Este documento trata sobre la asociación entre variables cuantitativas bidimensionales. Explica cómo calcular la covarianza y el coeficiente de correlación para determinar si existe una asociación lineal positiva, negativa o nula entre las variables. También introduce la recta de regresión para estudiar posibles relaciones de causalidad, calculando los parámetros de la recta que mejor se ajuste a los datos.
Introducción al análisis de correlación y al análisis de regresión lineal simple. Se presentan los conceptos de covarianza, correlación y de recta de regresión
Introducción al análisis de correlación y al análisis de regresión lineal simple. Se presentan los conceptos de covarianza, correlación y de recta de regresión
Análisis de correlación y regresión lineal simpleEmilio Vega
Explicación breve de los análisis estadísticos de correlación, dirigidos a los alumnos de bioestadística básica de la Universidad Arzobispo Loayza, Escuela de Obstetricia.
1. Tipos de regresiones: Simple o lineal y múltiple
Regresión Lineal simple
La regresión lineal simple examina la relación lineal entre dos variables continuas: una respuesta (Y) y un predictor (X). Cuando las dos variables están relacionadas, es posible predecir un valor de respuesta a partir de un valor predictor con una exactitud mayor que la asociada únicamente a las probabilidades. (Limeres, 2012)
La regresión proporciona la línea que "mejor" se ajusta a los datos. Esta línea se puede utilizar después para:
Examinar cómo cambia la variable de respuesta a medida que cambia la variable predictora.
Predecir el valor de una variable de respuesta (Y) para cualquier variable predictora (X).
El modelo de regresión lineal simple supone que,
Donde:
• yi representa el valor de la variable respuesta para la observación i-´esima.
• xi representa el valor de la variable explicativa para la observación i-´esima.
• ui representa el error para la observación i-´esima que se asume normal,
Donde
β0 y β1 son los coeficientes de regresión:
• β0: intercepto
• β1: pendiente
Los parámetros que hay que estimar son: β0, β1 y σ.
REGRESION LINEAL MULTIPLE
La regresión lineal múltiple permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable dependiente o respuesta (Y) se determina a partir de un conjunto de variables independientes llamadas predictores (X1, X2, X3…). Es una extensión de la regresión lineal simple, por lo que es fundamental comprender esta última. Los modelos de regresión múltiple pueden emplearse para predecir el valor de la variable dependiente o para evaluar la influencia que tienen los predictores sobre ella (esto último se debe que analizar con cautela para no malinterpretar causa-efecto).
Los modelos lineales múltiples siguen la siguiente ecuación:
β0: es la ordenada en el origen, el valor de la variable dependiente Y cuando todos los predictores son cero.
βi: es el efecto promedio que tiene el incremento en una unidad de la variable predictora Xi sobre la variable dependiente Y, manteniéndose constantes el resto de variables. Se conocen como coeficientes parciales de regresión.
ei: es el residuo o error, la diferencia entre el valor observado y el estimado por el modelo.
Es importante tener en cuenta que la magnitud de cada coeficiente parcial de regresión depende de las unidades en las que se mida la variable predictora a la que corresponde, por lo que su magnitud no está asociada con la importancia de cada predictor. Para poder determinar qué impacto tienen en el modelo cada una de las variables, se emplean los coeficientes parciales estandarizados, que se obtienen al estandarizar (sustraer la media y dividir entre la desviación estándar) las variables predictoras previo ajuste del modelo. (Rodrigo, 2016)
La estadística industrial es la rama de la estadística que busca implementar los procedimientos probabilísticos y estadísticos de análisis e interpretación de datos o características de un conjunto de elementos al entorno industrial, a efectos de ayudar en la toma de decisiones y en el control de los procesos.
La estadística y el estudio de las probabilidades permiten realizar inferencias y decisiones, con cierto grado de certeza, lo cual permite reducir riesgos de distintos tipos. Esto resulta de especial interés en las actividades industriales.
La estadística puede utilizarse para realizar proyecciones de ventas, análisis financieros de proyectos de gasto de capital, construir proyecciones de beneficios para un nuevo producto, establecer cantidades de producción y hacer un análisis de muestreo para determinar la calidad de un producto.
En la ingeniería, la importancia de la probabilidad se relaciona a que esta es usada de manera eficiente para abordar distintos problemas en variadas áreas. Por tal motivo, estos temas deben tener un enfoque práctico que corresponda a los casos reales de estos campos profesionales.
El objetivo de la probabilidad es dar énfasis a los conceptos y aplicaciones prácticas, de manera que se discuta por qué la probabilidad y la estadística se relacionan , pero son cosas diferentes. En los estudios profesionales de ingeniería, se abordan los términos y definiciones relacionados con las variables, así como la distribución de probabilidad de uso común en la ingeniería.
En los cursos donde se imparten estos conocimientos, se abarcan las discusiones sobre muestreos y estadística. Se atienden también conocimientos sobre pruebas de ajuste, análisis de regresión, estimación de parámetros y muchos aspectos más.
