Menú Interactivo de Estadística Multivariada
Matrices y Determinantes
Estadística Multivariada
Distribución Normal Multivariada
Vector de Medias
Dos Vectores de Medias
Vectores
Covarianza
Info
Info
Info
Info
Info
Info
Info
Matriz de Covarianzas
Componentes Principales
Análisis Discriminante
Prueba de Independencia
MANOVA
Prueba de Esfericidad
Análisis de Conglomerados
Info
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Info
Info
Vector de Medias
Conjunto de promedios de cada variable en un estudio multivariado. Ejemplo: Si un grupo de alumnos tiene en promedio 4 horas de estudio, calificación de 8 y 7 horas de sueño, esos promedios forman el vector de medias.
Prueba de Independencia
Revisa si dos variables no tienen relación entre sí. Ejemplo: Analizar si el nivel socioeconómico está relacionado con el acceso a internet.
Dos Vectores de Medias
Permiten comparar promedios de dos grupos distintos en varias variables al mismo tiempo. Ejemplo: Comparar a estudiantes de secundaria y universidad en horas de estudio, asistencia y rendimiento.
Estadística Multivariada
Es la rama de la estadística que analiza tres o más variables al mismo tiempo para entender relaciones complejas. Ejemplo: Relacionar el estrés, las horas de sueño y las calificaciones de estudiantes para ver cómo interactúan entre sí.
Análisis Discriminante
Clasifica observaciones en grupos ya definidos usando varias características. Ejemplo: Un banco clasifica clientes en “buen pagador” y “mal pagador” según ingresos, deudas e historial.
MANOVA (Análisis Multivariado de Varianza)
Prueba estadística que compara grupos considerando varias variables dependientes a la vez.
Ejemplo: Ver si hombres y mujeres difieren en peso, altura y presión arterial de manera conjunta.
Vectores
Un vector es una lista ordenada de valores que representan características de una persona, objeto o fenómeno. Ejemplo: Un estudiante puede representarse como (horas de estudio = 5, promedio = 8.7, horas de sueño = 6).
Matriz de Covarianzas
Tabla que muestra la relación entre todas las variables de un estudio.
Ejemplo: Relacionar horas de estudio, horas de sueño y promedio de calificaciones para ver si se influyen entre sí.
Componentes Principales (ACP)
Técnica que reduce muchas variables en unas pocas, conservando la mayor parte de la información.
Ejemplo: Un cuestionario de 50 preguntas sobre hábitos de estudio se puede resumir en 3 factores: motivación, disciplina y organización.
Análisis de Conglomerados (Clúster)
Definición: Agrupa personas u objetos en categorías naturales según sus similitudes, sin que los grupos estén definidos antes.
Ejemplo: Una empresa de marketing divide a sus clientes en “ahorradores”, “gastadores” y “moderados”.
Prueba de Esfericidad
Evalúa si las variables están lo bastante correlacionadas para aplicar técnicas multivariadas.Ejemplo: Antes de hacer un análisis de componentes principales, se usa esta prueba para confirmar que tiene sentido aplicarlo.
Covarianza
Mide cómo dos variables cambian juntas. Si una sube cuando la otra también sube, la covarianza es positiva. Ejemplo: Si al aumentar las horas de estudio también sube la calificación, hablamos de covarianza positiva.
Matrices y Determinantes
Una matriz es una tabla que organiza datos en filas y columnas. El determinante es un número que se obtiene de ciertas matrices y que ayuda en cálculos estadísticos. Ejemplo: Si encuestas a 5 estudiantes sobre horas de estudio y calificaciones, puedes poner sus respuestas en una matriz. El determinante sirve para resolver operaciones con esa información.
Distribución Normal Multivariada
Extiende la curva normal a varias variables que se comportan de manera conjunta. Ejemplo: En medicina, altura, peso y presión arterial suelen seguir un patrón multivariado parecido a la normal.
Menú Interactivo de Estadística Multivariada
IVAN ALVAREZ RODRIGUEZ
Created on September 20, 2025
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Estadística Multivariada
Distribución Normal Multivariada
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Dos Vectores de Medias
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Componentes Principales
Análisis Discriminante
Prueba de Independencia
MANOVA
Prueba de Esfericidad
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Vector de Medias
Conjunto de promedios de cada variable en un estudio multivariado. Ejemplo: Si un grupo de alumnos tiene en promedio 4 horas de estudio, calificación de 8 y 7 horas de sueño, esos promedios forman el vector de medias.
Prueba de Independencia
Revisa si dos variables no tienen relación entre sí. Ejemplo: Analizar si el nivel socioeconómico está relacionado con el acceso a internet.
Dos Vectores de Medias
Permiten comparar promedios de dos grupos distintos en varias variables al mismo tiempo. Ejemplo: Comparar a estudiantes de secundaria y universidad en horas de estudio, asistencia y rendimiento.
Estadística Multivariada
Es la rama de la estadística que analiza tres o más variables al mismo tiempo para entender relaciones complejas. Ejemplo: Relacionar el estrés, las horas de sueño y las calificaciones de estudiantes para ver cómo interactúan entre sí.
Análisis Discriminante
Clasifica observaciones en grupos ya definidos usando varias características. Ejemplo: Un banco clasifica clientes en “buen pagador” y “mal pagador” según ingresos, deudas e historial.
MANOVA (Análisis Multivariado de Varianza)
Prueba estadística que compara grupos considerando varias variables dependientes a la vez. Ejemplo: Ver si hombres y mujeres difieren en peso, altura y presión arterial de manera conjunta.
Vectores
Un vector es una lista ordenada de valores que representan características de una persona, objeto o fenómeno. Ejemplo: Un estudiante puede representarse como (horas de estudio = 5, promedio = 8.7, horas de sueño = 6).
Matriz de Covarianzas
Tabla que muestra la relación entre todas las variables de un estudio. Ejemplo: Relacionar horas de estudio, horas de sueño y promedio de calificaciones para ver si se influyen entre sí.
Componentes Principales (ACP)
Técnica que reduce muchas variables en unas pocas, conservando la mayor parte de la información. Ejemplo: Un cuestionario de 50 preguntas sobre hábitos de estudio se puede resumir en 3 factores: motivación, disciplina y organización.
Análisis de Conglomerados (Clúster)
Definición: Agrupa personas u objetos en categorías naturales según sus similitudes, sin que los grupos estén definidos antes. Ejemplo: Una empresa de marketing divide a sus clientes en “ahorradores”, “gastadores” y “moderados”.
Prueba de Esfericidad
Evalúa si las variables están lo bastante correlacionadas para aplicar técnicas multivariadas.Ejemplo: Antes de hacer un análisis de componentes principales, se usa esta prueba para confirmar que tiene sentido aplicarlo.
Covarianza
Mide cómo dos variables cambian juntas. Si una sube cuando la otra también sube, la covarianza es positiva. Ejemplo: Si al aumentar las horas de estudio también sube la calificación, hablamos de covarianza positiva.
Matrices y Determinantes
Una matriz es una tabla que organiza datos en filas y columnas. El determinante es un número que se obtiene de ciertas matrices y que ayuda en cálculos estadísticos. Ejemplo: Si encuestas a 5 estudiantes sobre horas de estudio y calificaciones, puedes poner sus respuestas en una matriz. El determinante sirve para resolver operaciones con esa información.
Distribución Normal Multivariada
Extiende la curva normal a varias variables que se comportan de manera conjunta. Ejemplo: En medicina, altura, peso y presión arterial suelen seguir un patrón multivariado parecido a la normal.