Estadística social fundamental

1. Estadística social fundamental Facultad de ciencias

2. ¿Preguntas? • Tomemos lista de asistencia • Espero que hayan leído el libro de DarrellHuff (Cap. 2 5 6) • Lecturas para esta clase Cap. 9, Haber, Runyon. • El taller 2, parte 2 ya esta en la página. • Recuerden que la segunda parte incluye los ejercicios de la sesión 5. Las notas del 5% de la materia con bonos ya están la página. Primera parte del taller 2, para el martes 15 de Octubre.

3. ADMINISTRATIVO - MONITORES • En este semestre tendremos al menos ocho horas de monitorias para las asignaturas:Probabilidad y Estadística FundamentalBioestadística FundamentalEstadística Social FundamentalLos encargados y los horarios de las monitorias son:Martes y jueves de 11:00-13:00. Salón 404-206.   Luisa Fernanda Parra ArboledaMiércoles y Viernes de 14:00-16:00. Salón 404-206.   Luis Guillermo Leal Ayala

4. ¿QUÉ VEREMOS HOY?

5. SI NOS ALCANZA EL TIEMPO ¿QUÉ VEREMOS HOY?

6. PRESENTACIÓN DE DATOS ¿Qué veníamos haciendo?

7. PRESENTACIÓN DE DATOS ¿Qué veníamos haciendo? NOTA: Depende del proceso que vamos hacer los datos tienen que estar organizados de mayor a menor, ya se por el valor del dato o por su frecuencia. N = El número total de datos, NO es la suma de los datos, es la suma de las frecuencias.

8. PRESENTACIÓN DE DATOS ¿Qué veníamos haciendo?

9. PRESENTACIÓN DE DATOS ¿Qué va a cambiar hoy?

10. PRESENTACIÓN DE DATOS

11. PRESENTACIÓN TABULAR DE DOS DATOS TITULO Pie de página ¿De dónde vienen los datos?

12. PRESENTACIÓN TABULAR DE DOS DATOS EJEMPLO ¿Qué hay para cenar? Día a día en la cocina del profe Willie

13. PRESENTACIÓN TABULAR DE TRES DATOS TÍTULO Pie de página ¿De dónde vienen los datos?

14. PRESENTACIÓN TABULAR DE DOS DATOS TITULO No se les olvideexplicar la convención

15. PRESENTACIÓN TABULAR DE TRES DATOS ¿Quiénes son nuestros amigos? Datos obtenidos, Facebook 9 de Octubre de 2013

16. PRESENTACIÓN TABULAR DE CUATRO DATOS TALLER 2 – TERCERA PARTE Hallar la manera para representar 4 diferentes características en una tabla. (Califico diseño y practicidad) 2. Dar un ejemplo de su vida cotidiana.

17. BARRA AGRUPADA • Barra agrupada: Este tipo de gráfico compara valores de distintas categorías. También está disponible con un efecto visual 3D. • En el siguiente gráfico, las categorías se organizan verticalmente y los valores horizontalmente, con el objeto de destacar la comparación de valores.

18. BARRA AGRUPADA • RECOMENDACIONES: • USAR convenciones para cada categoría. • USAR colores para cada categoría. • Pie de página • Título claro y conciso.

19. BARRA AGRUPADA - EJEMPLO ¿Qué hay para cenar?

20. BARRA AGRUPADA - EJEMPLO ¿Qué hay para cenar? ¿Todoestábien?

21. BARRA AGRUPADA - EJEMPLO EXCEL

22. BARRA APILADA • Barra apilada: Este tipo de gráfico muestra la relación de los elementos individuales con el todo. También se encuentra disponible con un efecto visual 3D. • En el siguiente gráfico, las categorías se organizan horizontalmente y las diferentes subcategorías tienen el tamaño en proporción a la categoría principal.

23. BARRA APILADA RECOMENDACIONES: USAR convenciones para cada categoría. USAR colores para cada categoría. Pie de página Título claro y conciso.

