lunes, 24 de octubre de 2016

investigación de definiciones

Define:

  • Coeficiente de correlación lineal de Pearson:
El coeficiente de correlación de Pearson, pensado para variables cuantitativas (escala mínima de intervalo), es un índice que mide el grado de covariación entre distintas variables relacionadas linealmente. Adviértase que decimos "variables relacionadas linealmente". Esto significa que puede haber variables fuertemente relacionadas, pero no de forma lineal, en cuyo caso no proceder a aplicarse la correlación de Pearson. Por ejemplo, la relación entre la ansiedad y el rendimiento tiene forma de U invertida; igualmente, si relacionamos población y tiempo la relación será de forma exponencial. En estos casos (y en otros muchos) no es conveniente utilizar la correlación de Pearson. Insistimos en este punto, que parece olvidarse con cierta frecuencia. El coeficiente de correlación de Pearson es un índice de fácil ejecución e, igualmente, de fácil interpretación. Digamos, en primera instancia, que sus valores absolutos oscilan entre 0 y 1. 

  • Regresión lineal
En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio


  • Prueba T
Una prueba t es una prueba de hipótesis de la media de una o dos poblaciones distribuidas normalmente. Aunque existen varios tipos de prueba t para situaciones diferentes, en todas se utiliza un estadístico de prueba que sigue una distribución t bajo la hipótesis nula:

PruebaPropósitoEjemplo
Prueba t de 1 muestraPrueba si la media de una población individual es igual a un valor objetivo¿Es la estatura media de las estudiantes universitarias mayor que 5.5 pies?
Prueba t de 2 muestrasPrueba si la diferencia entre las medias de dos poblaciones independientes es igual a un valor objetivo¿Difiere significativamente la estatura media de las estudiantes universitarias con respecto a la de los estudiantes universitarios?
Prueba t pareadaPrueba si la media de las diferencias entre las observaciones dependientes o pareadas es igual a un valor objetivoSi usted registra el peso de estudiantes universitarios antes y después de que cada uno de ellos tome una píldora para adelgazar, ¿es suficientemente significativa la pérdida media de peso para llegar a la conclusión de que la píldora es efectiva?
Prueba t en la salida de regresiónPrueba si los valores de los coeficientes en la ecuación de regresión difieren significativamente de cero¿Son predictores significativos de los GPA universitarios las puntuaciones de las pruebas SAT de educación secundaria?
  • análisis de varianza
El análisis de la varianza (o Anova: Analysis ovariance) es un método para comparar dos o más medias. es un método que permite comparar varias medias en diversas situaciones; muy ligado, por tanto, al diseño de experimentos y, de alguna manera, es la base del análisis multivariante.

  • chi cuadrado
Esta prueba puede utilizarse incluso con datos medibles en una escala nominal. La hipótesis nula de la prueba Chi-cuadrado postula una distribución de probabilidad totalmente especificada como el modelo matemático de la población que ha generado la muestra.
Una prueba de chi-cuadrado es una prueba de hipótesis que compara la distribución observada de los datos con una distribución esperada de los datos.




REFERENCIAS

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