1 / 11

Tema 12

Tema 12. DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES. Tema 12.3 * 1º BCS. PARÁMETROS BIDIMENSIONALES. Tema 12.4 * 1º BCS. Tema 12.5 * 1º BCS. Parámetros.

fletcher-oneill
Download Presentation

Tema 12

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Tema 12 DISTRIBUCIONESBIDIMENSIONALES Matemáticas Aplicadas CS I

  2. Tema 12.3 * 1º BCS PARÁMETROSBIDIMENSIONALES Tema 12.4 * 1º BCS Tema 12.5 * 1º BCS Matemáticas Aplicadas CS I

  3. Parámetros • En una distribución bidimensional existen los siguientes parámetros a calcular, siendo n el número de observaciones o pares de valores (x,y). • MEDIA MARGINAL de xi: Es la media respecto de xi. • x = ∑ xi / n • MEDIA MARGINAL de yi: Es la media respecto de yi. • y = ∑ yi / n • Al punto (x, y) se le llama centro de gravedad de la distribución. • DESVIACIÓN TÍPICA MARGINAL de xi: • sx = √ [ ( ∑ xi 2 / n ) – x 2 ] • DESVIACIÓN TÍPICA MARGINAL de yi: • sy = √ [ ( ∑ yi 2 / n ) – y 2 ] Matemáticas Aplicadas CS I

  4. COVARIANZA • Es un parámetro estadístico conjunto. • Es la media aritmética de los productos de las desviaciones de cada una de las variables respecto a sus medias respectivas. • Presenta dos maneras diferentes para su cálculo. • ∑ (xi – x).(yi – y) ∑ xi.yi • Vxy = ----------------------- = ------------- – x.y • xy n n • Del valor y el signo que presente se pueden deducir ciertas características: • Si la covarianza es mayor que cero, la correlación es directa. • Si la covarianza es menor que cero, la correlación es inversa • Si la covarianza es nula, igual a cero, no existe correlación. • Si el valor de la covarianza es grande, la correlación puede ser fuerte. • Si el valor de la covarianza es pequeño, la correlación puede ser débil. Matemáticas Aplicadas CS I

  5. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL • Si la nube de puntos se condensa en torno a una recta existe una correlación lineal entre las variables. • El coeficiente de correlación lineal es el parámetro utilizado para medir la relación lineal entre las dos variables. • Covarianza Vxy • r = ---------------------------------------------------------------- = ------------- • Producto de desviaciones típicas de xi e yi sx . sy Matemáticas Aplicadas CS I

  6. Ejemplo 1: TABULACIÓN • xi=Horas de estudio semanal de una asignatura. • yi=Calificaciones en los exámenes correspondientes. Matemáticas Aplicadas CS I

  7. Cálculo de parámetros Matemáticas Aplicadas CS I

  8. Ejemplo 2: TABULACIÓN • xi=Precio de un producto (en €). yi=Miles de unidades vendidas. Matemáticas Aplicadas CS I

  9. Cálculo de parámetros Matemáticas Aplicadas CS I

  10. Ejemplo 3: TABULACIÓN • xi=Edad de un joven (años). • yi=Nº de calzado. Matemáticas Aplicadas CS I

  11. Cálculo de parámetros Matemáticas Aplicadas CS I

More Related