Publications by Rubén Pizarro Gurrola
Caso 31. Prueba de significancia de correlación y prueba significancia de pendiente
1 Objetivo Realizar pruebas de significancia del coeficiente de correlación y el coeficiente la pendiente en modelos de regresión lineal simple. 2 Descripción Se construyen unos datos relacionados con el caso anterior de llamadas y ventas y en otros datos aleatorios x e y. Se determina el coeficiente de correlación de Pearson \(r\) Se determ...
11643 sym R (11465 sym/85 pcs) 12 img 1 tbl
Caso 25. Muestreo y Tipos de Muestreo
1 Objetivo Determinar y simular muestreos 2 Descripción Con un conjunto de datos utilizar mecanismos de programación para determinar muestreos mediante técnicas de aleatorio simple, aleatorio sistemático, aleatorio estratificado y por conglomerados. 3 Sustento teórico El propósito de la estadística inferencial consiste en determinar y co...
7047 sym R (5859 sym/34 pcs) 4 img 22 tbl
Caso 24. Prueba de significancia de correlación y prueba significancia de pendiente
1 Objetivo Realizar pruebas de significancia del coeficiente de correlación y el coeficiente la pendiente en modelos de regresión lineal simple. 2 Descripción Se construyen unos datos relacionados con el caso anterior de llamadas y ventas. Se determina el coeficiente de correlación de Pearson \(r\) Se determina el valor del coeficiente de de...
7192 sym R (3945 sym/39 pcs) 6 img 1 tbl
CASO 30. Correlación y Regresión Lineal Simple
1 Objetivo Determinar predicciones de datos bajo el modelo de regresión lineal simple. 2 Descripción De un conjunto de datos con dos variables (bivariable) en donde una de ellas es \(X\) variable independiente y otra de ellas \(Y\) variable dependiente, predecir el valor de Y conforme la historia de X. 3 Fundamento teórico 3.1 Coeficiente d...
14160 sym R (11924 sym/94 pcs) 11 img 4 tbl
Caso 22. Covarianza , Correlación y Dispersión
1 Objetivo Calcular covarianza y correlación así como visualizar la dispersión entre dos variables para su adecuada y correcta interpretración. 2 Descripción Se cargan o se construyen datos y se determinan covarizna, correlación y diagrama de dispersión Antes se cargan las librerías a utilizar 2.1 Cargar librerías Se requiere install.p...
5891 sym R (13923 sym/41 pcs) 10 img 1 tbl
Caso 28. Diagramas de dispersión
Objetivo Construir diagramas de dispersión de dos variables Marco teórico La dispersión de datos significa un diagrama que identifica como el grado de distanciamiento de un conjunto de valores respecto a su valor medio. A partir de dicho concepto se puede establecer dispersión de medidas tales como rango, varianza, desviación; ahora en est...
1573 sym R (10646 sym/13 pcs) 5 img
Caso 21 Distribución T Student. Intervalo de confianza
1 Objetivo Utilizar funciones de una distribución T Student para calcular función de densidad, probabilidades e identificar valores de t e intervalo de confianza. 2 Descripción Antes de todo, se cargan las librerías. En el sustento teórico, se da a conocer un panorama de la importancia de la distribución T Student comparando la campana de ...
10544 sym R (6319 sym/69 pcs) 9 img
Caso 21 Distribución T Student. Intervalo de confinza
1 Objetivo Utilizar funciones de una distribución T Student para calcular función de densidad, probabilidades e identificar valores de t e intervalo de confianza. 2 Descripción Antes de todo, se cargan las librerías. En el sustento teórico, se da a conocer un panorama de la importancia de la distribución T Student comparando la campana de ...
11730 sym R (7145 sym/80 pcs) 10 img
Caso 24 . Distribución Normal
1 Objetivo Identificar en una distribución normal, los valores de la curva o los valores de la función de densidad, graficar el área bajo la curva y calcular probabilidades. 2 Descripción Realizar distribuciones de probabilidad conforme a la distribución de probabilidad normal a partir de valores iniciales de los ejercicios identificando y ...
10298 sym R (18156 sym/113 pcs) 29 img 4 tbl
Caso 25. Distribución Normal Estándar
1 Objetivo Transformar distribución normal a normal estándar y calcular probabilidades. 2 Fundamento teórico La distribución normal estándar o distribución normal tipificada es una distribución normal singular cuya denominación es media igual a cero y desviación igual a 1. \(\mu = 0 ; \sigma = 1\). Se necesita una variable, Z que repre...
6591 sym R (7860 sym/49 pcs) 13 img