Análisisexploratorioydiseño 2024 (1).pdf

Analisis exploratorio

1. Análisis exploratorio de datos
y diseño experimental
Profesor: M. en C. Pablo Méndez Villalobos
Facultad de Ciencias, UAEMéx.
Biotecnología, 2024-A
Profesor: M. en C. Pablo Méndez Villalobos Análisis exploratorio de datos y diseño experimental

2. Análisis exploratorio de datos
Forma de evaluar: Se considerarán dos parciales.
Tareas y ejercicios 60 %
Examen 40 %
_________
Total 100 %
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3. Análisis exploratorio de datos
Temario
1
Análisis exploratorio de datos.
2
Estadística inferencial.
3
Introducción al diseño de experimentos.
4
Diseños factoriales.
5
Optimización estadística del proceso.
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4. Análisis exploratorio de datos
Estadística
Ciencia que se encarga de recolectar, organizar, resumir y analizar datos
para obtener ciertas armaciones a partir de ellos.
Análisis exploratorio de datos
Conjunto de herramientas estadísticas que permiten una visualización pre-
via al análisis denitivo de los datos en estudio.
Objetivo
Identicar las principales características de un conjunto de datos median-
te un número reducido de grácos y/o números. Este conjunto de datos
proceden de medir una o más variables en un conjunto de individuos.
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5. Análisis exploratorio de datos
RepasodeBioestadística
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6. Deniciones
Población
Colección o totalidad de posibles individuos, especímenes, objetos o medi-
das de interés sobre los que se hace un estudio; puede ser nita o innita.
Muestra representativa
Es una parte de una población, seleccionada adecuadamente, que conserva
los aspectos clave de la población.
Variable
Característica de interés que posee cada elemento de una población y que
podemos medir.
Tipos de variables
Cualitativas:describen cualidades o atributos.
Cuantitativas discretas:toman un número nito o numerable de
valores (enteros).
Cuantitativas continuas:toman valores en un intervalo.
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7. Análisis de una variable
Datos
Conjunto de observaciones de una o varias variables de interés para todos
los elementos de una muestra.
Lo que se estudia son los datos que se obtienen al medir las variables en
una muestra. Empezaremos con el análisis de una variable.
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8. Análisis de una variable
Ejemplo1
Consideramos mediciones de la altura del caparzón de 48 tortugas pintadas.
Ejemplo2
Consideramos mediciones de la fuerza a la ruptura de 100 botellas de
cristal.Ejemplo 1 Ejemplo 2
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9. Análisis de una variable
Grácos
Para variables cualitativas o cuantitativas discretas se usa el gráco de
sectores, barras o histogramas.
Para variables cuantitativas continuas se usa el gráco de dispersión, o se
se pueden agrupar en intervalos y usar histogramas.Histograma
33 43 53 63 73
ALTURA
0
3
6
9
12
15
f
r
e
c
u
e
n
c
i
a
Histograma
33 43 53 63 73
ALTURA
0
5
10
15
20
25
30
p
o
r
c
e
n
t
a
je
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10. Análisis de una variable Gráfico de Dispersión
220 240 260 280 300
Fuerza
Histograma
220 240 260 280 300
Fuerza
0
10
20
30
40
50
f
r
e
c
u
e
n
c
ia
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11. Análisis de una variable
La mayoría de las estadísticas caen en una de tres categorías:
1
Medidas de tendencia central (posición): estadísticas que carac-
terizan el centro de los datos.
2
Medidas de dispersión: estadísticas que miden el grado de concen-
tración de los datos alrededor de su posición central.
3
Medidas de forma: estadísticas que miden la forma de los datos con
respecto a una distribución normal.
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12. Medidas de tendencia central
Promedio o media artimética
Es el centro de masa de los datos, dado por:
x=
P
n
i=1
xi
n
Mediana
Es el valor de en medio cuando los datos se ordenan de menor a mayor.
Moda
Es el valor del dato que se presenta con mayor frecuencia (si lo hubiera).
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13. Medidas de dispersión
Varianza
Es una medida de la desviación cuadrada promedio alrededor de la media
muestral.
Desviación Estándar
Es la raíz cuadrada de la varianza muestral.
Coeciente de Variación o desviación estándar relativa
Este mide la magnitud de la desviación estándar como un porcentaje de
la media muestral de acuerdo con
CV=100
s
x
%
.
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14. Medidas de dispersión
Percentiles
Cuartil inferior: el 25 percentil.
Cuartil Superior: el 75 percentil.
Rango Intercuartílico: RIC=cuartil superior - cuartil inferior.
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15. Medidas de forma
Sesgo
Es una medida de asimetría.
Un valor cercano a 0 correspondería a una muestra de datos casi simétri-
ca. Un sesgo positivo indica una cola superior más larga que la inferior,
mientras que un sesgo negativo indica una cola inferior más larga.
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16. Medidas de forma
Curtosis
Es una medida de lo relativamente picudo o plano comparado con una
curva con forma de campana. Determina el grado de concentración que
presentan los valores en la región central de la distribución.
Un valor cercano a 0 corresponde a una distribución normal con forma
casi de campana. Una curtosis positiva indica una distribución que es más
picuda en el centro y tiene colas más largas que la normal. Una curtosis
negativa indica una distribución que es más aplanada que la normal con
colas más cortas.
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17. Medidas de forma
Tipos de curtosis
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18. Medidas de forma Histograma
33 43 53 63 73
ALTURA
0
3
6
9
12
15
f
r
e
c
u
e
n
c
i
a
Histograma
220 240 260 280 300
Fuerza
0
10
20
30
40
50
f
r
e
c
u
e
n
c
ia
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19. Gráco de Caja y Bigotes
Construcción
Se dibuja una caja que se extienda desde el cuartil inferior de la mues-
tra hasta el cuartil superior. Este es el intervalo cubierto por el 50 %
central de los valores de los datos cuando se ordenan de menor a
mayor.
Se dibuja una línea vertical en la mediana (el valor de en medio).
Si se solicita, un signo de más se coloca en el lugar de la media
muestral.
Los bigotes se dibujan desde los extremos de la caja hasta los valores
mínimo y máximo de los datos, a menos que haya valores inusualmente
muy alejados de la caja (puntos extremos).
Cualquier punto a más de 3 veces el rango intercuartílico por arriba o
por debajo de la caja se les llama puntoextremo lejano. Es importante
analizar si estos puntos llegan a serdatos atípicos.
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