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Subido el 25 de abril de 2021 por Maria Belen P.

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Buenas, vamos a trabajar hoy en la sesión 6 las variables estadísticas bidimensionales. 00:00:01
Quiere decir que vamos a tener, hasta ahora hemos visto únicamente una variable estadística unidimensional. 00:00:08
Hemos trabajado con la X, ¿vale? 00:00:16
Que la X vimos ya que podía ser, en principio, si era cuantitativa, podía ser discreta o podría ser también, en este caso, continua. 00:00:18
¿Vale? La discreta era la que eran valores puntuales, por ejemplo, el número de hijos que tenía una pareja o continua, pues valores dentro de un intervalo. 00:00:28
Peso, por ejemplo, y los agrupamos los datos en intervalos. Peso de los alumnos de primero de bachillerato B, ¿de acuerdo? Sería continua. 00:00:39
pero solo teníamos una variable. Bueno, ahora vamos a ver dos variables, es decir, la x por un lado y por otro lado voy a tener la y, ¿vale? 00:00:49
Ambas pueden ser o bien discretas o bien continuas. En este caso, lo que vamos a trabajar es averiguar generalmente qué relación hay entre ambas, ¿vale? 00:00:59
Véase, ¿qué tipo de relación puede haber? 00:01:13
Por un lado puede haber una relación que se llama funcional. 00:01:16
Pues funcional, ¿de qué tipo va a ser? 00:01:20
Pues, por ejemplo, cuando tengo fuerza igual a masa por aceleración, 00:01:22
todas las ecuaciones, todas las funciones, 00:01:26
hay una relación funcional normalmente entre la x y la y. 00:01:33
En este caso, dice la fuerza que yo aplico sobre un cuerpo de masa m 00:01:36
y la aceleración que adquieren. 00:01:41
Se trata de una relación que tengo funcional, en este caso sería lineal, 00:01:44
es decir, hay una función que modeliza la relación que hay entre la fuerza, 00:01:48
que sería a lo mejor mi variable y, y mi variable x, que sea, por ejemplo, la aceleración. 00:01:55
Ahí podría hallar exactamente, si hago un experimento, tendré distintas fuerzas, 00:02:02
distintas aceleraciones, voy a poder realizar todo lo que he hecho, la F media, la aceleración media, 00:02:06
todo lo que he calculado para cuando tenía solamente una sola variable. 00:02:14
Pero en este caso es una relación, ya os digo, funcional. 00:02:18
Aquí no vamos a sacar otra cosa más que si yo tengo aquí la aceleración y aquí tengo aquí la fuerza, ¿vale? 00:02:23
Para una determinada masa tengo esta relación, para esta otra tengo esta, para esta otra tengo esta, es decir, tengo una relación, en este caso, de F igual a M por A, donde M sería la pendiente, la masa, ¿vale? 00:02:31
Ahora bien, lo que vamos a estudiar nosotros es ver qué relación puede haber entre dos variables, pero relación de tipo estadístico, ¿vale? 00:02:51
Entonces, en este caso, lo que se define o lo que una relación estadística entre dos variables es la correlación, es decir, cómo están correlacionadas esas variables, 00:03:02
que es lo que se llama, vamos a estudiar luego el R, que sería el índice de correlación, cómo están relacionadas, pero estas dos variables. 00:03:13
Por ejemplo, pues la edad de un niño y su estatura. A ver, aquí en este caso no hay ninguna fórmula que me diga la estatura del niño va a ser igual a una cierta constante A o variable, 00:03:24
Bueno, constante, de esta forma. K o 1 partido por K me da lo mismo por su peso, ¿vale? Por su peso, que sería el peso. No hay ninguna fórmula que me... porque hay niños que con una edad mayor pesan menos, no hay una relación funcional. 00:03:38
Lo que va a ver es una relación que se llama estadística o correlación. Si en un lado tengo, en este caso, por ejemplo, me da lo mismo tenerlo aquí. Si tengo aquí la estatura y aquí el peso, los puntos van a estar situados tal que de esta manera. 00:03:56
