ANÁLISIS DE DATOS<br />DOS VARIABLES<br />OBJETIVO:<br />BUSCAR POSIBLE RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES<br />
ANÁLISIS DE DATOS DOS VARIABLES -  VISIÓN HELICÓPTERO <br />
Herramientas Estadísticas para buscar relaciones entre:<br />1-. ENTRE DOS VARIABLES CATEGÓRICAS<br /><ul><li>Tablas de Co...
Diagrama de Mosaico
Diagramas de Barra</li></ul>2-. ENTRE UNA  CATEGÓRICA Y UNA NUMÉRICA<br />Gráficos y Tablas comparativas de Grupos<br />3-...
Análisis de Regresión
Análisis de Correlación </li></li></ul><li>1. RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CATEGÓRICAS<br />Tablas de Contingencia<br />Di...
2. Relación entre una variable categórica y una numérica.<br />
Relación entre Variables. Ejemplo<br />
3. RELACIÓN ENTRE VARIABLES NUMÉRICAS<br />RELACIÓN <br />ENTRE<br /> VARIABLES<br />CAUSAL<br />DE ASOCIACIÓN<br />utiliz...
3. RELACIÓN ENTRE VARIABLES NUMÉRICAS<br />Se busca predecir o estimar el comportamiento de una variable (Y)<br /> a travé...
3. Relación entre DOS Variables Numéricas<br />Diagramas de Dispersión<br />No hay evidencia de que<br /> x se relacione c...
MODELOS NO LINEALES<br />
CÓMO GRAFICAR UN DIAGRAMA DE DISPERSIÓN?<br />DATOS<br />(docenas de blusas vendidas)<br />6<br />5<br />4<br />Y (VENTAS)...
PROPÓSITOS DE:<br />ANÁLISIS DE REGRESIÓN<br />DETERMINAR UNA<br />ECUACIÓN DE ESTIMACIÓN<br />(UNA FÓRMULA MATEMÁTICA QUE...
ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL<br />El objetivo es encontrar la ecuación de una recta... <br />La recta de mejor ajuste a la...
En la calculadora....<br />Modelo Casio fx82MS o similar:<br />1) Seleccionar el modo de Regresión Lineal......MODE – REG—...
Coeficiente de correlación  ( r )<br />
ERROR ESTÁNDAR DE ESTIMACIÓN<br />(Cómo se interpreta?)<br />Una forma de ver el error estándar de estimación es concebirl...
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  1. 1. ANÁLISIS DE DATOS<br />DOS VARIABLES<br />OBJETIVO:<br />BUSCAR POSIBLE RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES<br />
  2. 2. ANÁLISIS DE DATOS DOS VARIABLES - VISIÓN HELICÓPTERO <br />
  3. 3. Herramientas Estadísticas para buscar relaciones entre:<br />1-. ENTRE DOS VARIABLES CATEGÓRICAS<br /><ul><li>Tablas de Contingencia
  4. 4. Diagrama de Mosaico
  5. 5. Diagramas de Barra</li></ul>2-. ENTRE UNA CATEGÓRICA Y UNA NUMÉRICA<br />Gráficos y Tablas comparativas de Grupos<br />3-. ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS<br /><ul><li>Diagrama de Dispersión
  6. 6. Análisis de Regresión
  7. 7. Análisis de Correlación </li></li></ul><li>1. RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CATEGÓRICAS<br />Tablas de Contingencia<br />Diagrama de Mosaico<br />Diagrama de Barra<br />
  8. 8.
