REGRESIÓN Y CORRELACIÓN. ANÁLISIS DE CASOS

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN. ANÁLISIS DE CASOS

1. ESTADÍSTICA Ingeniería de Sistemas Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión Mg. Nilton C. ROBLES ESPINOZA Semana N° 01 - 02 Importancia de la estadística y sus aplicaciones

2. Introducción La Estadística es una ciencia que facilita la solución de problemas en los cuales necesitamos conocer características sobre el comportamiento de algún suceso o evento. Nos permite inferir el comportamiento de sucesos iguales o similares sin necesidad de que estos ocurran.

3. Esto nos da la posibilidad de tomar decisiones acertadas y a tiempo, así como realizar proyecciones del comportamiento del suceso. Se debe decidir investigar toda la población (Censo) o sólo una parte de ella (Muestreo) Parámetro vs Estadígrafo . Es la unidad descriptiva que resume una característica de la población o muestra.

4. Conceptos básicos Estadística : Es la ciencia que se encarga de recolectar, organizar, resumir y analizar datos para después obtener conclusiones. Se divide en Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial . Estadística descriptiva : Conjunto de métodos estísticos que se encarga de la recolección, organización, presentación y análisis de los datos de una población .

5. Estadística Inferencial : Conjunto de métodos que se encarga de analizar la información presentada por la estadística descriptiva mediante técnicas que nos ayuden a conocer, con determinado grado de confianza, a la población utilizando una muestra. Lo que nos permite tomar decisiones.

6. Etapas de un Estudio Estadístico Planteamiento del Problema : consiste en definir el objetivo de la investigación y precisar el universo o población. Recogida de la información : consiste en recolectar los datos necesarios relacionados al problema de investigación. Clasificación, Tabulación y Análisis descriptivo : consiste en resumir los datos disponibles para extraer la información relevante en el estudio. Inferencia estadística: consiste en suponer un modelo para toda la población partiendo de los datos analizados para obtener conclusiones generales. Diagnóstico : consiste en verificar la validez de los supuestos del modelo que nos han permitido interpretar los datos y llegar a conclusiones sobre la población

7. Población y Muestra Población : Conjunto definido de TODOS los INDIVIDUOS, de donde se observa cierta característica. Al número de integrantes de la población se llama tamaño de la población y se representa con la letra N . Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas. Cada uno de sus elementos se denomina Unidad Elemental o Unidad Estadística.

8. Población Estadística : Conjunto de TODOS los DATOS que se obtienen al realizar la medición de una variable en los elementos de una población. Muestra : Subconjunto de una población, que intenta reflejar las características de la población lo mejor posible. El número de individuos que integran la muestra, llamado tamaño de la muestra se representa con la letra n .

9. Individuo : Es el elemento de la población o de la muestra que aporta información sobre lo que se estudia. Variable : Característica o propiedad de los individuos que se desea estudiar y se puede medir o calificar ; cambia o varía con el tiempo en un individuo dado, o cambia o varía de elemento a elemento. Ej. Edad, peso, sexo, estado civil, número de hijos, etc.

10. Dato : Valor que se obtiene al realizar la medición de la característica de la variable en estudio. Pueden ser univariados, bivariados o multivariados. La naturaleza de los datos pueden ser datos cuantitativos o datos cualitativos .

11. Variables Cuantitativos (números) : Valores obtenidos al medir peso, estatura, temperatura, número de hijos. Variables Cualitativos (categorías): Se obtienen al calificar la característica en cuestión como el sexo, estado civil, grado máximo de estudios . Una Variable Dicotómica : Sólo puede tomar dos valores (sí – no, 0 – 1, hombre – mujer, bueno – malo, encendido – apagado).

12. Variable Continua : Si la variable puede tomar cualquier número real entre dos valores dados (decimal o entero). Ej. El peso de un individuo. Variable Discreta : Si la variable sólo puede tomar números enteros. Ej. El número de hijos de un individuo. Las variables CUANTITATIVAS se pueden distinguir en dos tipos: continua y discreta .

13. Escalas de Medición Escala Nominal Escala Ordinal Escala de Intervalo Escala de Razón Es un instrumento de medida, con el que se asigna valores (cualidades o números) a las unidades estadísticas para una variable definida.

14. Escala Nominal : Está asociada a variables cualitativitas y es denominada de este modo si no se pueden hacer operaciones aritméticas entre sus valores, pues éstos son únicamente ETIQUETAS. Ejemplo : sexo, código postal, estado civil, número telefónico, número al correr en un maratón, deporte favorito, carrera a estudiar, etc.

15. Escala Ordinal : Los valores de la variable que tienen un ORDEN con un nivel específico, pero no se pueden hacer operaciones aritméticas entre ellas. Ejemplo : Pésimo – Malo – Regular – Bueno – Excelente Primaria – Secundaria – Superior

16. Escala de Intervalo : En ella existe un orden entre los valores de la variable y además una NOCIÓN DE DISTANCIA aunque no se puedan realizar operaciones. El cero o punto de inicio no es único, es más bien un punto de referencia. Ejemplo : Escalas de temperatura, la edad de la Tierra, la línea del tiempo de la humanidad.

17. Escala de Razón : La magnitud tiene SENTIDO FÍSICO, existe el cero absoluto, existe orden, se puede determinar cuántas veces es mayor uno que otro. Ejemplo : peso, estatura, edad, distancia, dinero, etc.

18. Redondeo de datos, notación científica y cifras significativas. Redondeo : El redondeo de datos es un procedimiento que consiste en escribir un número que representa a una cantidad con menos cifras de las que tiene realmente para tener una idea rápida de la cantidad.

19. Notación Científica Es una manera de escribir en forma breve cifras muy grandes o pequeñas. La forma general es a x 10 , en donde “a” es un número entre 1 y 9, “n” es un número entero. Ejemplo: El número 25 000 se escribe 2.5 x 10 , o el número 0.00025 se escribe como 2.5 x 10 . n 4 - 4

20. Cifras Significativas A los dígitos exactos que se utilizan para escribir una cifra, a parte de los ceros para localizar el punto decimal, se les llama cifras significativas. Ejemplos: 3.22 tiene 3 cifras significativas. 0.0032 = 3.2 x 10 tiene 2 cifras significativas. 0.00320 = 3.20 x 10 tiene 3 cifras significativas. - 3 - 3

21. La cifra 3.22 se encuentra realmente entre 3.215 y 3.225. La cifra 0.0032 es un valor que se encuentra entre 0.00315 y 0.00325. La cifra 0.00320 se encuentra entre las cifras 0.003195 y 0.003205