estadistica

Aleatorio(a):
Fundado sobre la intervención del azar o independientemente de otros acontecimientos.
EJEMPLO:
Análisis de perfil:
Método para analizar datos del diferencial semántico, en el cual una media aritmética o mediana se calcula para cada conjunto de opuestos polares y para cada objeto evaluado.
EJEMPLOS:
Análisis de regresión simple:
Procedimiento para derivar una relaciónmatemática, en forma de ecuación, entre una variable dependiente métrica y una variable independiente métrica.
EJEMPLO:
Análisis de regresión:
Procedimiento estadístico para analizar las relaciones de asociación entre una variable dependiente métrica y una o más variables independientes.
EJEMPLO:
Atributos:
Variables cualitativas que sólo poseen categorías.
Autocorrelación:
Es la correlación queexiste entre una variable desfasada uno o más periodos y la misma variable.
EJEMPLO:
Beta:
Probabilidad de cometer un error de tipo II.
EJEMPLO:
Censo:

Se entiende por censo aquella numeración que se efectúa a todos y cada uno de los caracteres componentes de una población.

EJEMPLO:

Certidumbre:
Ambiente de decisión en el que sólo existe un estado de naturaleza.
EJEMPLO:Coeficiente de correlación parcial:
Medida de la asociación entre dos variables después de controlar o ajustarlos efectos de una o más variables adicionales.
EJEMPLO:
Coeficiente de correlación:
Raíz cuadrada del coeficiente de determinación. Su signo indica la dirección de la relación entre dos variables, directa o inversa.
EJEMPLO:
Coeficiente de determinación múltiple:
Porcentaje dela variación de la variable dependiente que es explicado por la regresión. R2 mide qué tan bien la regresión múltiple se ajusta a los datos.
EJEMPLO:
Coeficiente de determinación:
Medida de la proporción de variación en Y, la variable dependiente, que es explicada por la línea de regresión, esto es, por la relación de y con la variable independiente.
EJEMPLO:
Coeficiente devariación:
Medida relativa de la dispersión, comparables por medios distribución es diferentes, que expresa la desviación estándar como porcentaje de la media.
EJEMPLO:
Correlación de rango:
Método para hacer análisis de correlación cuando los datos no están disponibles en forma numérica, pero cuando la información es suficiente para clasificar los datos.
EJEMPLO:
Correlación serial:
Existecuando las observaciones sucesivas a través del tiempo se relacionan entre sí.
EJEMPLO:
Correlación:
Es una medida de la relación entre dos o más variables. La correlación puede tomar valores entre –1 y +1. El valor de –1 representa una correlación negativa perfecta mientras un valor de +1 representa una correlación perfecta positiva. Un valor de 0 representa una falta de correlación.EJEMPLO:

Covarianza:
Relación sistemática entre dos variables, en la cual el cambio en una implica un cambio correspondiente en la otra.
EJEMPLO:

Cuestionario:
Técnica estructurada para recopilar datos, que consiste en una serie de preguntas, escritas u orales, que debe responder un entrevistado.
EJEMPLO:
Datos continuos:
Datos que pueden pasar de una clase a la siguiente sininterrumpirse y que pueden expresarse mediante números enteros o fraccionarios.
EJEMPLO:
Datos discretos:
Datos que no pasan de una clase a la siguiente sin que haya una interrupción; esto es, en donde las categorías representan valores o cuentas distintas que pueden representarse mediante números enteros.
EJEMPLO:
Datos externos:
Datos que se obtienen de una fuente diferente de la organizaciónpara la cual se está llevando a cabo la investigación.
EJEMPLO:
Datos primarios:
Datos que origina el investigador para aplicarse, específicamente, al problema de investigación.
EJEMPLO:
Datos secundarios:
Datos recopilados para un propósito diferente al problema que se está manejando.
EJEMPLO:
Datos sin procesar:
Información antes de ser organizada por métodos estadísticos, datos y...