MENU INTERACTIVO
Alumno: Miguel Angel Gaspar Truji-
llo Tutor: Oscar González González Materia: Estadística Multivariada
4to Tetramestre Actividad 1 Ingeniería En Desarrollo de Software
Universidad Ciudadana De Nuevo
León
INDICE
1. Introducción………………………………………………………………2 2. Conceptos Básicos……………………………………………………..3 3. Ejemplos PrácƟcos……………………………………………………..4 4.Ejemplo de Correlación……………………………………………….5 5. Conclusión………………………………………………………………....66. Contenido Genially………………………………………………………7 7. Bibliograİa…………………………………………………………………8
INTRODUCCION
La estadística multivariada es una rama poderosa del análisis estadístico que permite es-tudiar simultáneamente múltiples variables para comprender relaciones complejas entre ellas. En un mundo donde los fenómenos rara vez dependen de una sola causa, esta he-rramienta se vuelve esencial para identificar patrones, reducir dimensiones y tomar decisiones informadas
Este menú interactivo explora los conceptos fundamentales de la estadística multivariada y su estrecha relación con la estadística inferencial, que nos permite generalizar hallazgos a partir de muestras representativas. A través de ejemplos prácticos, visualizaciones y corre-laciones, descubrirás cómo estas técnicas se aplican en campos como la medicina, el mar-
Conceptos básicos de estadísƟca mulƟvariada
La estadística multivariada estudia simultáneamente más de una variable dependiente o independiente. Es útil cuando los fenómenos analizados son complejos y no pueden expli-
carse con una sola variable.
Principales conceptos: Variables dependientes e independientes: Se analizan múltiples variables al mismo
tiempo para entender sus relaciones. Correlación: Mide la fuerza y dirección de la relación entre dos variables. Va de -1 (relación negativa perfecta) a +1 (relación positiva perfecta). Covarianza: Similar a la correlación, pero sin normalizar. Indica cómo varían juntas dos variables
* Regresión múltiple: Predice una variable dependiente usando varias independientes
. tos conservando la mayor variabilidad posible. Análisis de conglomerados (cluster): Agrupa observaciones similares en clústeres. Análisis discriminante: Clasifica observaciones en grupos predefinidos.
Análisis de componentes principales (PCA): Reduce la dimensionalidad de los da-
Relación con la estadísƟca inferencialLa estadísƟca inferencial permite hacer generalizaciones sobre una población a parƟr de una muestra. En el contexto mulƟvariado, se usa para:
Estimar parámetros poblacionales multivariados. Probar hipótesis sobre relacio-Validar modelos predictivos (como regresión múltiple) usando pruebas estadisticas
Ejemplos prácticos con correlaciones
1. Marketing y ventas Variables: presupuesto en publicidad, número de campañas, ventas reales.
• ción entre cada campaña y las ventas.
Herramienta: regresión múltiple. Ejemplo: ¿Qué tanto influyen las campañas en las ventas? Se analiza la correla-
2. Educación
• • • 3. Salud pública Variables: dieta, ejercicio, presión
Variables: horas de estudio, asistencia, calificaciones. Herramienta: análisis de componentes principales. Ejemplo: ¿Qué combinación de factores predice mejor el rendimiento académico?
Herramienta: análisis de conglomerados. Ejemplo: Agrupar pacientes según sus hábitos y resultados clínicos para diseñar interven-
ciones personalizadas.
Ejemplo de correlación
Campaña en redes Campaña en tv Campaña en Radio
VARIABLE CORRELACION CON VENTAS
+0.82 +0.45 -0.10
Interpretación: La campaña en redes tiene una fuerte correlación positiva con las ventas. La campaña en radio podría no estar ayudando (incluso podría estar afectando negativa
mente
CONCLUSION
La estadística multivariada representa una evolución natural y lógica de la estadística tradicional, ya que amplía su alcance y capacidades al permitir el análisis de fenómenos complejos mediante el estudio simultáneo de múltiples variables relacionadas entre sí. Su integración con la estadística inferencial no solo fortalece la capacidad de extraer conclusiones significativas a partir de muestras, sino que también facilita la validación de hipótesis y la construcción de modelos predictivos que son robustos y confiables. A través de diversas herramientas como la regresión múltiple, el análisis de componentes principales y el análisis de clústeres, es posible descubrir patrones ocultos, identificar relaciones entre diferentes variables y realizar segmentaciones útiles que apoyan la toma de decisiones en diversos campos como la economía, la salud, el marketing y la sostenibilidad. Comprender y aplicar estos conceptos no solo mejora la precisión y la profundidad del análisis estadístico, sino que también permite visualizar de manera más rica, estratégica y comprensible la realidad que se estudia. En contextos académicos, como los que tú desarrollas, Cristian, esta perspectiva multivariada puede transformar una simple entrega en una propuesta analítica mucho más profunda, visualmente atractiva y metodológicamente sólida, aportando valor y rigor a tu trabajo.