24. BARRA APILADA-ejemplos ¿Quiénes son nuestros amigos? Datos obtenidos, Facebook 9 de Octubre de 2013

25. BARRA APILADA-ejemplos Datos obtenidos, Facebook 9 de Octubre de 2013

26. BARRA APILADA-ejemplos EXCEL

27. BARRA APILADA AL 100% TALLER 2 – TERCERA PARTE Definir «Barra apilada al 100%» Darme un ejemplo de su vida cotidiana. COMPUTADOR- EXCEL- ENTREGA FÍSICO

28. COVARIANZA • BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. • Página 123. • Covarianza: Es un calor que indica el grado de variación de dos variables, Es el dato básico para determinar si existe una dependencia entre ambas variables y además es el dato necesario para saber si la relación es positiva o negativa.

29. COVARIANZA • BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. • Página 123. • Covarianza: Es un calor que indica el grado de variación de dos variables, Es el dato básico para determinar si existe una dependencia entre ambas variables y además es el dato necesario para saber si la relación es positiva o negativa.

30. COVARIANZA - EJEMPLO

31. COVARIANZA - EJEMPLO • COVARIANZA: 149.1852 • OJO: • No le demos importancia a la magnitud solamente fijémonos en si es positivo o negativo. • Covarianza >0,  hay dependencia directa (positiva), es decir, a grandes valores de x corresponden grandes valores de y. • Covarianza <0, hay dependencia inversa o negativa, es decir, a grandes valores de x corresponden pequeños valores de y. • Covarianza = 0,  Una covarianza 0 se interpreta como la no existencia de una relación lineal entre las dos variables estudiadas.

32. COVARIANZA - EJEMPLO

33. COVARIANZA TALLER 2 – TERCERA PARTE Yo tengo la teoría de que entre más alta es la persona, menor es su índice de masa corporal. DEMUESTREN por medio de un encuesta a sus amigos y un análisis de covarianza. Mínimo 30 datos.

34. MITAD DE LA CLASE Recopilando… Presentación tabular Barra agrupada Barra apilada Barra apilada al 100% (Tarea) Covarianza

35. CORRELACIÓN • BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. • Página 123. • Correlación: La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

36. CORRELACIÓN • BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. • Página 123. • Correlación: La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. • NOTA: A diferencia de la covarianza, la correlación se mueve en el intervalo cerrado. • [-1,1]

37. CORRELACIÓN • BIBLIOGRAFÍA: Haber, Audrey. Runyon, Richard. Estadística general. • Página 123. • Correlación: La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. • NOTA: A diferencia de la covarianza, la correlación se mueve en el intervalo cerrado. • [-1,1]

38. CORRELACIÓN-EJEMPLO

39. CORRELACIÓN-EJEMPLO CORRELACIÓN: -0.95 OJO: demos importancia a la magnitud. Correlación >0,25,  hay dependencia directa (positiva), es decir, a grandes valores de x corresponden grandes valores de y. Covarianza <-0.25, hay dependencia inversa o negativa, es decir, a grandes valores de x corresponden pequeños valores de y. Covarianza = [-0.25,0.25],  Una covarianza 0 se interpreta como la no existencia de una relación lineal entre las dos variables estudiadas.

40. CORRELACIÓN - GRÁFICOS

41. CORRELACIÓN - OJO OJO: Ciertas correlaciones nos pueden dar cero, pero no necesariamente podemos concluir que no hay relación entre las variables. TALLER 3 Hallar dos variables que tengan una correlación cercana a cero, pero que tengan una clara relación como nuestro ejemplo. Fuerza Humana EDAD

42. CORRELACIÓN - EJEMPLO EXCEL

43. TALLER 2 – TERCERA PARTE • EL TALLER 2 – TERCERA PARTE • ES SOLAMENTE LOS EJERCICIOS QUE TIENEN ESTA DIAPOSITIVA. • FECHA DE ENTREGA: • 24 DE OCTUBRE

44. PARCIAL 1 • ¿Qué incluye? • Capítulos 3, 4 y 5 del libro guía. • DarrellHuff capítulos 2, 5 y 6. • Sesión 2,3,4,5 Diapositivas de la clase. • Taller 1, taller 2 (parte 1 y parte 2). • Recomendaciones: • Estudien este fin de semana y moléstenme cuando tengan dudas. • Hagan el taller-parcial. • Vayan a mi horario de atención «especial» el miércoles. • Traigan si así lo desean, una calculadora PANADERA el día del parcial.

45. ¿PREGUNTAS?

46. Próxima clase (semana)