Diagrama de dispersión, Diapositivas de Probabilidad

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Diagrama de

dispersion Equipo 2

Aldana Aguirre Arisbeth Alejandra Lopez Martínez Gustavo Osorio Rosales Juan Carlos Tolentino Silva Blanca Flor López Martínez Gustavo

PROCESO DE CONSTRUCCIÓN DE UN

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

• (^) Es conocido como un grafico de dispersión de puntos, diagrama de XY.
• (^) Son un resumen de datos numéricos cuando el conjunto de datos es razonablemente pequeño o pocos valores distintos de datos.
• (^) Se representa por un punto arriba del lugar correspondiente en una escala de medición horizontal.
• (^) Cuando el valor se representa más de una vez, se pone un punto para cada ocurrencia y se apilan verticalmente.

PASOS…

• (^) 4)Analizar el diagrama de dispersión:
• (^) Observar la forma en que se distribuye los puntos en el gráfico
• (^) 5)Interpretar los resultados:
• (^) Interpreta los resultados del análisis, teniendo en cuenta la relación entre variables, determina si existe una relación positiva, negativa o no existe
• (^) 6)Afinar y ajustar los datos:
• (^) Ajustar los datos en X y Y según su relación, utilizando técnicas de análisis como la regresión lineal

CONCEPTO DE COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

(ECUACIÓN DE LA RECTA E INTERPRETACIÓN DE LOS

RESULTADOS

• (^) Es un número calculado de un conjunto de datos bivariables que estima la correlación Q entre dos variables “X” y “Y”
• (^) Indicando cómo (r) es una medida estadística que indica la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables
• (^) * r=1: Correlación perfecta positiva
• (^) * r=-1: Correlación perfecta negativa
• (^) * r=0: No hay correlación

USOS DE LA REGRESIÓN LINEAL

• (^) Es una técnica estadística que se utiliza para modelar la relación entre variables independiente (x) y una variable dependiente (y)
• (^) Está técnica se utiliza para:
• (^) * Predecir valores:
• (^) La variable dependiente es ramificada a los valores posibles en los valores de las variables independientes
• (^) Identificar patrones:
• (^) Determinar variables independientes en la variable dependiente
• (^) Análisis de relación:
• (^) Evaluar como cambia el modelo cuando se modifica las variables independientes

APLICACIONE

S

• (^) Negocios:
• (^) Predecir costos
• (^) Economía:
• (^) Analizar relación entre variables económicas
• (^) Ingeniería:
• (^) Predecir performance de sistemas y procesos
• (^) Bibliografía:
• (^) Probabilidad y Estadística para Ingenieros, Segunda Edición. Steldon M.Ross