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MULTI VARIADA

Luna Coronado

Created on September 21, 2025

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ESTADISTICA

ING.DS

MULTI VARIADA

Alumna: Luna Coronado Act.1 Menu Interactivo Conceptos básicos de Estadística Multivariada y su relación con la Inferencial

1. Conceptos básicos de estadística multivariada

La estadística multivariada se encarga de analizar fenómenos en los que intervienen varias variables al mismo tiempo. Gracias a ella, podemos entender mejor la complejidad de los datos y descubrir patrones que no se aprecian cuando observamos solo una variable.

  • Estudia dos o más variables simultáneamente.
  • Permite identificar patrones y relaciones en datos complejos.
  • Se aplica en medicina, economía, psicología y marketing.

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2. Relación con la estadística inferencial

La estadística inferencial nos ayuda a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Cuando utilizamos técnicas multivariadas dentro de la inferencia, podemos estudiar cómo se relacionan varios factores al mismo tiempo y hacer predicciones más precisas.

  • Generaliza resultados de una muestra a la población.
  • Analiza múltiples factores en conjunto.
  • Ejemplo: rendimiento escolar en función de hábitos de estudio, alimentación y sueño.

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3. Ejemplos prácticos

Medicina: identificar factores que influyen en enfermedades.

Educación: evaluar cómo influyen el estudio y la motivación en el desempeño escolar.

Marketing: segmentar clientes según edad, ingresos y hábitos de consumo.

4. Correlaciones

La correlación es una herramienta fundamental para la estadística multivariada, ya que muestra qué tan relacionadas están dos variables y hacia dónde se mueve esa relación.

  • Mide la fuerza y dirección de la relación entre variables.
  • Tipos: positiva, negativa o nula.
  • Ejemplo: más horas de estudio suelen relacionarse con mejores calificaciones.

5. Conclusiones

La estadística multivariada es esencial para comprender fenómenos complejos. Al combinar varias variables, nos permite obtener una visión más amplia y realista de los datos, lo que resulta clave en la investigación científica y en la toma de decisiones.

  • Ayuda a entender problemas con múltiples causas.
  • Se apoya en la estadística inferencial para validar resultados.
  • Es clave en investigación y procesos de decisión.

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