BIBLIOGRAFIA (APA)
Bibliografía en formato APA 1. Díaz Monroy, L. G. (2007). Estadística multivariada: inferencia y métodos. Univer-sidad Nacional de Colombia. Recuperado de https://reposito-rio.unal.edu.co/items/4222e9ea-ba6c-45e0-b719-8108e497cbad 2. Díaz Monroy, L. G. (s.f.). Estadística multivariada: inferencia y métodos [PDF]. Academia.edu. Recuperado de https://www.academia.edu/28188491/Es-tad%C3%ADstica_multivariada_inferencia_y_m%C3%A9todos
Miguel_Angel_Gaspar_trujillo_ACT1_IDS_Estadistica_Multivariada
INTRODUCCION
Miguel Gaspar
Created on September 19, 2025
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MENU INTERACTIVO
Alumno: Miguel Angel Gaspar Truji-
llo Tutor: Oscar González González Materia: Estadística Multivariada
4to Tetramestre Actividad 1 Ingeniería En Desarrollo de Software
Universidad Ciudadana De Nuevo
León
INDICE
1. Introducción………………………………………………………………2 2. Conceptos Básicos……………………………………………………..3 3. Ejemplos PrácƟcos……………………………………………………..4 4.Ejemplo de Correlación……………………………………………….5 5. Conclusión………………………………………………………………....66. Contenido Genially………………………………………………………7 7. Bibliograİa…………………………………………………………………8
INTRODUCCION
La estadística multivariada es una rama poderosa del análisis estadístico que permite es-tudiar simultáneamente múltiples variables para comprender relaciones complejas entre ellas. En un mundo donde los fenómenos rara vez dependen de una sola causa, esta he-rramienta se vuelve esencial para identificar patrones, reducir dimensiones y tomar decisiones informadas
Este menú interactivo explora los conceptos fundamentales de la estadística multivariada y su estrecha relación con la estadística inferencial, que nos permite generalizar hallazgos a partir de muestras representativas. A través de ejemplos prácticos, visualizaciones y corre-laciones, descubrirás cómo estas técnicas se aplican en campos como la medicina, el mar-
Conceptos básicos de estadísƟca mulƟvariada
La estadística multivariada estudia simultáneamente más de una variable dependiente o independiente. Es útil cuando los fenómenos analizados son complejos y no pueden expli-
carse con una sola variable.
Principales conceptos: Variables dependientes e independientes: Se analizan múltiples variables al mismo
tiempo para entender sus relaciones. Correlación: Mide la fuerza y dirección de la relación entre dos variables. Va de -1 (relación negativa perfecta) a +1 (relación positiva perfecta). Covarianza: Similar a la correlación, pero sin normalizar. Indica cómo varían juntas dos variables
* Regresión múltiple: Predice una variable dependiente usando varias independientes
. tos conservando la mayor variabilidad posible. Análisis de conglomerados (cluster): Agrupa observaciones similares en clústeres. Análisis discriminante: Clasifica observaciones en grupos predefinidos.
Análisis de componentes principales (PCA): Reduce la dimensionalidad de los da-
Relación con la estadísƟca inferencialLa estadísƟca inferencial permite hacer generalizaciones sobre una población a parƟr de una muestra. En el contexto mulƟvariado, se usa para:
Estimar parámetros poblacionales multivariados. Probar hipótesis sobre relacio-Validar modelos predictivos (como regresión múltiple) usando pruebas estadisticas
Ejemplos prácticos con correlaciones
1. Marketing y ventas Variables: presupuesto en publicidad, número de campañas, ventas reales.
• ción entre cada campaña y las ventas.
Herramienta: regresión múltiple. Ejemplo: ¿Qué tanto influyen las campañas en las ventas? Se analiza la correla-
2. Educación
• • • 3. Salud pública Variables: dieta, ejercicio, presión
Variables: horas de estudio, asistencia, calificaciones. Herramienta: análisis de componentes principales. Ejemplo: ¿Qué combinación de factores predice mejor el rendimiento académico?
Herramienta: análisis de conglomerados. Ejemplo: Agrupar pacientes según sus hábitos y resultados clínicos para diseñar interven-
ciones personalizadas.
Ejemplo de correlación
Campaña en redes Campaña en tv Campaña en Radio
VARIABLE CORRELACION CON VENTAS
+0.82 +0.45 -0.10
Interpretación: La campaña en redes tiene una fuerte correlación positiva con las ventas. La campaña en radio podría no estar ayudando (incluso podría estar afectando negativa
mente
CONCLUSION
La estadística multivariada representa una evolución natural y lógica de la estadística tradicional, ya que amplía su alcance y capacidades al permitir el análisis de fenómenos complejos mediante el estudio simultáneo de múltiples variables relacionadas entre sí. Su integración con la estadística inferencial no solo fortalece la capacidad de extraer conclusiones significativas a partir de muestras, sino que también facilita la validación de hipótesis y la construcción de modelos predictivos que son robustos y confiables. A través de diversas herramientas como la regresión múltiple, el análisis de componentes principales y el análisis de clústeres, es posible descubrir patrones ocultos, identificar relaciones entre diferentes variables y realizar segmentaciones útiles que apoyan la toma de decisiones en diversos campos como la economía, la salud, el marketing y la sostenibilidad. Comprender y aplicar estos conceptos no solo mejora la precisión y la profundidad del análisis estadístico, sino que también permite visualizar de manera más rica, estratégica y comprensible la realidad que se estudia. En contextos académicos, como los que tú desarrollas, Cristian, esta perspectiva multivariada puede transformar una simple entrega en una propuesta analítica mucho más profunda, visualmente atractiva y metodológicamente sólida, aportando valor y rigor a tu trabajo.
BIBLIOGRAFIA (APA)
Bibliografía en formato APA 1. Díaz Monroy, L. G. (2007). Estadística multivariada: inferencia y métodos. Univer-sidad Nacional de Colombia. Recuperado de https://reposito-rio.unal.edu.co/items/4222e9ea-ba6c-45e0-b719-8108e497cbad 2. Díaz Monroy, L. G. (s.f.). Estadística multivariada: inferencia y métodos [PDF]. Academia.edu. Recuperado de https://www.academia.edu/28188491/Es-tad%C3%ADstica_multivariada_inferencia_y_m%C3%A9todos
Miguel_Angel_Gaspar_trujillo_ACT1_IDS_Estadistica_Multivariada