  9. 9. 2. Relación entre una variable categórica y una numérica.<br />
  10. 10. Relación entre Variables. Ejemplo<br />
  11. 11. 3. RELACIÓN ENTRE VARIABLES NUMÉRICAS<br />RELACIÓN <br />ENTRE<br /> VARIABLES<br />CAUSAL<br />DE ASOCIACIÓN<br />utiliza<br />utiliza<br />MAS DE<br /> UNA VARIABLE <br />PREDICTORA<br />UNA <br />VARIABLE <br />PREDICTORA<br />x1<br />x2<br />xi<br />x<br />Para pronosticar<br />Para pronosticar<br />VARIABLE<br />“y”<br />VARIABLE<br />“y”<br />ANÁLISIS DE REGRESIÓN <br />Y CORRELACIÓN SIMPLE<br />ANÁLISIS DE REGRESIÓN <br />Y CORRELACIÓN MÚLTIPLE<br />
  12. 12. 3. RELACIÓN ENTRE VARIABLES NUMÉRICAS<br />Se busca predecir o estimar el comportamiento de una variable (Y)<br /> a través de la relación que ésta pueda tener con otra variable (X)<br />X <br />VARIABLE <br />PREDICTORA<br />Y <br />VARIABLE <br />A PREDECIR<br />DATOS<br />Diagrama de Dispersión<br />Y (VENTAS)<br />X (PRECIO)<br />
  13. 13. 3. Relación entre DOS Variables Numéricas<br />Diagramas de Dispersión<br />No hay evidencia de que<br /> x se relacione con y<br />
  14. 14. MODELOS NO LINEALES<br />
  15. 15. CÓMO GRAFICAR UN DIAGRAMA DE DISPERSIÓN?<br />DATOS<br />(docenas de blusas vendidas)<br />6<br />5<br />4<br />Y (VENTAS)<br />3<br />2<br />1<br />5000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000<br />X <br />(PRECIO en Bs.)<br />
  16. 16. PROPÓSITOS DE:<br />ANÁLISIS DE REGRESIÓN<br />DETERMINAR UNA<br />ECUACIÓN DE ESTIMACIÓN<br />(UNA FÓRMULA MATEMÁTICA QUE RELACIONE LAS VARIABLES CONOCIDAS CON LA VARIABLE DESCONOCIDA)<br />ANÁLISIS DE CORRELACIÓN<br />DETERMINAR UN INDICADOR QUE MIDA LA <br />FUERZA O INTENSIDAD<br />DE LA RELACIÓN ENTRE VARIABLES<br />
  17. 17. ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL<br />El objetivo es encontrar la ecuación de una recta... <br />La recta de mejor ajuste a la nube de puntos, se consigue por el método de mínimos cuadrados<br />donde:<br />
  18. 18. En la calculadora....<br />Modelo Casio fx82MS o similar:<br />1) Seleccionar el modo de Regresión Lineal......MODE – REG—LIN<br />2) Limpiar la memoria estadistica......................SHIFT– MODE– SCL<br />3) Introducir los pares de datos.........................18 6 ..................<br />4) Al finalizar la introducción de los datos, buscar los valores de A, de B y de r<br /> Shift – 2 (S-VAR) -- replay a la derecha hasta encontrar a A , B, y r<br /> ,<br /> M+<br />
  19. 19. Coeficiente de correlación ( r )<br />
  20. 20. ERROR ESTÁNDAR DE ESTIMACIÓN<br />(Cómo se interpreta?)<br />Una forma de ver el error estándar de estimación es concebirlo como la herramienta estadística que podemos usar para hacer un enunciado de probabilidad sobre el intervalo alrededor del valor estimado de Y gorrito, dentro del cual cae el valor real de Y. Podemos ver por ejemplo , en la Figura 12-12, que podemos estar 95,5% seguros que el valor real de Y caerá dentro de DOS ERRORES ESTANDAR del valor estimado de Y gorrito. Llamamos a estos intervalos , alrededor de la Y gorrito (estimada) INTERVALOS DE PREDICCIÓN APROXIMADA<br />FUENTE: LEVIN-RUBIN (1996) ESTADISTICA PARA ADMINISTRADORES. Pag. 674<br />
  21. 21. HACER PREDICCIONES<br />No se debe esperar que el valor estimado ocurra exactamente; en vez de eso, “ Y gorrito sub 1” es el valor promedio de pares de zapatos de todas las veces que mantuve el precio de “X sub 1” bolivares . <br />RESTRICCIONES O LIMITACIONES<br />Al hacer predicciones con base en la recta de mejor ajuste,<br /> es necesario observar las siguientes restricciones<br />La ecuación debe usarse solo acerca de la población de la cual se extrajo la muestra <br />La ecuación debe usarse solo dentro del dominio muestral de la variable de entrada (x)<br />Si la muestra fue tomada en el año 2000, no espere que los resultados sean válidos para el año 1950 o el año 2006<br />
  22. 22. DATOS<br />(N° blusas vendidas)<br />6<br />5<br />4<br />Y (VENTAS)<br />3<br />2<br />1<br />5000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000<br />X <br />(PRECIO en Bs.)<br />
  23. 23. FÓRMULAS<br />Ecuación de estimación<br />Error estándar de estimación<br />Coeficiente de determinación <br />

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