Tarea 9
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Este documento describe los pasos realizados para determinar si hay una relación entre las variables "Malestares Activo" y "Medicalización" utilizando gráficos de dispersión y pruebas de normalidad y correlación no paramétricas. Se encontró una asociación lineal positiva entre las variables a través de un diagrama de dispersión y un coeficiente de correlación de Spearman de 0.2584, lo que indica una correlación positiva no perfecta entre las variables.
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Estadisticas
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, desviación media, desviación estándar, varianza y coeficiente de variación. Explica que estas medidas muestran cuán alejados están los valores de una distribución del centro y cuán homogénea o variable es la distribución. También define cada medida y sus características.
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Este documento describe diferentes medidas de dispersión utilizadas en estadística, incluyendo rango, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación. Explica cómo calcular cada medida y qué información proporciona sobre cómo se distribuyen los valores de una serie de datos en relación con el promedio.
Medidas de Dispersión
Este documento explica diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Define cada medida y describe sus características y utilidad estadística, como cuantificar la separación de valores de una distribución y comparar la dispersión de conjuntos de datos.
Medidas de dispersion
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar y la varianza. Explica que estas medidas cuantifican cuán dispersos están los valores de una variable en torno a la media y son útiles para comparar la variabilidad de diferentes conjuntos de datos.
Medidas de dispersión
Este documento explica diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Define cada una de estas medidas y describe sus características y utilidad estadística para cuantificar la variabilidad de una distribución de datos y comparar la dispersión entre conjuntos de datos.
Carmen crespo v 19.717.809
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión cuantifican la separación de los valores de una distribución con respecto al valor central y que son útiles para juzgar qué tan representativa es la medida de tendencia central de los datos, especialmente si estos se encuentran ampliamente dispersos. También compara las propiedades de la desviación estándar, varianza y coeficiente de variación y sus usos para comparar la dispersión entre distribuciones.
Medidas de dispersión
Las medidas de dispersión como la desviación estándar, varianza, rango y coeficiente de variación se utilizan para caracterizar cuánto varían los valores de una distribución con respecto a su media. La desviación estándar mide la dispersión de los datos respecto a la media, la varianza se expresa en unidades cuadradas, el rango es la diferencia entre el valor máximo y mínimo, y el coeficiente de variación muestra la desviación estándar como un porcentaje de la media para permitir comparaciones. Estas medidas proveen información sobre qué tan homogénea
Presentacion unidad iii victor peña ci 26000205 estadistica 1
El documento explica las medidas de dispersión, que cuantifican la variabilidad de los valores de una distribución con respecto a la media. Describe algunas medidas como la desviación típica, que es la raíz cuadrada de la varianza, y la varianza, que es la media de los cuadrados de las desviaciones de los valores con respecto a la media. También habla del rango y el coeficiente de variación, indicando que este último permite comparar la dispersión entre poblaciones al dividir la desviación estándar entre la media.
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Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, desviación media, desviación estándar, varianza y coeficiente de variación. Explica que estas medidas muestran cuán alejados están los valores de una distribución del centro y cuán homogénea o variable es la distribución. También define cada medida y sus características.
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Este documento explica diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Define cada medida y describe sus características y utilidad estadística, como cuantificar la separación de valores de una distribución y comparar la dispersión de conjuntos de datos.
Medidas de dispersion
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar y la varianza. Explica que estas medidas cuantifican cuán dispersos están los valores de una variable en torno a la media y son útiles para comparar la variabilidad de diferentes conjuntos de datos.
Medidas de dispersión
Este documento explica diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Define cada una de estas medidas y describe sus características y utilidad estadística para cuantificar la variabilidad de una distribución de datos y comparar la dispersión entre conjuntos de datos.
Carmen crespo v 19.717.809
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión cuantifican la separación de los valores de una distribución con respecto al valor central y que son útiles para juzgar qué tan representativa es la medida de tendencia central de los datos, especialmente si estos se encuentran ampliamente dispersos. También compara las propiedades de la desviación estándar, varianza y coeficiente de variación y sus usos para comparar la dispersión entre distribuciones.
