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Paso 4

Descripción de la Información

ESTADISTICA DESCRIPTIVA 204040A_761

PRESENTADO POR SONIA JOHANA TORRES ACOSTA

TUTOR MILTON EDUARDO SALGADO

UNIVERSIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA CEAD YOPAL ESAH PSICOLOGIA 2020 INTRODUCCIÓN.

En el presente trabajo se presenta las soluciones de las actividades planteadas A partir de la base de datos suministrada “Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (16-1)”La realización de este trabajo es dar a conocer y poner en práctica la regresión y correlación y medias de dispersión y estadísticas bivariantes sobre la unidad 2 de este curso, además de los comportamientos que se dan en el plano cartesiano tanto en las variables, como los grados y resultados que se manejan para los ejemplos que se plantean, que es de vital importancia reconocer y manejar las fórmulas que se obtienen de la herramienta de Excel.

JUSTIFICACIÓN.

Partiendo de una base de datos “Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (16-1)”se presenta las soluciones de las actividades planteadas aplicaremos el proceso de regresión lineal simple para determinar tanto la naturaleza como la fuerza de una relación entre dos variables y segundo lugar la regresión lineal múltiple con la cual describiremos la relación entre dos o más variables independientes y una variable dependiente utilizando la ecuación de regresión múltiple; estas ecuaciones de estimaciones nos permitirá realizar una interpretación de correlación de la investigación realizada.

OBJETIVOS Objetivos Generales



Detallar y Relacionar variables de la problemática utilizando Medidas Bivariantes, determinar la relación entre dos o más variables inscritas en una situación específica a partir del análisis de regresión lineal simple.

Objetivos Específicos 1. Determinar la relación existente entre dos variables cuantitativas a través de las herramientas Infostat y Excel 2. Realizar diagramas de dispersión en los ejercicios de laboratorio y actividades

colaborativas

que

permitan

determinar

el

tipo

de

asociación entre las variables escogidas en cada ejercicio. 3. En los ejercicios propuestos de laboratorio y de regresión y correlación lineal simple crear modelos matemáticos que permita predecir el efecto de una variable sobre la otra para determinar su fiabilidad.

4. Determinar porcentajes que permitan una explicación de modelo y grado de relación de dos variables de los ejercicios de laboratorio y de regresión y correlación lineal simple. 1. Mapa Mental

2. Definir brevemente los conceptos básicos asociados a Regresión y Correlación como: -Diagrama de dispersión.

porcentaje

Diagrama de dispersión 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0

f(x) = 0.01 x + 1.23 R² = 0.34

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Acidentabilidad

-Correlación lineal simple. Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (16-1) variable dependiente variable in dependiente LESIONADOS

POBLACION

3 31 62 64 4 65 55 1

0,65 1,74 1,58 1,59 1 1,65 1,7 0,73

y x

18 42 23 8 71 53 20 2 73 25 35 5 24 23 19 54 19 21 56 43 5 21 54 51 26 22 0 26 73 85 7 16 52 4 20 68 54 44 3

1,62 1,53 1,65 1,18 1,69 1,58 1,53 0,85 1,64 1,75 1,6 1,03 1,55 1,58 1,78 1,66 1,7 1,79 1,72 1,68 1,03 1,63 1,73 1,68 1,58 1,65 0,45 1,78 1,5 1,64 1,16 1,52 1,58 0,98 1,65 1,59 1,61 1,79 0,96

81 20 40 40 0 61 23 34 31 17 3 59 19 0 44 75 75 82 33 39 23 37 48 50 94 17 55 59 23 87 34 24 1 19 25 5 24 0 52

1,67 1,7 1,68 1,62 0,53 1,59 1,56 1,65 1,68 1,56 0,96 1,67 1,61 0,57 1,8 1,56 1,62 1,67 1,8 1,75 1,65 1,72 1,59 1,63 1,65 1,52 1,72 1,63 1,86 1,63 1,75 1,57 0,76 1,78 1,62 1,06 1,68 0,57 1,51

24 2 49 68 5 37 54 26 1 33 0 21 13 23 39 19 24 45 57 51 17 26 16 22 25 55 23 58 48 39 36 60 47 17

1,76 0,86 1,62 1,71 1,1 1,86 1,71 1,59 0,82 1,76 0,47 1,62 1,4 1,51 1,81 1,66 1,6 1,63 1,58 1,67 1,72 1,65 1,56 1,63 1,67 1,64 1,61 1,68 1,8 1,72 1,75 1,67 1,55 1,72

-Coeficiente de determinación R2 y=0,0084 x+1,2276

R2=0,3417

R2=34,17 % ,lo cual quiere decir que no es muy confiable

-Correlación positiva y correlación negativa

-¿Qué es el coeficiente de correlación lineal y qué nos ayuda a medir? -

El Coeficiente de correlación es una medida que permite conocer el grado de asociación lineal entre dos variables cuantitativas (X, Y). ... Recordar entonces que el coeficiente de relación lineal, mide la fuerza y el sentido de la relación lineal entre 2 variables cuantitativas.

