Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Hemos visto que había una relación aproximadamente lineal entre población y escaños. Buscamos una medida.

Slides:

Advertisements

Presentaciones similares

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Hemos visto que había una relación aproximadamente lineal entre población y escaños. Buscamos una medida.

Advertisements

Estadística I. Finanzas y Contabilidad

Clase 2: Interpretación y cálculo de tablas de frecuencia

Tema 3: Distribuciones bidimensionales: Relación estre dos variables estadísticas Relación estadísca: Correlación Diagramas de dispersión.

PRINCIPIOS DE ESTADÍSTICAS INFERENCIALES PRUEBA DE HIPÓTESIS: MUESTRAS PEQUEÑAS.

1. Relación estadística: correlación 2. Diagramas de dispersión o nube de puntos 3. Tablas de frecuencia simples o doble entrada 4. Distribuciones marginales.

ESTADÍSTICA ¿Para qué la Estadística ?. ALGUNOS ELEMENTOS Investigación Población – Muestra Selección de la muestra Variables o Datos (Cualitativos -

TEMA 3: Estadística Bidimensional. ● Álvaro Fernández Romero y Luis Carlos Fernández herrezuelo.

Unidad1: La Naturaleza de las Ciencias “Física como la ciencia de la medición”

CORRELACIÓN.  La correlación es la forma numérica en la que la estadística ha podido evaluar la relación de dos o más variables, es decir, mide la dependencia.

Free and Quick Translation of Anderson's slides1 Modelo de Regresión Lineal Simple y =  0 +  1 x + u.

DETERMINACION E INTERPRETACION DE LAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL POBLACIONAL Y MUESTRAL. POR: JUDITH MARITZA JUAN CARLOS ANA MARTIN AXEL GILBERTO FÁTIMA.

1 Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión Capítulo 3: Regresión Lineal Simple.

Ing. VITELIO ASENCIOS TARAZONA. Dentro de los modelos causales o asociativos encontramos el análisis de regresión o regresión lineal, que es un método.

San Pedro Sac. San Marcos Guatemala.

CLASE 7: Dinámica II Impulso Momentum lineal Gráficos asociados.

Anova Intragrupo Profesora: Carolina Mora.

Se encuentran 3 importantes conceptos

PRUEBA DE HIPÓTESIS: MUESTRAS PEQUEÑAS

Facultad de Ciencias Sociales

Profesora: Susana Abraham C.

ESTADÍSTICA II Ing. Danmelys Perozo MSc.

ESTADISTICA BIDIMENSIONAL

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

Correlación Lineal de Pearson y Regresión Lineal Simple

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL

Su cálculo implica una estimación de los parámetros de la población con base en muestras estadísticas. son las que, a pesar de basarse en determinadas.

LA COVARIANZA Y EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON

PREDICCIÓN Y ESTIMACIÓN

CORRELACIÓN CAP 8 DE Peña y Romo.

Estadística Básica Curso de Estadística Básica MCC. Manuel Uribe Saldaña MCC. José Gonzalo Lugo Pérez SESION 3 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y MEDIDAS DE.

REGRESÍON LINEAL SIMPLE

Unidad VII y VIII Medidas de forma de la distribución de datos.

Análisis de covarianza

La actividad científica

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

MEDIDAS DE CORRELACIÓN.

1. DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES En las distribuciones bidimensionales a cada individuo le corresponden los valores de dos variables que se representan.

ETAPA DE ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS: MEDIDAS DE RESUMEN

3. COMPONENTES PRINCIPALES  Introducción  Componentes principales  Componentes principales muestrales  Comportamiento asintótico de autovalores y autovectores.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO PROFESOR: PIA VEGA CODOCEO. MEDIA ARITMÉTICA Es la suma de los valores de una variable dividida por, él numero de ellos. La media.

Unidad 2: Lo social y lo político.

Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas Matemática Básica (C.C.) Sesión 13.1 Ciclo

Excel Estadístico Medidas de Dispersión.

ESTADÍSTICA. ESTADÍSTICA La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en.

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL

TEMA: MEDIDAS DE CORRELACIÓN.