Medidas de dispersión
Las medidas de dispersión como la desviación estándar, varianza, rango y coeficiente de variación se utilizan para caracterizar cuánto varían los valores de una distribución con respecto a su media. La desviación estándar mide la dispersión de los datos respecto a la media, la varianza se expresa en unidades cuadradas, el rango es la diferencia entre el valor máximo y mínimo, y el coeficiente de variación muestra la desviación estándar como un porcentaje de la media para permitir comparaciones. Estas medidas proveen información sobre qué tan homogénea
Presentacion unidad iii victor peña ci 26000205 estadistica 1
El documento explica las medidas de dispersión, que cuantifican la variabilidad de los valores de una distribución con respecto a la media. Describe algunas medidas como la desviación típica, que es la raíz cuadrada de la varianza, y la varianza, que es la media de los cuadrados de las desviaciones de los valores con respecto a la media. También habla del rango y el coeficiente de variación, indicando que este último permite comparar la dispersión entre poblaciones al dividir la desviación estándar entre la media.
Presentación2
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión indican qué tan dispersos están los datos de un conjunto y qué tan lejos están de la media. Cuanto mayor sea la medida, más variable será la distribución. El documento también provee detalles sobre el cálculo y la interpretación de cada medida.
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Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que estas medidas cuantifican cuán alejados están los valores de una distribución de la media y que entre mayor sea el valor de la medida, mayor será la variabilidad. También define cada medida y describe sus características y utilidad en estadística.
Medidas de dispersion
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión nos dan información sobre qué tan dispersos están los valores de una muestra con respecto a un valor central. Luego define y explica cada medida, incluyendo fórmulas y propiedades. Finalmente, indica que el coeficiente de variación es útil para comparar la variabilidad entre conjuntos de datos con diferentes unidades de medida.
Seminario 10 estadística
Este documento describe los pasos para realizar un análisis de concordancia y correlación entre dos variables, peso y talla, tomadas de un cuestionario. Se analiza la normalidad de distribución de ambas variables de forma independiente usando pruebas estadísticas en SPSS. Los resultados muestran que siguen una distribución normal, por lo que se usa la correlación de Pearson para analizar su relación. Los resultados indican una fuerte correlación positiva entre peso y talla.
Medidas de Dispersión
Este documento define y explica varias medidas de dispersión estadísticas como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Describe sus fórmulas de cálculo y propiedades como indicadores de cuán dispersos están los datos en relación a un valor central como la media. Estas medidas son útiles para cuantificar la variabilidad en conjuntos de datos y tomar mejores decisiones basadas en estadísticas.
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Estadistica
El documento habla sobre conceptos estadísticos básicos. Define población como el conjunto total de individuos sobre los que se desea obtener conclusiones, y muestra como una parte representativa de la población. Explica que una variable es cualquier característica cuantitativa o cualitativa de los individuos, y que pueden ser independientes o dependientes de otras variables. También resume diferentes tipos de gráficos estadísticos como barras, líneas y dispersión.
Medidas de dispersion
Este documento explica las medidas de dispersión y variabilidad estadísticas, incluyendo la desviación estándar, varianza, rango y coeficiente de variación. Define cada medida y proporciona fórmulas y ejemplos para calcularlas. Explica que las medidas de dispersión son importantes para comprender cuán dispersos están los valores de una distribución en comparación con las medidas de tendencia central.
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Variables, tablas de frecuencia y gráficas
Este documento presenta las actividades realizadas en un seminario sobre variables, tablas de frecuencia y gráficas. Se seleccionaron variables cualitativas y cuantitativas de un conjunto de datos y se crearon tablas de frecuencia e interpretaciones. Luego, se generaron diferentes tipos de gráficas como sectores, barras, histogramas y diagramas de cajas para visualizar la distribución de las variables.
