Estadística Descriptiva. Analisis de Regresion y Correlacion
Páginas: 12 (2842 palabras)
Publicado: 22 de mayo de 2013
UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA
FACULTAD DE MEDICINA
ESCUELA DE BIOANÁLISIS
CATEDRA DE MATEMÁTICA Y BIOESTADÍSTICA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA, ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
Integrantes:
Canelón O., Andrea C.
C.I.: 21.102.876
Vásquez A., Daviana C.
C.I.: 21.134.243
Villasmil D., Gerlin K.
C.I.: 21.282.294
Caracas, 8 de noviembre de2012.
INTRODUCCIÓN
La estadística es una rama de la matemática que observa fenómenos que representan variabilidad e incertidumbre, estudia y deduce las leyes que los rigen; mediante la realización de experimentos para comprobarlos, tomar decisiones y realizar inferencias sobre ellos.
Como toda ciencia, se basa en el método científico, pues, se plantea un problema, con su respectivahipótesis; define variables e instrumentos, diseña modelos experimentales, prueba sus hipótesis mediante la síntesis de datos; y establece conclusiones mediante inferencias estadísticas.
Cuando se prueban hipótesis mediante la síntesis de datos, la estadística descriptiva constituye una parte importante, pues, mediante la recolección, organización, análisis e interpretación, describe elcomportamiento de un conjunto de ellos.
Al emplear la estadística descriptiva para analizar el comportamiento de los datos, se emplean las medidas de tendencia central, medidas de dispersión, medidas de tendencia de formas, y las medidas de posición las cuales determinan en qué medida los datos de agrupan o se dispersan en torno a un valor central.
Las medidas de tendencia central son las que tienenresultados que tienden a concentrarse alrededor de un valor central en una distribución; mientras que las medidas de dispersión indican que tan alejados o dispersos se encuentran los datos de un valor central. Por su parte, las medidas de tendencia de formas, determinan el grado de asimetría de una distribución, con el fin de observar hacia qué extremo de la misma se encuentran concentrados la mayorparte de los datos en el estudio.
Las medidas de tendencia central utilizadas en este trabajo son media aritmética (), mediana (Md) y moda (Mo); las de dispersión son desviación estándar (s) y coeficiente de variación de Pearson (C.V); y las de tendencia de forma fueron Curtosis (K) y Sesgo.
La media aritmética (), por ser un promedio matemático, es un valor representativo y predominantedentro de un conjunto de datos; que permite sintetizar la información del mismo por uno solo. La mediana (Md), representa el valor central de la distribución de ese conjunto de datos, puesto a que la divide en 2 partes iguales; y la moda (Mo) es el valor que más frecuencia tiene dentro de la distribución.
La desviación estándar o típica (s), mide el grado de variabilidad de los datos,independientemente de su causa, con respecto a la media aritmética; y se define como la raíz cuadrada de la varianza. Su valor se encuentra en relación directa con la dispersión de los datos.
El coeficiente de variación de Pearson determina la homogeneidad de los datos, y es la relación o cociente existente entre la varianza (s) y la media (; multiplicado por 100%. Una distribución puede tener datoshomogéneos, medianamente homogéneos o heterogéneos.
El sesgo o fórmula de Pearson permite observar hacia qué lado máximo de la curva de distribución se encuentran concentrados la mayor parte de los datos en estudio. Puede observarse una distribución con sesgo positivo (predominio de valores bajos), o con sesgo negativo (predomino de valores bajos).
Por su parte, la curtosis (K), permite compararen qué región de la distribución se encuentra la mayor cantidad de datos, es decir, los valores que tienen mayor frecuencia. Una distribución puede ser leptocúrtica, mesocúrtica o platicúrtica.
Además de describir el comportamiento de las variables escogidas con los estadísticos de tendencia central, de dispersión, de posición y de formas; se estudia cómo es la dependencia entre las mismas,...
FACULTAD DE MEDICINA
ESCUELA DE BIOANÁLISIS
CATEDRA DE MATEMÁTICA Y BIOESTADÍSTICA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA, ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
Integrantes:
Canelón O., Andrea C.
C.I.: 21.102.876
Vásquez A., Daviana C.
C.I.: 21.134.243
Villasmil D., Gerlin K.
C.I.: 21.282.294
Caracas, 8 de noviembre de2012.
INTRODUCCIÓN
La estadística es una rama de la matemática que observa fenómenos que representan variabilidad e incertidumbre, estudia y deduce las leyes que los rigen; mediante la realización de experimentos para comprobarlos, tomar decisiones y realizar inferencias sobre ellos.
Como toda ciencia, se basa en el método científico, pues, se plantea un problema, con su respectivahipótesis; define variables e instrumentos, diseña modelos experimentales, prueba sus hipótesis mediante la síntesis de datos; y establece conclusiones mediante inferencias estadísticas.
Cuando se prueban hipótesis mediante la síntesis de datos, la estadística descriptiva constituye una parte importante, pues, mediante la recolección, organización, análisis e interpretación, describe elcomportamiento de un conjunto de ellos.
Al emplear la estadística descriptiva para analizar el comportamiento de los datos, se emplean las medidas de tendencia central, medidas de dispersión, medidas de tendencia de formas, y las medidas de posición las cuales determinan en qué medida los datos de agrupan o se dispersan en torno a un valor central.
Las medidas de tendencia central son las que tienenresultados que tienden a concentrarse alrededor de un valor central en una distribución; mientras que las medidas de dispersión indican que tan alejados o dispersos se encuentran los datos de un valor central. Por su parte, las medidas de tendencia de formas, determinan el grado de asimetría de una distribución, con el fin de observar hacia qué extremo de la misma se encuentran concentrados la mayorparte de los datos en el estudio.
Las medidas de tendencia central utilizadas en este trabajo son media aritmética (), mediana (Md) y moda (Mo); las de dispersión son desviación estándar (s) y coeficiente de variación de Pearson (C.V); y las de tendencia de forma fueron Curtosis (K) y Sesgo.
La media aritmética (), por ser un promedio matemático, es un valor representativo y predominantedentro de un conjunto de datos; que permite sintetizar la información del mismo por uno solo. La mediana (Md), representa el valor central de la distribución de ese conjunto de datos, puesto a que la divide en 2 partes iguales; y la moda (Mo) es el valor que más frecuencia tiene dentro de la distribución.
La desviación estándar o típica (s), mide el grado de variabilidad de los datos,independientemente de su causa, con respecto a la media aritmética; y se define como la raíz cuadrada de la varianza. Su valor se encuentra en relación directa con la dispersión de los datos.
El coeficiente de variación de Pearson determina la homogeneidad de los datos, y es la relación o cociente existente entre la varianza (s) y la media (; multiplicado por 100%. Una distribución puede tener datoshomogéneos, medianamente homogéneos o heterogéneos.
El sesgo o fórmula de Pearson permite observar hacia qué lado máximo de la curva de distribución se encuentran concentrados la mayor parte de los datos en estudio. Puede observarse una distribución con sesgo positivo (predominio de valores bajos), o con sesgo negativo (predomino de valores bajos).
Por su parte, la curtosis (K), permite compararen qué región de la distribución se encuentra la mayor cantidad de datos, es decir, los valores que tienen mayor frecuencia. Una distribución puede ser leptocúrtica, mesocúrtica o platicúrtica.
Además de describir el comportamiento de las variables escogidas con los estadísticos de tendencia central, de dispersión, de posición y de formas; se estudia cómo es la dependencia entre las mismas,...
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