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Operador de Suma La Letra Griega ∑ (sigma) se usa para indicar una suma, de manera qué:

Profesor: Felipe Bravo Huerta

Matemáticas Aplicadas CS I

ESTADISTICA MEDIDAS DE DISPERSIÓN Cristian Gómez Coordinar Técnico Calidad Laboratorio Labsai.

Tema 6: Regresión lineal. 1. Introducción. 2. La ecuación de la recta. 3. El criterio de mínimos cuadrados. 4. Representación gráfica. 5. Coeficientes.

UNIVERSIDAD DE LOS ANDES CENTRO DE INVESTIGACIONES PSICOLÓGICAS

UNIDAD 0_4: Análisis de datos experimentales

Tipos de Ecuaciones. El signo igual El signo igual se utiliza en: El signo igual se utiliza en: Igualdades numéricas: Igualdades numéricas: = 5.

Modelo de Regresión Lineal Simple

Correlación de Variables

MEDIDAS DE DISPERSIÓN “Medidas de dispersión”. Miden qué tanto se dispersan las observaciones alrededor de su media. MEDIDAS DE DISPERSIÓN.

TABLAS ESTILO APA Tabla 1

MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES I 1º BTO A

Tema 5: Asociación. 1. Introducción. 2. Tablas y gráficas bivariadas.

ESTADÍSTICA DESCRÍPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS

Regresión lineal Electivo Estadística IV°Medio 2019.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Mg. JHON FREDY SABI ROJAS.

ESTADÍSTICA APLICADA  ZEUS DE JESÚS RODRÍGUEZ BUDA  GABRIELA MÁRQUEZ TORRES  MARÍA ENRIQUETA GIL CÓRDOVA  ELIÁN ANTONIO GONZALEZ GARCÍA  CRISTELL.

VARIANZA Y Y COVARIANZA DE VARIABLES ALEATORIAS Estadística II MI. MARTHA PAMELA RAMÍREZ VELA ITESM CAMPUS SALTILLO 1.

Transcripción de la presentación:

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Hemos visto que había una relación aproximadamente lineal entre población y escaños. Buscamos una medida de la fuerza de la relación 3.2: Medidas numéricas

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas La covarianza mide la fuerza de la relación lineal entre dos variables La covarianza muestral puede calcularse mediante: –Una alta covarianza no implica efecto causal La covarianza

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Una fórmula alternativa para la covarianza Si tenemos que calcular la covarianza a mano, esta fórmula es más fácil.

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Interpretación de la covarianza La covarianza entre dos variables: Cov(x,y) > 0: X e Y tienden a moverse en la misma dirección Cov(x,y) < 0: X e Y tienden a moverse en direcciones opuestas. Cov(x,y) = 0: X e Y no están relacionadas linealmente.

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Inconveniente de la covarianza En nuestro ejemplo, la covarianza es aproximadamente ,5. ¿Indica una relación fuerte o no? ¿Cuáles son las unidades de la covarianza? ¿Cómo podemos corregir el problema?

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas La correlación -1<= r <= 1 r = 1: hay una relación positiva perfecta r = -1: hay una relación lineal negativa perfecta r = 0: no existe relación lineal, datos incorreladas En el ejemplo, r=0,967: una relación fuerte y positiva

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Y X Y X Y X Y XX r = -1 r = -.6r = 0 r = +.3 r = +1 Y X r = 0

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Cálculo de la covarianza y correlación mediante la tabla de frecuencias conjuntas Cantidad de trabajo hecho 12345Total Satisfacción con el profesor Total Los siguientes datos son resultados de una encuesta de alumnos de políticas sobre la asignatura de estadística.

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Correlación y relaciones no lineales En ambos gráficos se ha usado la relación y=x 2. ¡Una fuerte relación no lineal!

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Correlación y causalidad I

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas Correlación y causalidad II Homero: No hay siquiera un oso a la vista. ¡La "patrulla anti-osos" funciona de maravilla! Lisa: Eso es un razonamiento falaz, Papá. Homero [sin comprender]: Gracias, hija. Lisa: Usando tu lógica, yo puedo afirmar que esta roca aleja a los tigres. Homero: Hmmm, ¿y cómo funciona? Lisa: No funciona. (pausa) ¡Es sólo una roca estúpida! Homero: Ajá. Lisa: Pero no veo ningún tigre alrededor, ¿y tú? Homero: (... pausa... ) Lisa, quiero comprar tu roca.