jueves, 3 de diciembre de 2015

RECTA DE REGRESION

Recta de regresión por el metodo de minimos cuadrados 

Cuando la nube de puntos adopta una forma definida, se pueden aproximar sus puntos mediante una línea curva en general, que llamamos curva de regresión.

Sólo nos ocuparemos del caso en el que la curva de regresión es una recta, llamada recta de regresión. Nos centraremos entonces en calcular la ecuación de una recta que "mejor se adapte" a una nube de puntos dada. En los ejemplos anteriores lo hemos hecho a ojo, ahora lo haremos con un criterio más preciso.

Para ello existen varios métodos, siendo el más utilizado el de los mínimos cuadrados. Consiste en hacer mínima la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores experimentales y los obtenidos mediante la recta. Por lo tanto, si consideramos la Y=aX+b, mediríamos lo bien (o mal) que se ajusta a nuestros puntos por medio de la cantidad

   i=1 N ( y i ( a x i +b ) ) 2 =  i=1 N ( y i a x i b ) 2

 

y la recta que estamos buscando es la que haga esta cantidad lo más pequeña posible.



Una vez realizados los cálculos correspondientes, se tiene que la ecuación de la recta de regresión es:

y y ¯ = σ xy σ x 2 (x x ¯ )

donde σx σy  son las desviaciones típicas de x e y.

Se comprueba que, como indicamos anteriormente, la recta obtenida pasa por el punto (x, y) que coincide con el centro de gravedad de la nube de puntos.

Ejemplo: Para el ejemplo de Pesos (kgs.) - Estaturas (cms.)

Peso en Kgs.

60

65

70

70

68

50

60

Altura en cms.

167

170

170

180

170

155

160

Frecuencias (ni)

1

5

2

4

2

1

1

y - y = 1.11(x-x )

atan (1.11) = 47,89 º

  

COEFICIENTE DE CORRELACION r DE PEARSON

 Coeficiente de correlación lineal de Pearson  

El coeficiente de correlación de Pearson, pensado para variables cuantitativas (escala mínima de intervalo), es un índice que mide el grado de covariación entre distintas variables relacionadas linealmente. Adviértase que decimos "variables relacionadas linealmente".
 Esto significa que puede haber variables fuertemente relacionadas, pero no de forma lineal, en cuyo caso no proceder a aplicarse la correlación de Pearson. Por ejemplo, la relación entre la ansiedad y el rendimiento tiene forma de U invertida; igualmente, si relacionamos población y tiempo la relación será de forma exponencial. En estos casos (y en otros muchos) no es conveniente utilizar la correlación de Pearson. 
Insistimos en este punto, que parece olvidarse con cierta frecuencia. El coeficiente de correlación de Pearson es un índice de fácil ejecución e, igualmente, de fácil interpretación. Digamos, en primera instancia, que sus valores absolutos oscilan entre 0 y 1. Esto es, si tenemos dos variables X e Y, y definimos el coeficiente de correlación de Pearson entre estas dos variables como xy r entonces: Hemos especificado los términos "valores absolutos" ya que en realidad si se contempla el signo el coeficiente de correlación de Pearson oscila entre –1 y +1. 
No obstante ha de indicarse que la magnitud de la relación vienen especificada por el valor numérico del coeficiente, reflejando el signo la dirección de tal valor. En este sentido, tan fuerte es una relación de +1 como de -1. En el primer caso la relación es perfecta positiva y en el segundo perfecta negativa. Pasamos a continuación a desarrollar algo más estos conceptos. Decimos que la correlación entre dos variables X e Y es perfecta positiva cuando exactamente en la medida que aumenta una de ellas aumenta la otra. Esto sucede cuando la relación entre ambas variables es funcionalmente exacta. Difícilmente ocurrirá en psicología, pero es frecuente en los ciencias físicas donde los fenómenos se ajustan a leyes conocidas, Por ejemplo, la relación entre espacio y tiempo para un móvil que se desplaza a velocidad constante. Gráficamente la relación ser del tipo:
  

lunes, 9 de noviembre de 2015

Tablas de frecuencias con intervalos

Cuando los valores de la variable son muchos, conviene agrupar los datos en intervalos o clases para así realizar un mejor análisis e interpretación de ellos. 

• Para construir una tabla de frecuencias con datos agrupados, conociendo los intervalos, se debe determinar la frecuencia absoluta (fi) correspondiente a cada intervalo, contando la cantidad de datos cuyo valor está entre los extremos del intervalo. Luego se calculan las frecuencias relativas y acumuladas, si es pertinente.