Por ejemplo, entiendo que cuando la edad va aumentando, el peso va a ser mayor, pero dentro de, es decir, que no hay un solo punto, hay lo que es una nube de puntos. 00:04:15
o, por ejemplo, la estatura de una persona adulta y su peso 00:04:30
o la media que existe de las estaturas del padre y la madre 00:04:34
y la estatura del hijo, es decir, va a haber una correlación 00:04:38
entre ambas variables, ¿de acuerdo? 00:04:42
Entonces, por ejemplo, pensamos esto, dice, analiza las siguientes 00:04:47
variables estadísticas bidimensionales, bidimensionales de dos, 00:04:52
Escribe cuatro pares de valores que las determinan 00:04:55
Indicando las variables unidimensionales correspondientes 00:04:59
Por ejemplo, estatura y peso de los alumnos de una clase de bachillerato 00:05:02
En este caso sería pensar un poco 00:05:09
Si hacéis el ejemplo con vosotros mismos, sin ir más lejos 00:05:14
Por ejemplo, para la estatura y peso de alumnos de una clase de bachillerato 00:05:20
Pues cogemos, como dicen aquí, cuatro pares de valores. 00:05:24
A ver, obviamente inventado, si no lo podéis hacer haciendo entrevista. 00:05:28
Si tomamos entre el intervalo de 150 y 155 centímetros, es decir, vamos a tomar, en este caso, las variables serían dos. 00:05:32
La estatura en centímetros, hay que poner las unidades y el peso en kilos. 00:05:42
Pues bueno, vamos a suponer que entre 150 y 155, 55 kilos. 00:05:45
este pues sería un poquito más 00:05:51
igual que sean 57 00:05:53
y esto que fuera 00:05:55
59 y esto a lo mejor 62 00:05:57
no sé, una manera 00:05:59
como otra cualquiera 00:06:01
situar estos 00:06:04
cuatro pares de valores 00:06:07
otro, el B que dice 00:06:09
horas que duerme al día, es decir 00:06:11
horas 00:06:13
que duerme al día 00:06:14
y horas de deporte, es decir, horas 00:06:17
de sueño 00:06:19
y horas de deporte, pues bueno, horas de sueño, esto también obviamente son valores en este caso puntuales 00:06:20
que practican a la semana un grupo de personas, pues bueno, si suponemos que duerme al día y a la semana 00:06:34
hora de deporte por semana y esto sería por día, vamos a poner por ejemplo 6, 7, 8 y 9 00:06:42
Y resulta que el que duerme seis horas, pues bueno, practica, es más activo, practica dos horas. 00:06:53
El de siete practica una, este practica tres y este practica, vamos a poner también, una. 00:06:59
Pues una manera de situar y habría que ver, pues bueno, si estudiar luego con cuatro datos no hacemos nada, 00:07:05
pero cuando se estudian muchos datos, pues se puede llegar a algún tipo de conclusión, 00:07:13
si hay alguna correlación o no existe correlación. 00:07:18
O distancia desde casa de trabajo, el número de medios de transporte que emplean unos empleados para llegar a la empresa. 00:07:20
Dice, pues, nos ponemos igual, sería la distancia, ¿vale? 00:07:30
Y en este caso, el número de medios. 00:07:35
Distancia en kilómetros y medios de transporte. 00:07:41
pues por ejemplo podemos obtener 00:07:44
esta distribución 00:07:48
¿vale? inventada también ¿vale? 00:07:50
sería para aquí, para 20, 30 00:07:52
y para 00:07:54
40, 50 00:07:56
Subido por:
Maria Belen P.
Licencia:
Todos los derechos reservados
Visualizaciones:
7
Fecha:
25 de abril de 2021 - 18:04
Visibilidad:
Clave
Centro:
IES LAS VEREDILLAS
Duración:
07′ 58″
Relación de aspecto:
4:3 Hasta 2009 fue el estándar utilizado en la televisión PAL; muchas pantallas de ordenador y televisores usan este estándar, erróneamente llamado cuadrado, cuando en la realidad es rectangular o wide.
Resolución:
1440x1080 píxeles
Tamaño:
214.25 MBytes

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