Análisis de correlación y regresión lineal simpleEmilio Vega
Explicación breve de los análisis estadísticos de correlación, dirigidos a los alumnos de bioestadística básica de la Universidad Arzobispo Loayza, Escuela de Obstetricia.
1. Tipos de regresiones: Simple o lineal y múltiple
Regresión Lineal simple
La regresión lineal simple examina la relación lineal entre dos variables continuas: una respuesta (Y) y un predictor (X). Cuando las dos variables están relacionadas, es posible predecir un valor de respuesta a partir de un valor predictor con una exactitud mayor que la asociada únicamente a las probabilidades. (Limeres, 2012)
La regresión proporciona la línea que "mejor" se ajusta a los datos. Esta línea se puede utilizar después para:
Examinar cómo cambia la variable de respuesta a medida que cambia la variable predictora.
Predecir el valor de una variable de respuesta (Y) para cualquier variable predictora (X).
El modelo de regresión lineal simple supone que,
Donde:
• yi representa el valor de la variable respuesta para la observación i-´esima.
• xi representa el valor de la variable explicativa para la observación i-´esima.
• ui representa el error para la observación i-´esima que se asume normal,
Donde
β0 y β1 son los coeficientes de regresión:
• β0: intercepto
• β1: pendiente
Los parámetros que hay que estimar son: β0, β1 y σ.
REGRESION LINEAL MULTIPLE
La regresión lineal múltiple permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable dependiente o respuesta (Y) se determina a partir de un conjunto de variables independientes llamadas predictores (X1, X2, X3…). Es una extensión de la regresión lineal simple, por lo que es fundamental comprender esta última. Los modelos de regresión múltiple pueden emplearse para predecir el valor de la variable dependiente o para evaluar la influencia que tienen los predictores sobre ella (esto último se debe que analizar con cautela para no malinterpretar causa-efecto).
Los modelos lineales múltiples siguen la siguiente ecuación:
β0: es la ordenada en el origen, el valor de la variable dependiente Y cuando todos los predictores son cero.
βi: es el efecto promedio que tiene el incremento en una unidad de la variable predictora Xi sobre la variable dependiente Y, manteniéndose constantes el resto de variables. Se conocen como coeficientes parciales de regresión.
ei: es el residuo o error, la diferencia entre el valor observado y el estimado por el modelo.
Es importante tener en cuenta que la magnitud de cada coeficiente parcial de regresión depende de las unidades en las que se mida la variable predictora a la que corresponde, por lo que su magnitud no está asociada con la importancia de cada predictor. Para poder determinar qué impacto tienen en el modelo cada una de las variables, se emplean los coeficientes parciales estandarizados, que se obtienen al estandarizar (sustraer la media y dividir entre la desviación estándar) las variables predictoras previo ajuste del modelo. (Rodrigo, 2016)
La estadística industrial es la rama de la estadística que busca implementar los procedimientos probabilísticos y estadísticos de análisis e interpretación de datos o características de un conjunto de elementos al entorno industrial, a efectos de ayudar en la toma de decisiones y en el control de los procesos.
La estadística y el estudio de las probabilidades permiten realizar inferencias y decisiones, con cierto grado de certeza, lo cual permite reducir riesgos de distintos tipos. Esto resulta de especial interés en las actividades industriales.
La estadística puede utilizarse para realizar proyecciones de ventas, análisis financieros de proyectos de gasto de capital, construir proyecciones de beneficios para un nuevo producto, establecer cantidades de producción y hacer un análisis de muestreo para determinar la calidad de un producto.
En la ingeniería, la importancia de la probabilidad se relaciona a que esta es usada de manera eficiente para abordar distintos problemas en variadas áreas. Por tal motivo, estos temas deben tener un enfoque práctico que corresponda a los casos reales de estos campos profesionales.
El objetivo de la probabilidad es dar énfasis a los conceptos y aplicaciones prácticas, de manera que se discuta por qué la probabilidad y la estadística se relacionan , pero son cosas diferentes. En los estudios profesionales de ingeniería, se abordan los términos y definiciones relacionados con las variables, así como la distribución de probabilidad de uso común en la ingeniería.
En los cursos donde se imparten estos conocimientos, se abarcan las discusiones sobre muestreos y estadística. Se atienden también conocimientos sobre pruebas de ajuste, análisis de regresión, estimación de parámetros y muchos aspectos más.
CORRELACIÓN
Concepto:
Una correlación es una medida o grado de relación entre dos variables. Un conjunto de datos puede ser positivamente correlacionado, negativamente correlacionado o no correlacionado del todo.
Correlación positiva o directamente proporcional r = (+).
Nos indica que al modificarse en promedio una variable en un sentido, la otra lo hace en la misma dirección.
Correlación negativa o inversamente proporcional r = (-).
Nos muestra que al cambiar una variable en una determinada dirección (en promedio), la otra lo hace en sentido contrario u opuesto.
El término análisis bivariado se refiere al análisis de dos variables. Puede recordar esto porque el prefijo «bi» significa «dos».
El propósito del análisis bivariado es comprender la relación entre dos variables
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0...Telefónica
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
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.
![Asociación entre variables cuantitativas ,[object Object],[object Object]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)