UNIDAD 3 Y 4
Regresión y correlación
Técnicas de conteo
Permutaciones
Combinaciones
Probabilidad
Teorema de Bayes
Diagramas de árbol
Importa el orden
No importa el orden
es la posibilidad de que suceda un fenómeno o un hecho, dadas determinadas circunstancias. Se expresa como un porcentaje.
Las Permutaciones (o Permutaciones sin repetición) son formas de agrupar elementos de un conjunto en las que: se toman todos los elementos de un conjunto. no se repiten los elementos del conjunto. el orden importa ({A, B} y {B, A} se consideran grupos diferentes)
Se llama combinaciones de elementos tomados de en a todas las agrupaciones posibles que pueden hacerse con los elementos de forma que:
No entran todos los elementos.
No importa el orden.
No se repiten los elementos
El diagrama de árbol es una representación gráfica de los posibles resultados del experimento, el cual consta de una serie de pasos, donde cada uno de estos tiene un número infinito de maneras de ser llevado a cabo. Se utiliza en los problemas de conteo y probabilidad.
El teorema de Bayes es utilizado para calcular la probabilidad de un suceso, teniendo información de antemano sobre ese suceso.
Estadística bivariada
Análisis bivariado
Covarianza muestral
El tamaño de la muestra es un término que se suele usar en estadística y en investigación de mercado. Surge siempre que se desea encuestar a una gran cantidad de personas. Tiene relación con la forma en que se encuesta a grandes segmentos.
- Margen de error (intervalo de confianza)
- Desviación estándar
- Tamaño de la población
- Nivel de confianza
La estadística descriptiva bivariada aborda el estudio de los sucesos en los que intervienen dos variables simultáneamente. Cuando queremos describir conjuntamente dos variables estadísticas, el primer paso será (al igual que en el caso de la estadística univariada), representar los datos en una tabla de frecuencias.
Se llaman datos bivariados a aquellos que provienen de dos variables medidas al mismo tiempo sobre cada individuo. Por ejemplo: Edad y Género, Escolaridad e Ingreso, Peso y Estatura, etc
signos de covarianza muestral
Coeficiente de correlación lineal muestral
Matriz de varianza y covarianza
Matriz de correlación
es una medida de regresión que pretende cuantificar el grado de variación conjunta entre dos variables.
La matriz varianza–covarianza es una matriz cuadrada de dimensión nxm que recoge las varianzas en la diagonal principal y las covarianzas en los elementos de fuera de la diagonal principal.
La matriz de correlación muestra los valores de correlación de Pearson, que miden el grado de relación lineal entre cada par de elementos o variables. Los valores de correlación se pueden ubicar entre -1 y +1. Sin embargo, en la práctica, los elementos por lo general tienen correlaciones positivas.
es un valor estadístico que indica la variación producida por dos variables aleatorias que varían conjuntamente con respecto a su media. Es decir, sabremos cómo se comporta una variable en función de cómo se comporta la otra
El signo de la covarianza nos indica si la relación es positiva, negativa o inexistente. serán positivos (más por más y menos por menos) y su suma será un número positivo: el signo de la covarianza será positivo.