Publications by Lina Buitrago,
Probabilidad
1 Introducción La mayoría de los experimentos no son de carácter deterministico, es decir, no conocemos de antemano el resultado del mismo, razón por la cual, es necesario medir la posibilidad de ocurrencia de un evento en presencia de incertidumbre. A esta medición se le llama probabilidad. Además de medir la incertidumbre de un evento, a ...
14340 sym R (1119 sym/20 pcs) 1 img
Taller #6
Relacione cada diagrama de dispersión con el enunciado que lo describa mejor. La relación entre \(x\) y \(y\) es casi lineal. La relación entre \(x\) y \(y\) no es lineal. No hay mucho que relacione a \(x\) con \(y\). La relación entre \(x\) y \(y\) es casi lineal, menos un dato atípico. Considere los siguientes datos bivariados: \(x\): 1...
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Taller #5
Considere la base de datos dada en el archivo taller05_datos.txt, la cual contiene los datos de \(n=1,000\) individuos en relación con las siguientes variables: Conteo de células CD4 (por milímetro cúbico de sangre). Contagio (1 = Sí; 0 = No). Las células CD4 son un tipo de linfocito (glóbulo blanco). Son una parte importante del sistema...
2184 sym R (465 sym/1 pcs) 1 img
Gráficos
1 Introducción Una de las primeras etapas en el análisis de datos es la exploración de los datos por medio de gráficos, en la cual se evidencian las características de las variables de manera directa y precisa. Los gráficos son extremadamente útiles para describir la distribución de un conjunto de datos. En la estadística descriptiva se ...
4590 sym R (3128 sym/14 pcs) 4 img
Variabilidad
1 Introducción Tal como lo hemos dicho, las variables cuantitativas pueden ser descritas en términos de medidas de tendencia central, variabilidad, localización y forma. -Las medidas de variabilidad son aquellas que miden la dispersión de los datos, es decir, nos dicen qué tan parecidos o que tan diferentes son entre si los valores observad...
16273 sym R (3426 sym/46 pcs)
Taller #3
Considere le siguiente distribución de frecuencias: Intervalo Marca de clase F. Absoluta F. Relativa F. Abs. Acumulada F. Rel. Acumulada \([0 ; 10]\) 60 \((10 ; 20]\) 0.4 \((20 ; 30]\) 30 170 \((30 ; 100]\) 0.1 \((100 ; 200]\) 200 Total N.A. N.A. Completar la tabla. ¿Cuántos individuos asumen un valor de la variable de hasta 100...
3183 sym R (349 sym/1 pcs)
Taller #4
Determinar y justificar si las siguientes afirmaciones son Falsas o Verdaderas. La mitad de las observaciones de una muestra es menor o igual que la media. La media de un conjunto de datos es el valor que ocurre con más frecuencia. La media de una muestra es igual a una de las observaciones de la muestra. Es preferible utilizar un instrumento d...
3684 sym R (462 sym/1 pcs)
Asociación
1 Introducción Con el propósito de investigar el nexo entre dos variables, se quiere describir el comportamiento del conjunto de datos correspondiente mediante gráficas que evidencien la interacción entre las características objeto de estudio, y a través de medidas estadísticas que den cuenta de la asociación entre las variables de inter�...
14124 sym R (3577 sym/28 pcs) 4 img
Distribución Normal
1 Introducción Una de las distribuciones continuas más comúnmente utilizadas es la distribución normal o Gaussiana,tanto porque es una buena representación de muchas variables aleatorias en la práctica, como porque es la base de una buena parte de la teoría inferencial. En esta sección conoceremos algunas de sus características y propied...
4754 sym R (969 sym/13 pcs) 1 img
Taller #9
Un investigador evalúa habitualmente el proceso reproductivo de una especie canina determinada. Sea \(X\) el número de crias con sobrepeso en un grupo de animales seleccionado al azar. Se sabe que la función de distribución acumulada de \(X\) es: \[ F_X(x) = \begin{cases} 0.00 \,,\,\,\, x < 0; \\ 0.06 \,,\,\,\, 0 \leq x < 1; \\...
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