DESVIACIÓN ESTANDAR BIOESTADISTICA .pptx

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1. UNIVERSIDAD ESTATAL PENÍNSULA DE SANTA ELENA FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y DE LA SALUD CARRERA DE ENFERMERÍA BIOESTADISTICA Dr. Luis Moncayo Tigre , MSc. TEMA : DESVIACION TÍPICA O ESTÁNDAR

2. DESVIACION TÍPICA O ESTÁNDAR La Desviación estándar o desviación típica es una medida que ofrece información sobre la dispersión media de una variable. La Desviación estándar es siempre mayor o igual que cero. En estadística, la desviación típica es una medida que se utiliza para cuantificar la variación o la dispersión de un conjunto de datos numéricos.​ Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares

3. EJEMPLOS: Calcular Desviación Típica. Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares Datos: 6 , 2 , 3 , 1   Datos de la Formula Desviación Típica. = media de la muestra ∑ = sumatoria N = tamaño de la muestra X = datos   = = 3         = 3,5   Media Suma de los Cuadrados de las distancias R aíz cuadrada De= 1,87  

4. EJERCICIOS: Calcular Desviación Típica. Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares Datos: 1 , 4 , 7 , 2 , 6   Datos de la Formula Desviación Típica. = media de la muestra ∑ = sumatoria N = tamaño de la muestra X = datos   = =   Media Suma de los Cuadrados de las distancias R aíz cuadrada De=  

5. EJERCICIOS: Calcular Desviación Típica. Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares Datos: 2 , 3 , 6 , 8 , 11   Datos de la Formula Desviación Típica. = media de la muestra ∑ = sumatoria N = tamaño de la muestra X = datos   = =   Media Suma de los Cuadrados de las distancias R aíz cuadrada De=  

6. EJERCICIOS: Calcular Desviación Típica. Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares Datos: 12 , 6 , 7 , 3 , 15 , 10 , 18 , 5   Datos de la Formula Desviación Típica. = media de la muestra ∑ = sumatoria N = tamaño de la muestra X = datos   = =   Media Suma de los Cuadrados de las distancias R aíz cuadrada De=  

7. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. El análisis de la  regresión lineal  se utiliza  para  predecir el valor de una variable según el valor de otra. La variable  que  desea predecir se denomina variable dependiente. La variable  que  está utilizando  para  predecir el valor de la otra variable se denomina variable independiente.

8. EJERCICIO: Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares La siguiente tabla muestra las alturas redondeadas en centímetros (cm) y los pesos en kilogramos (kg) de una muestra de 12 estudiantes del primer año de una determinada universidad. Determine si existe regresión lineal entre los datos. Obtenga las rectas de ajustes por mínimos cuadrados. Cuál es el peso aproximado de un estudiante que mide 169 cm.? Cuál es la altura aproximada de un estudiante que pesa 77 kg.? Altura (cm) Peso (kg) 178 69.8 160 67.5 183 81.0 152 60.8 168 70.2 178 75.6 188 80.1 165 72.0 157 59.4 170 65.3 165 62.6 173 68.4

9. Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares Determine si existe relación lineal entre los datos. Coeficiente de Correlación lineal de Pearson.     Covarianza Desviación Estándar    

10. Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares Determine si existe relación lineal entre los datos. Coeficiente de Correlación lineal de Pearson. Altura (cm) Peso (kg) X- Y - (X- (y - 178 69.8 8.25 0.41 68.06 0.17 3.38 160 67.5 -9.75 -1.89 95.06 3.57 18.43 183 81.0 13.25 11.61 175.56 134.79 153.83 152 60.8 -17.75 -8.59 315.06 73.79 152.47 168 70.2 -1.75 0.81 3,06 0.66 -1.42 178 75.6 8.25 6.21 68.06 38.56 51.23 188 80.1 18.25 10.71 333.06 114.70 195.46 165 72.0 -4.75 2.61 22.56 6.81 -12.40 157 59.4 -12.75 -9.99 162.56 99.80 127.37 170 65.3 0.25 -4.09 0.06 16.73 -1.02 165 62.6 -4.75 -6.79 22.56 46.10 32.25 173 68.4 3.25 -0.99 10.56 0.98 -3.22 2037 832.7 1276.25 536.67 716.38 Altura (cm) Peso (kg) 178 69.8 8.25 0.41 68.06 0.17 3.38 160 67.5 -9.75 -1.89 95.06 3.57 18.43 183 81.0 13.25 11.61 175.56 134.79 153.83 152 60.8 -17.75 -8.59 315.06 73.79 152.47 168 70.2 -1.75 0.81 3,06 0.66 -1.42 178 75.6 8.25 6.21 68.06 38.56 51.23 188 80.1 18.25 10.71 333.06 114.70 195.46 165 72.0 -4.75 2.61 22.56 6.81 -12.40 157 59.4 -12.75 -9.99 162.56 99.80 127.37 170 65.3 0.25 -4.09 0.06 16.73 -1.02 165 62.6 -4.75 -6.79 22.56 46.10 32.25 173 68.4 3.25 -0.99 10.56 0.98 -3.22 2037 832.7 1276.25 536.67 716.38   Media en X - Y          

11. Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares   Covarianza Desviación Estándar S             Sy           Coeficiente de Correlación lineal      

12. Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares a =   Obtenga las rectas de ajustes por mínimos cuadrados. Rectas de regresión de Y sobre X (Y es variable dependiente, X es variable independiente) Coeficiente de regresión         a = 69.39 -   a =   a = 69.39 - 95.06 a = -25.67  

13. Materia: Estadística - Arq. Luis Tomalá Olivares a =   Obtenga las rectas de ajustes por mínimos cuadrados. Rectas de regresión de X sobre Y (X es variable dependiente, Y es variable independiente) Coeficiente de regresión         a = 169.75 - 1.33   a =   a = 169.75 - 92.29 a = 77.46 y  

14. Cuál es el peso aproximado de un estudiante que mide 169 cm.? x   x   (169) y* = -25.67 +94.64 y*=68.97 kg.   Cuál es la altura aproximada de un estudiante que pesa 77 kg.? y   y kg.   (77) x*= 77.46 + 102.41 x*= 179.87 cm.