Estadistica01

EGuía para hacer el IP parte 1
A)
Escribimos “Average o Mean” en C9
Calc Row statistics Mean
Data Sort... (para ordenarlos) seleccionando primero todas las columnas y en
“by column” pones la de“mean o average”
Para redondear: Calc Calculator en la fórmula: number (la columna para
redondear) y decimals (0)
B)
Stat display DS Variables (average), by variable (provincia) y en el botónstatics marcamos solo Sum.
Copiamos los resultados.
Graph Bra charts (pestaña desplegable: values from a table) simple
Graph variables (columna con los números)
Catego variables (las provincias)

C)Abrimos ambos archivos Preus i Cens.
Los ordenamos, Sort… por ciudades.
Copiamos la columna de los precios de 1999 en Cens.
Y ordenamos el archivo Cens por el número de habitantes.
Respuestapregunta:
Depende de la ciudad porque vemos que Masnou tiene menos de 100000
habitantes y el precio es de 1500 (+o-) en cambio Lleida tiene más de
100000 habitantes pero el precio no pasa los 700.
D)Stat Display DS Variables (2000), by variable (provincia) y en el botón
statics marcamos solo Sum. (saldrán todas las provincias pero como solo pide
Girona, Girona = 1927.

E)
Precio nuevaconstrucción por provincia
Stat Display DS Variables (average), by variable (provincia) y en el botón
statics marcamos solo Mean.
Respuesta preguntas:
La más baja parece ser Lleida.
La que parecetener más dispersión de precios es Barcelona (lo sabremos
calculando el máximo y mínimo y comparando con la media).
Bloxplots:
Para hacerlos: Graph Boxplot Simple
Variables = average
Botón Multiplegrapas by variables = provincia.

Los parámetros involucrados son las Quartilas y los límites.
No hay ningún Otuliyer porque no se ve ninguna marca fuera de los
límites.
F)
Linear Relation(predictors = X, response = Y)
Stat Regression Fitted line plot (X=consum, Y=hab).
Respuesta pregunta:
Si hi ha relació lineal perque R-Sq > 70% (94.1%)

G)
Regression:
Stat Regression...