Informe estadistica descriptiva
El documento describe un informe de estadística descriptiva que analiza cuatro variables, dos cuantitativas (altura y peso) y dos cualitativas (consumo de verduras y refrescos). Se realiza un análisis numérico y mediante gráficos de cada variable, observando la distribución de valores y características de la muestra. Los resultados muestran que la mayoría de personas tienen una altura entre 1,6-1,7 cm y un peso entre 50-70 kg, consumen verduras varias veces a la semana pero no a diario, y ref
Informe de estadistica
Medidas de dispersión: Concepto. Características y usos.
Rango. Desviaciones típicas. Varianza y coeficiente de variación. Concepto. Características y utilidad estadística
Medidas de Dispersión .
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Validacion
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Seminario 8
Este documento resume un análisis bivariado de las variables cuantitativas altura y peso utilizando datos de una base de datos de salud. Se determinó que altura y peso no siguen una distribución normal a través de histogramas, gráficos Q-Q y boxplots. Un diagrama de dispersión y pruebas de correlación de Pearson y Spearman mostraron una correlación positiva moderada del 63% entre altura y peso, indicando una relación entre las variables.
CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN.
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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.
Presentación de la historia de PowerPoint y sus características más relevantes.
Aquí se evidencia datos importantes sobre PowerPoint.
Hablemos de ESI para estudiantes Cuadernillo
Cuadernillo Hablemos de ESI para estudiantes del nivel secundario
Business Plan -rAIces - Agro Business Tech
Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLM
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
Carnavision: anticipa y aprovecha - hackathon Pasto2024 .pdf
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Lecciones 11 Esc. Sabática. El conflicto inminente docx
El conflicto en el fin del tiempo será sobre la adoración.
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
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
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ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...
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CONTENIDOS Y PDA DE LA FASE 3,4 Y 5 EN NIVEL PRIMARIA
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Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...
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Tarea 9
- 1. TAREA 9. ASOCIACIONES DE MUESTRAS Nombre: Marta Cruces Pernía Grupo: 1 Subgrupo:2
- 2. DETERMINAR SI HAY RELACIÓN ENTRE LAS VARIABLES “MALESTARES ACTIVO” Y “MEDICALIZACIÓN”: Primero realizamos un diagrama de dispersión para ver si hay relación entre ambas variables. Para poder realizar el diagrama de dispersión tenemos que seguir estos pasos: 1º Gráficas 2º Diagrama de dispersión 3º Señalar las variables 4º Opción Línea de mínimos cuadrados.
- 3. GRÁFICA DE DISPERSIÓN Hay una asociación lineal positiva
- 4. NORMALIDAD DE LAS VARIABLES Para ver si hay normalidad entre las variables debemos de realizar las siguientes gráficas: - Diagrama de cajas - Histograma - Gráfica de comparación de cuartiles
- 5. MEDICALIZACIÓN Se puede decir que decir que dicha variable no es normal ya que hay datos que se encuentran fueran de los límites, es decir, es asimétrica.
- 6. MALESTARES ACTIVOS Según las gráficas se puede llegar a la misma conclusión que en la variable anterior, es decir, no es normal ya que es asimétrica.
- 7. TEST DE NORMALIDAD Dicho test se utiliza para justificar si las variables siguen o no la normalidad. Una vez que tengamos que test de normalidad tenemos que tener en cuenta el p-value. Si p-value<0,05 no es correlación normal, si p-value>0,05 es una correlación normal. Al ser en ambas variables p-value<0,05 ninguna de las dos siguen la normalidad.
- 8. TEST NO PARAMÉTRICOS Se utiliza el test no paramétricos porque ninguna de las variables sigue la normalidad. Realizamos la matriz de correlación con el coeficiente de Spearman para saber la fuerte relación entre ambas variables.
- 9. CONCLUSIÓN DE CORRELACIÓN. El resultado de la correlación es de 0,2584, es decir, hay correlación positiva, esto quiere decir que las dos variables se correlacionan en sentido directo. Al encontrarse el valor alejado de 1 la asociación no es perfecta.