siguen una distribución normal. Luego, un diagrama de dispersión mostró una linealidad positiva entre las variables. Finalmente, el coeficiente de correlación de Spearman fue de 0.622, indicando una buena relación positiva entre altura y peso.
Tarea seminario viii
Normalidad y linealidad. Diagrama de dispersión. Coeficientes de correlación de Pearson y Rho de Spearman
Tarea 8
Este documento describe los pasos para establecer la correlación entre el peso y la altura de mujeres y hombres. Se realizan histogramas, gráficas de cuantiles y pruebas de normalidad para determinar si el peso y la altura siguen distribuciones normales. Luego, se crean diagramas de dispersión, matrices de correlación y pruebas de correlación usando el coeficiente de Spearman para analizar la correlación entre el peso y la altura dentro de cada sexo.
Seminario 8: Análisis bivariado con variables cuantitativas
El documento analiza la relación entre las variables de altura y peso de un conjunto de datos utilizando correlación de Spearman. No siguen una distribución normal, por lo que se usa la correlación de Spearman en lugar de la prueba t de Student. Existe una fuerte relación positiva entre altura y peso, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224.
Seminario 8 estadistica
Este documento resume un seminario sobre la relación entre el peso y la altura de individuos. Se comprueba que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se usa el test de Spearman en lugar de otros métodos paramétricos. El análisis muestra una correlación positiva pero débil entre el peso y la altura.
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Este documento resume el análisis bivariado de dos variables cuantitativas, altura y peso. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de 0,6224 indica una correlación positiva fuerte entre altura y peso. El test de correlación rechaza la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso, por lo que existe una relación positiva entre estas variables.
Tarea9
Este documento analiza la relación entre el peso y la altura en mujeres y hombres separadamente. En las mujeres, se encuentra que la altura no sigue una distribución normal y existe una correlación positiva pero no muy fuerte entre la altura y el peso. En los hombres, aunque la altura no sigue una distribución normal, también existe una correlación positiva pero débil entre la altura y el peso.
Tarea seminario 8 cecilia
PP explicando si existe correlación o no entre dos variables, y de qué tipo es, en el caso de que si exista.
Seminario 8
El documento resume los pasos para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos usando datos de una base de datos. Muestra que la altura y el peso no siguen una distribución normal y por lo tanto usa el test de Spearman. Este test muestra una correlación moderada de 0.62 entre la altura y el peso, indicando que a mayor altura mayor peso.
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El documento describe un estudio que analiza si existe correlación entre la edad y el peso de un grupo de niños. Se calcula el coeficiente de correlación de Pearson entre las variables edad y peso, obteniendo un valor de 0.909, lo que indica una correlación positiva alta y significativa entre ambas variables. El contraste de hipótesis confirma que esta correlación se da también en la población de la que proviene la muestra.
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Este documento describe los pasos para analizar la correlación entre el peso y la altura utilizando el Comandante R. Primero, se determina que las variables no siguen una distribución normal y que el análisis será bivariado. Luego, se utiliza la prueba de Spearman para medir la correlación debido a la falta de normalidad. Los resultados muestran una correlación positiva fuerte de 0,6224 entre el peso y la altura, lo que significa que una variable aumenta a medida que aumenta la otra.
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Existe una relación positiva y fuerte entre la altura y el peso de los individuos en el conjunto de datos analizado. Las variables altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se utilizó el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de Spearman indicó una correlación positiva fuerte entre las variables. Además, el test de correlación rechazó la hipótesis nula de que no existe relación, confirmando que la altura influye en el peso.
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Tarea seminario VIII
Análisis bivariante de variables cuantitativas y, estudio de normalidad de dichas variables para aplicar una prueba paramétrica o no paramétrica.
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Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Muestra que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal y tienen una relación positiva moderada con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.622.
Seminario 8
Este documento resume los pasos para determinar la relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos. Calcula el coeficiente de correlación de Pearson y rho de Spearman, y crea un diagrama de dispersión. Muestra una relación lineal positiva entre altura y peso, con una correlación positiva débil según el coeficiente de Spearman.
Seminario 8
Este documento presenta un seminario sobre el análisis bivariado de variables cuantitativas utilizando R Commander. El seminario examina la relación entre las variables de peso y altura en un conjunto de datos, comprobando primero la normalidad de las variables y luego estudiando el tipo y fuerza de cualquier relación mediante gráficos de dispersión y coeficientes de correlación. Los resultados muestran que las variables de peso y altura no siguen una distribución normal y que no existe una relación fuerte entre ellas.
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Tarea 8
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso utilizando datos reales. No siguen una distribución normal. El diagrama de dispersión muestra una relación positiva no lineal. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una correlación positiva fuerte. El test de correlación rechaza la hipótesis nula, confirmando que la altura influye en el peso.
