Estadistica

REPÙBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA
EDUCACIÓN UNIVERSITARIA
UNIVERSIDAD POLITECNICA TERRITORIAL
DEL ESTADO BARINAS
JOSÈ FELIX RIBAS















Este trabajo es sobre ajustes y segregación de estadistica...





Barinitas: Mayo de 2013.
PREAMBULO
Curvas De Ajuste O De Segregación
Si hay alguna técnica que con mayorfrecuencia utilizan los investigadores ésta es la regresión, incluso muchos de ellos usan casi exclusivamente la regresión no lineal. Conviene pues estudiar los fundamentos de esta técnica. En esta sesión se analizarán los distintos tipos de modelos matemáticos que se suelen emplear en el ajuste de curvas, se revisarán los fundamentos de la regresión lineal y no lineal por mínimos cuadrados y sepondrán varios ejemplos sobre el ajuste de modelos a datos experimentales.
El ajuste de curvas surge cuando el investigador trata de interpretar los datos de un experimento. Pensemos por ejemplo en una reacción enzimática. Los resultados se describen mejor cuando se encuentra una ecuación que se ajusta a los datos.
Ajuste Por Mínimo Cuadrado
Mínimos cuadrados es una técnica de análisis numéricoencuadrada dentro de la optimización matemática, en la que, dados un conjunto de pares (o ternas, etc), se intenta encontrar la función que mejor se aproxime a los datos (un "mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático.
Desde un punto de vista estadístico, un requisito implícito para que funcione el método de mínimos cuadrados es que los errores de cada medida esténdistribuidos de forma aleatoria. El teorema de Gauss-Márkov prueba que los estimadores mínimos cuadráticos carecen de sesgo y que el muestreo de datos no tiene que ajustarse, por ejemplo, a una distribución normal. También es importante que los datos recogidos estén bien escogidos, para que permitan visibilidad en las variables que han de ser resueltas (para dar más peso a un dato en particular, véasemínimos cuadrados ponderados).
La técnica de mínimos cuadrados se usa comúnmente en el ajuste de curvas. Muchos otros problemas de optimización pueden expresarse también en forma de mínimos cuadrados, minimizando la energía o maximizando la entropía.
DESARROLLO

Curvas De Ajuste O De Segregación
En términos de estadística los conceptos de regresión y ajustes con líneas paralelas sonsinónimos lo cual resultan estimar los valores de la variable dependiente (Y) correspondiente a los valores dados de la variable independiente (X), por lo que así se estima el valor de ´´Y´´ a partir de ´´X´´ decimos que se trata de una curva de regresión de ´´Y´´ sobre ´´X´´. Ejemplo: el peso depende de la estatura, el consumo del ingreso etc.
Diagrama de dispersión
Es una grafica en el eje cartesianoen la que cada punto trazado representa los valores de las variables (X, Y) y el cual nos permite encontrar la curva de mejor ajuste por los distintos métodos de aproximación como es: el método de mano alzada, método libre, método semipromedio, y el método de los mínimos cuadrados.
Ejemplo: Dados los gastos de publicidad en los meses enero a julio, los cuales generan los siguientes ingresos:
a.Métodos De mano Alzada: Consiste en utilizar como referencia el diagrama de dispersión e identificar e identificar la función de acuerdo a la tendencia de los puntos de la grafica.
b. Método Libre: Consiste en ajustar una recta a una curva de tendencia mediante la observación del grafico. Los puntos que servirán de base para establecer la función deseada serán escogidos por el observador.Mediante el diagrama de dispersión observamos que se trata de una función lineal (Por la forma de los pontos de ´´X, Y´´).
c. Metodo Semipromedio: Consiste en agrupar los datos en dos estratos preferiblemente iguales y lograr dos puntos en el grafico para trazar una recta de tendencia. Este método nos permite trazar funciones lineales para cada semipromedio y luego resolver mediante el sistema...