Unidad # 3 L.A. Jorge Velasco Castellanos

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Tema 22: Análisis de tablas de contingencia Prueba c2 como medida de asociación y como prueba de contraste. Coeficientes derivados de c2. Interpretación.
Advertisements

Parte II: Metodología para la elaboración de un plan de marketing
Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L.
Lic. Cristian R. Arroyo López
Lic. Cristian R. Arroyo López
GRÁFICAS Y FUNCIONES MATEMÁTICAS Bernardo Nieto Castellanos.
ESTRATEGIAS Y DISEÑOS AVANZADOS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
Estadística: -Correlación y regresión
Ingeniería Industrial II CicloEducativo 2011
Regresión y correlación
Correlación 1.
Estadística Administrativa II
Curso de Estadística Básica
Estadística Administrativa II
بسم الله الرحمن الرحيم.
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN PRODUCTO-MOMENTO DE PEARSON
Regresión lineal Es un modelo matemático para predecir el efecto de una variable sobre otra, ambas cuantitativas. Una variable es la dependiente y otra.
Regresión Lineal Simple
1º BACHILLERATO | Matemáticas © Oxford University Press España, S.A Hacer clic en la pantalla para avanzar VARIABLE ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL Población:
MEDIDAS DE DISPERSIÓN:
COMPORTAMIENTO DE LAS DISTRIBUCIONES DE
Distribuciones bidimensionales
Clases 5 Pruebas de Hipótesis
Análisis de Correlación y de Regresión lineal simple
MEDIDAS DE CORRELACIÓN
SISTEMAS DE SOPORTE PARA LA TOMA DE DECISIONES
UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL PERÚ
1 Curso SPSS 2005 Profesora: Inmaculada Luengo Merino Tfno: nombre de usuario: cspss contraseña:
AGENCIA CENTRAL DEL SISTEMA DE BONOS DE INFOTEP. Es una iniciativa del gobierno Dominicano con Fondos de la Unión Europa, que pone a disposición de las.
Clases 4 Pruebas de Hipótesis
Prueba para la Bondad de ajuste Validación de Modelo
Determinar el tamaño de la fuerza de ventas
ESTADISTICA TEMA 12.
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL.
FACILITADOR JOSE HERIBERTO CRUZ GARCÍA
CONEXIÓN HUMANA.
Clase 4a Significancia Estadística y Prueba Z
Herramientas básicas.
Ing. Miguel A. Colmenares D.
D. BIDIMENSIONALES DÍA 53 * 1º BAD CT
Variables estadísticas bidimensionales
ANÁLISIS DE LOS DATOS LOS 10 PASOS DE LA INVESTIGACIÓN
Estadística Aplicada a la Gestión Empresarial
ANALISIS ,GRAFICOS Y MEDIDAS ESTADISTICAS
Medidas de de dispersión
SEMINARIO DE INVESTIGACION Titular: Agustín Salvia
Coeficiente y porcentaje de variación
Tema 2 El Mercado de Servicios
Estadística II Regresión Lineal.
DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES
Análisis de los Datos Cuantitativos
Variables estadísticas bidimensionales
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN EMPLEANDO EXCEL
Correlación Decimos que dos variables, X e Y, están correlacionadas cuando hay una relación cuantitativa entre ellas. X suele ser la variable independiente.
Presentación de datos Ing. Iliana Rosero Estadistica I.
Ejercicios Dado un conjunto de datos, aplicar el Criterio de Fourier para desechar los posibles valores atípicos.
Unidad 4 Análisis de los Datos.
ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN La relación entre variables.
@ Angel Prieto BenitoMatemáticas Aplicadas CS I1 U.D. 12 * 1º BCS ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL.
Clase N°11 Métodos de reducción de varianza
EPE MA 148 ESTADÍSTICA INFERENCIAL TEMA:
Informe evolutivo sobre resultados en la Prueba de Evaluación ESCALA 2014 / 15.
Estadística Administrativa II
Estadística Administrativa II
7. Distribución normal Sin duda la distribución continua de probabilidad más importante, por la frecuencia con que se encuentra y por sus aplicaciones.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA BIVARIADA MEDIDAS DE RELACIÓN ENTRE VARIABLES CUANTITATIVAS.
Medidas de posición y dispersión IV medio
1 ANÁLISIS DE CORRELACIÓN, REGRESIÓN Y CONTRASTE.
GRÁFICAS Y FUNCIONES MATEMÁTICAS Bernardo Nieto Castellanos.
Evaluando los promedios de grupos distintos UNIDAD 7 1.
Transcripción de la presentación:

Unidad # 3 L.A. Jorge Velasco Castellanos Estadística II Unidad # 3 L.A. Jorge Velasco Castellanos

En cada caso resolver únicamente lo que

Resolver gráficamente e inferir algún tipo de Correlación (positiva, negativa, etc)

El Departamento de Ventas de una empresa realiza un análisis comparativo entre el volumen de pedidos levantados y el número de visitas efectuadas por sus 10 vendedores en un cierto periodo de tiempo. Todos los vendedores trabajan en zonas similares, en lo referente al número de clientes y al potencial de compra de dichos clientes. Los resultados de la comparación se muestran a continuación: Considera el número de visitas como la variable (X) y el monto de los pedidos como la variable (Y), construye el diagrama de dispersión correspondiente e infiere si existe algún tipo de correlación.

Al efectuarse un estudio sobre la marca de cierto producto se encontró que 50 personas habían usado anteriormente dicha marca y la habían cambiado. La relación entre el tiempo que habían usado la marca, antes de sustituirla por otra, y el número de ex usuarios en cada caso, fue:

Para apoyar la venta de un producto de consumo masivo en un mercado altamente competitivo, una empresa inició a comienzos de año una intensa campaña publicitaria y promocional. La comparación entre la inversión publicitaria y las ventas del producto en 12 meses se indican en la siguiente tabulación:

Calcula el coeficiente de correlación r de Pearson para los siguientes problemas. Retomando los valores utilizados del ejemplo de las visitas realizadas y los pedidos hechos por diez vendedores de un Departamento de Ventas, Calcular el coeficiente r de Pearson.

Para poder medir los resultados de un curso de capacitación realizado con 12 técnicos de una empresa, se tomó un examen teórico antes de comenzar el curso y se realizó una prueba teórica-práctica al final del curso. La calificación máxima de cada una de dichas pruebas fue de 10 puntos. El grupo estuvo compuesto por 6 técnicos recientemente ingresados a la empresa (No. 1 al 6) y 6 técnicos con mayor antigüedad (No. 7 al 12). Los resultados de ambas pruebas fueron:

Con estos resultados calcula los coeficientes de correlación r de: a) Todo el grupo. b) El grupo de recién ingresados. c) El grupo de mayor antigüedad. ¿Qué conclusiones obtienes de los incisos anteriores?