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“REFLEXIÓN FINAL”

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  "REFLEXIÓN FINAL SOBRE LA ASIGNATURA: ETIC": Objetivos competenciales: ¿Qué he aprendido?  Conceptos básicos de estadística: Probabilidad, variables, distribuciones de frecuencia, medidas de tendencia central y dispersión, etc. Métodos estadísticos: Análisis de regresión, problemas de campana de Gauss, Teorema de Bayer, análisis de varianza (ANOVA), T-Student, realizar chi cuadrado, test de Fisher, coeficiencia de correlación de Pearson y coeficiencia de correlación de Spearman. Uso de herramientas informáticas: Aplicación de software estadístico como R para la realización de análisis de datos, aprender a introducir los datos en el programa R, analizarlos y hacer gráficas. Aplicaciones de la estadística: Uso de la estadística en campos como la investigación de mercado, la medicina, la ingeniería, entre otros. Realizar un proyecto de investigación, aplicando todo lo aprendido en la asignatura. Comunicación de resultados: Cómo presentar los resultados de los análisis estadíst...

TEMA: 14. TICS

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 TICS: ¿Qué son las Tics? Tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) es un término extensivo para la tecnología de la información (TI) que enfatiza el papel de las comunicaciones unificadas, la integración de las telecomunicaciones (líneas telefónicas y señales inalámbricas) y las computadoras, así como el software necesario, el middleware, almacenamiento, sistemas audiovisuales y producción audiovisual, que permiten a los usuarios acceder, almacenar, transmitir y manipular información.​ El término TIC también se usa para referirse a la convergencia de redes audiovisuales y telefónicas con redes informáticas a través de un único sistema de cableado u enlace. Existen grandes incentivos económicos para fusionar la red telefónica con el sistema de red informática utilizando un único sistema unificado de cableado, distribución de señales y gestión. TIC es un término general que incluye cualquier dispositivo de comunicación, que abarca radio, televisión, teléfonos cel...

EJERCICIOS EN CLASE DEL TEMA 12: PEARSON. CORRELACIÓN NO PARAMÉTRICA: SPEARMAN.

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  Si nos sale una recta transversal al eje x y lineal, significa que debemos aceptar hipótesis nula pues no hay correlación es recta ni asciende ni desciende. Existen correlaciones curvilíneas. Nosotros solo estudiamos los de línea recta.

TEMA 13. ANÁLISIS BIVARIADO VARIABLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA:

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TEMA:13   ANÁLISIS BIVARIADO VARIABLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA: EJERCICIO DE TEST DE T-STUDENT:

EJERCICIO CHI CUADRADO, REALIZADO E INTERPRETADO EN R

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EJERCICIO 3 EN CLASE DE CHI CUADRADO HECHO A MANO E INTERPRETADO EN EL PROGRAMA R:   Nos da el grado de libertad = 1 y la p nos la calcula justo p= 2,483elevado a -10 RECHAZAMOS HIPÓTESIS NULA

TEMA 13. LA PRUEBA DE T DE STUDENT. LA PRUEBA DE T DE STUDENT PARA DATOS APAREADOS. ANOVA.

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 TEMA 13. LA PRUEBA DE T DE STUDENT. LA PRUEBA DE T DE STUDENT PARA DATOS APAREADOS. ANOVA.  ANÁLISIS BIVARIADO VARIABLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA: Este tipo de análisis es sumamente frecuente en todos los ámbitos, puesto que con frecuencia nos interesa saber si las categorías (o factores) de una variable cualitativa (o también en otras situaciones, observa los ejemplos) presentan unos valores medios similares, o no. Es una prueba paramétrica. Ideal para grupos pequeños. Compara medias. Variables de distribución normal. TEST A APLICAR EN ANÁLISIS BIVARIADO VARIABLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA. Paramétricos:  T de student para 1 o dos muestras (o categorías) (apareados o independientes). Anova (para más de dos muestras o categorías independientes). No paramétricos:  Prueba U de Mann-Whitney (muestras independientes)  Test Wilconxon (muestras apareadas)  Test Kruskal-Wallis (más de dos muestras o categorías) 1o determinar si se trata de una muestra o dos mues...

TEMA 12. CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN. CORRELACIÓN PARAMÉTRICA: PEARSON. CORRELACIÓN NO PARAMÉTRICA: SPEARMAN.

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 TEMA 12. CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN. CORRELACIÓN PARAMÉTRICA: PEARSON. CORRELACIÓN NO PARAMÉTRICA: SPEARMAN. ANTECEDENTES: RECORDAMOS QUE ... Relación entre dos variables cuantitativas. Una variable cuantitativa toma valores que son cuantificables, por ejemplo: la talla de una persona, el peso, presión arterial, el sueldo que gana, los gastos que tiene, etc. AVANZAMOS: RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUANTITATIVAS: Dependencia Funcional: puntos exactamente sobre la línea recta o curva. Pero en estadística no se suele dar este tipo de casos. Dependencia Estocástica: no están todos los puntos exactamente sobre el modelo, sino que existe una tendencia. EJEMPLO. En el siguiente ejemplo, tenemos una tabla de datos, con una variable “X” y otra variable “Y”. Posteriormente se dibujara sobre unos ejes cartesianos, en el eje de abscisa (horizontal) tendremos la variable “X” y en el eje de ordenadas (vertical) tendremos la variable “Y”, obteniendo una nube de puntos con el siguiente aspecto. R...