Informe estadístico de estadística bivariada
El documento presenta un informe estadístico sobre estadística bivariada. Se analizan dos objetivos: 1) determinar la relación entre las variables "altura" y "peso" utilizando el coeficiente de correlación de Spearman, encontrando una correlación positiva y fuerte estadísticamente significativa; 2) analizar la asociación entre "sexo" y "practicadeporte" usando la prueba de chi cuadrado, lo que muestra una asociación estadísticamente significativa con mayor porcentaje de varones practicando deporte.
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de individuos en un conjunto de datos de salud. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal mediante gráficos Q-Q, histogramas y un test de Shapiro. Los resultados muestran que ninguna variable sigue una distribución normal. Luego, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman para medir la correlación entre altura y peso, encontrando una correlación fuerte y positiva entre las variables.
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Este documento resume los pasos para analizar la relación entre dos variables cuantitativas, altura y peso, a partir de un conjunto de datos. Inicialmente se observa gráficamente la posible relación entre las variables. Luego, se comprueba si siguen una distribución normal mediante pruebas estadísticas y gráficas, determinando que no la siguen. Por lo tanto, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman, el cual indica una correlación positiva moderada entre altura y peso.
R Commander: relación entre las variables
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables "Peso" y "Altura" en un conjunto de datos. Primero, se comprueba la normalidad de ambas variables utilizando gráficas de cuartiles, lo que muestra que ninguna sigue una distribución normal. Luego, se grafican los datos para ver la relación, mostrando poca correlación. Finalmente, se calcula el coeficiente de Spearman, dando como resultado 0.6224, indicando una correlación débil entre las variables.
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Este documento describe los pasos para determinar si existe una relación entre las variables "altura" y "peso" y cuán fuerte es dicha relación. Se concluye que ambas variables no siguen una distribución normal y que existe una relación positiva entre ellas, es decir, a mayor altura mayor peso. El coeficiente de correlación de Spearman entre las variables es de 0.6224, lo que confirma una buena relación positiva entre la altura y el peso.
SEMINARIO VIII
Este documento describe cómo analizar la relación entre dos variables cuantitativas utilizando el programa R. Se examina la relación entre la altura y el peso de los individuos en un conjunto de datos. El análisis muestra que ninguna de las variables sigue una distribución normal y que existe una relación lineal positiva relativamente fuerte entre ellas, con un coeficiente de correlación de Pearson de 0,63.
Seminario VIII
Este documento estudia la relación entre el peso y la altura de individuos utilizando diferentes métodos estadísticos. Muestra un diagrama de dispersión que indica una relación positiva entre las variables. Luego, utilizando gráficos y pruebas estadísticas, determina que las variables no siguen una distribución normal. Finalmente, calcula el coeficiente de Spearman, obteniendo un valor de 0.6224114, lo que demuestra una fuerte relación positiva entre el peso y la altura.
Seminario viii
Este documento describe un análisis bivariado realizado en R para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos. Se realizaron gráficos como histograma, Q-Q y box-plot que muestran que las variables no siguen una distribución normal. La prueba de Shapiro-Wilk también indica no normalidad. Por lo tanto, se usó la correlación de Spearman en lugar de Pearson. La correlación de Spearman entre altura y peso fue de 0.622, lo que demuestra una relación alta pero no perfecta entre las variables.
Seminario 8
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables peso y altura. Se comprueba primero la normalidad de las variables utilizando gráficas de comparación de cuartiles y se determina que ninguna sigue una distribución normal. Luego, se utiliza un diagrama de dispersión para ver que no existe una relación entre las variables, y el coeficiente de Spearman muestra una correlación positiva pero muy débil entre ellas.
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La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
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p4s.co Ecosistema de Ecosistemas - Diagrama.pdf
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ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
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200. Efemerides junio para trabajar en periodico mural
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Seminario 8
- 1. SEMINARIO 8 R COMMANDER ANÁLISIS BIVARIADO DE VARIABLES CUANTITATIVAS. Normalidad y literalidad. Diagrama de dispersión. Coeficientes de correlación de Pearson y Rho Spearman.
- 2. Actividad: Determina si existe relación y como de fuerte es entre las variables “altura” y “peso”. En primer lugar insertamos la base de datos y cargamos el conjunto de los mismos. Anteriormente hemos creado una carpeta en ella que se encuentra el arco de activossalud, que es el documento con el que vamos a trabajar.
- 3. Ahora vamos a determinar la naturaleza de las variables, estudiar su normalidad y compararlas para ver si existe relación entre ellas. Ambas variables, “altura” y “peso”, son cuantitativas. Y estudiamos su normalidad mediante el estudio de gráficas QQ.
- 5. GráficaQQ. Aparecen puntos fuera de los límites de confianza, así qu podemos concluir que esta variable no es una variable de distribución normal.
- 6. Esta variables tampoco tiene una distribución normal.
- 7. Ambas variables no cumplen los parámetros de normalidad, por lo que se realiza el test estadístico de Rho de Spearman. Gracias a este test podremos conocer si existe alguna relación entre las variables.
- 9. El resultado del test es de 0,28. Esto quiere decir que la correlación es débil.