A partir de la base de datos “Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (16-1)”, desarrollar el Laboratorio denominado Regresión y correlación, el cual se encuentra en el Entorno de aprendizaje práctico, en la carpeta Guía para el uso de recursos educativos. El laboratorio lo puede desarrollar con el programa Infostat o Excel. Donde el estudiante deberá realizar lo siguiente:

a. Identificar dos variables cuantitativas de la situación estudiada que puedan estar relacionadas.

105

accidentabilidad

100

95

f(x) = 14.95 x + 74.28 R² = 0.88

90

85

80 0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

porcentaje

b. Realizar el diagrama de dispersión de dichas variables y determinar el tipo de relación entre las variables. y = 14,947x + 74,283

R² = 0,8774

R²= coeficiente de determinación = 87,74% por lo tanto es confiable

R= coeficiente de correlación

R= 0,93% La correlación es excelente

R= raíz cuadrada de 0,8774

c. Encuentre el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. ¿Es confiable? y = 9,2087x - 6,3184

R² = 0,9999

R²= coeficiente de determinación= 99,99 % lo cual es confiable. c. R= coeficiente de correlación R= raíz cuadrada de 0,9999% d. Determine el grado de correlación de las dos variables. y=0,0084 x+1,2276 R2=0,3417

R2=34,17 % ,lo cual quiere decir que no es muy confiable

R2=0,8774∗100=87,74 % porcentaje de explicación r =√ 0,8774 r =0,9366 grado de relación entre dos variables

e. Relacionar la información obtenida con el problema.

Según la base los resultados obtenidos en el diagrama de dispersión de las dos variables seleccionada de la base de datos podemos determinar que la relación entre los accidentes y el porcentaje de los accidentados es directamente proporcional

f.

Establezca al menos 3 nuevos valores independientes para ser hallados a través del modelo matemático calculado. -

y = 9,2087x - 6,3184

-

y= accidentabilidad x= porcentaje

R² = 0,9999

x= 70 y= 9,2087(70) + 6,3184 y= 644,609 + 6,3184 y= 650,9. -

y= accidentabilidad x= porcentaje X= 40 % Sobrepeso y= (-0,0629) (40)+ 11,642 y= -2,516 + 11,642 y= 9.126

A partir de la base de datos suministrada “Indicadores de accidentalidad -220 municipios 2020 (16-1)”, cada estudiante, deberá:

a. Identificar una variable cuantitativa dependiente y varias variables cuantitativas independientes del estudio de investigación. R2=0,1115∗100=11,15 %

DIAGRAMA DE DISPERSION

MUERTES EN ACCIDENTES

800 700

f(x) = 9.21 x − 6.32 R² = 1

600 500 400 300 200 100 0 10

20

30

40

50

60

70

80

PORCENTAJE

r =√ 0,1115 R= raíz cuadrada de 0,1115

b. Realizar el diagrama de dispersión de dichas variables.

c. Calcular la recta de regresión y el coeficiente de correlación para probar estadísticamente su relación. X PORCENTAJES 0,99 1,02 1,15 1,29 1,46 1,36 0,87 1,23 1,55 1,4 1,19 1,15 0,98 1,01 1,11 1,2 1,26 1,32 1,43 0,95

Y ACCIDENTES 90,01 89,05 91,43 93,74 96,73 94,45 87,59 91,77 99,42 93,65 93,54 92,52 90,56 89,54 89,85 90,39 93,25 93,41 94,98 87,33

d. Relacionar la información obtenida con el problema.

Mes Ene. Feb. Mar. Abr. May.

MUERTES 21 24 32 47 50

ACCIDENTES 185,79 214,47 288,03 424,84 455

REFERENCIAS

BIBLIOGRAFICAS

García, J. E (2005). Análisis de Datos Unidimensionales.et al. Madrid: Paraninfo. Página 26 -42

Martínez Bencardino; Ciro. Ecoe Ediciones. ISBN: 978-958-648-702-3, 9781-4492-7849-6. Página 10 - 12

Montero, J. M. (2007). Características de Una Distribución de Frecuencias. Statistical Descriptive. Cengage Learning Paraninfo, S.A. Páginas 41-50

Martínez Bencardino; Ciro. Ecoe Ediciones. ISBN: 978-958-648-702-3, 9781-4492-7849-6. Página 10 - 12

Montero, J. M. (2007). Características de Una Distribución de Frecuencias. Statistical Descriptive. Cengage Learning Paraninfo, S.A. Páginas 41-50