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00:00:00,110 --> 00:00:22,609
Bueno, he abierto un documento de Google de hoja de cálculo, he introducido aquí mis datos, que son los días y como el crecimiento de la población y entonces ahora os voy a enseñar cómo se crea un modelo para estos datos tipo exponencial, que es el que queremos nosotros trabajar.

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00:00:22,609 --> 00:00:27,589
Podéis de todas maneras probar los otros modelos a ver si son mejores o peores que el exponencial

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00:00:27,589 --> 00:00:30,789
Entonces lo que hacemos es seleccionamos

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00:00:30,789 --> 00:00:34,310
Yo ya lo selecciono siempre con el nombre de las columnas

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00:00:34,310 --> 00:00:40,109
Porque será así como me salgan las etiquetas y ya me sale con los datos que quiero

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00:00:40,109 --> 00:00:43,869
Entonces ahora voy a insertar gráfico

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00:00:43,869 --> 00:00:47,689
Y me sale un gráfico de dispersión directamente

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00:00:48,170 --> 00:00:52,649
Si os saliera otro, aquí en tipo de gráfico, tendréis que elegir el de dispersión.

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00:00:53,490 --> 00:01:03,649
Una vez que tenemos ya mi nube de puntos de los datos, os dais cuenta que lo que os decía, os salen ya los días en el eje X y la población en el eje Y automáticamente.

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00:01:04,810 --> 00:01:06,069
Si no, solo tendréis que cambiar.

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00:01:06,790 --> 00:01:12,049
De acuerdo, aquí en eje X y en serie, que es lo que se correspondería con el eje de las ideas.

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00:01:12,870 --> 00:01:17,269
En personalizar podéis cambiar el estilo de gráfico, los títulos y los ejes.

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00:01:17,430 --> 00:01:20,769
En vez de, por ejemplo, población centrarías, vamos a poner crecimiento.

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00:01:21,489 --> 00:01:26,959
Para que veáis simplemente, muy bien, crecimiento.

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00:01:29,549 --> 00:01:30,730
Y no voy a cambiar nada más.

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00:01:30,730 --> 00:01:36,049
Y en serie, que es la parte importante, vamos a líneas de tendencia.

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00:01:36,909 --> 00:01:40,750
En líneas de tendencia, como veis, lo primero es el tipo.

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00:01:40,950 --> 00:01:42,489
Nosotros la queremos exponencial.

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00:01:43,629 --> 00:01:46,650
El color de la línea lo voy a cambiar para que sea diferente al del punto.

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00:01:46,790 --> 00:01:49,010
Vamos a coger, por ejemplo, este.

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00:01:50,109 --> 00:01:52,489
Vamos a hacerla opaca y vamos a hacerla un poco más gruesa.

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00:01:52,810 --> 00:01:53,310
Se vea bien.

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00:01:54,849 --> 00:01:55,950
Más cosas importantes.

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00:01:56,489 --> 00:01:56,909
Etiqueta.

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00:01:57,510 --> 00:01:59,430
Me viene aquí la posibilidad de la ecuación.

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00:01:59,750 --> 00:02:00,530
Sí, me interesa.

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00:02:01,189 --> 00:02:06,670
Esta es la ecuación, la función que me está aproximando mi nube de puntos.

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00:02:07,230 --> 00:02:09,689
Y luego el r al cuadrado, que es el coeficiente de determinación,

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00:02:09,689 --> 00:02:13,349
que me indica cómo de bueno es esa aproximación.

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00:02:13,349 --> 00:02:17,110
que como de vuelo es el modelo de regresión que yo estoy proponiendo

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00:02:17,110 --> 00:02:20,590
en este caso al ser cerca de 1 es que el modelo es muy bueno

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00:02:20,590 --> 00:02:25,030
este coeficiente de determinación se encuentra entre 0 y 1

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00:02:25,030 --> 00:02:29,150
y entonces cuanto más cerca de 1 pues es mejor

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00:02:29,150 --> 00:02:34,509
y esto es todo, a partir de aquí ya seguís las indicaciones del trabajo