• Si no se conocen los intervalos, se pueden determinar de la siguiente manera:

- Se busca el valor máximo de la variable y el valor mínimo. Con estos datos se  determina el rango

 - Se divide el rango en la cantidad de intervalos que se desea tener, obteniéndose así la amplitud o tamaño  de cada intervalo. 

 - Comenzando por el mínimo valor de la variable, que será el extremo inferior del  primer intervalo, se suma a este valor la amplitud para obtener el extremo superior  y así sucesivamente.

PASOS:
  1. Organizar los datos
  2. Rango R=Dato Mayor- dato menor
  3. Número de categorías m=1+3.3LogN
  4. Anchura del intervalo I=R/m
  5. Nuevo Rango NR=Im
  6. Excedente E=NR-R
EJEMPLO:
El siguiente conjunto de datos corresponde al peso dado en kg de los estudiantes del grupo 506.

       1. Organizamos datos

4| 978950
5| 421620400800
6| 00003833125008232
7| 00066
Organizamos datos de menor a mayor
4| 055799
5| 000001224468

6| 00066

    

        2. Rango   R=Dato Mayor- dato menor R=76-40=36
      
        3. Número de categorías m=1+3.3LogN   m=1+3.3Log40  m=6.3~6
        4. Anchura del intervalo I=R/m  I=36/6 I=6+1   I=7
        5. Nuevo Rango NR=Im  NR=(7)6  NR=42
        6. Excedente E=NR-R  E=42-36  E=6
EJEMPLO:
Para sacar la marca clase x= Li+Ls/2  x=5+24/4= 14.5 ..........194.5
C= anchura  C=LsCR-LiCR  C=24.5-4.5 C=20
Frecuencia Relativa FR=f/∑f  FR=75/378  FR=19.8......0.26
Fa< se suman las frecuencias, en la primera columna va la primera frecuencia y de ahi se suman las demas.
Fa> se restan las frecuencias
Fa%<= Fa</∑f   Fa%<=75/378  Fa%<=0.1985
Fa%>=Fa>/∑f     Fa%>=303/378 Fa%>=0.8015....0

intervalos
intervalos de clase
intervalos de clase real
f
x
c
Fr
Fa<
Fa>
Fa%<
Fa%>
5-25
5-24
4.5-24.5
75
14.5
20
19.8
75
303
0.1985
0.8015
25-45
25-44
24.5-44.4
145
34.5
20
38.36
220
158
0.582
0.4179
45-65
45-64
44.5-64.5
107
54.5
20
28.3
327
51
0.865
0.1349
65-85
65-84
64.5-84.5
21
74.5
20
5.5
348
30
0.9206
0.0793
85-105
85-104
84.5-104.5
22
94.5
20
5.82
370
8
0.9788
0.0216
105-125
105-124
104.5-124.5
1
114.5
20
0.26
371
7
0.9814
0.0185
125-145
125-144
124.5-144.5
1
134.5
20
0.26
372
6
0.9841
0.0158
145-165
145-164
144.5-164.5
4
154.5
20
1.058
376
2
0.9997
0.0052
165-185
165-184
164.5-184.5
1
174.5
20
0.26
377
1
0.9973
0.0026
185-205
184-204
184.5-204.5
1
194.5
20
0.26
378
0
1
0



378


100







COLEGIO DE BACHILLERES DEL ESTADO DE OAXACA
Plantel 04 “El Tule”
Estudio de Mercado
Semestre 2015-B          Santa. María El Tule, Oax, Méx.


Encuesta realizada por estudiantes del grupo 506 del COBAO, Plantel 04 “El Tule”. Semestres 2015-B. Santa María El Tule, Oax, Méx.
















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OJIVA POLIGONO DE FRECUENCIAS
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FRECUENCIA RELATIVA

Encuesta realizada por estudiantes del grupo 506 del COBAO, Plantel 04 “El Tule”. Semestres 2015-B. Santa María El Tule, Oax, Méx.






















COLEGIO DE BACHILLERES DEL ESTADO DE OAXACA
Plantel 04 “El Tule”
Estudio de Mercado
Semestre 2015-B          Santa. María El Tule, Oax, Méx.
Fa<
Encuesta realizada por estudiantes del grupo 506 del COBAO, Plantel 04 “El Tule”. Semestres 2015-B. Santa María El Tule, Oax, Méx.
















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Semestre 2015-B          Santa. María El Tule, Oax, Méx.
Fa>
Encuesta realizada por estudiantes del grupo 506 del COBAO, Plantel 04 “El Tule”. Semestres 2015-B. Santa María El Tule, Oax, Méx.



















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Fa%<
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Fa%>
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