Estadística Multivariada y su Relación con la Estadística Inferencial

Estadística Multivariada y su Relación con la Estadística Inferencial

Exploración de conceptos, ejemplos y aplicaciones prácticas

INicio

Menú

Conceptos de Estadística Inferencial

Conceptos de Estadística Multivariada

Relación entre ambas

Ejercicios Interactivos

Conclusiones

Bibliografias

Conceptos básicos de Estadística Multivariada

• ¿Qué es la estadística multivariada?
• Es un conjunto de técnicas estadísticas que analizan múltiples variables al mismo tiempo.
• Permite estudiar relaciones complejas y patrones entre variables.

• Técnicas principales:
• Análisis de Componentes Principales (PCA)
• Análisis de Clústeres (K-means, jerárquico)
• Regresión Múltiple
• Análisis Discriminante

Conceptos básicos de Estadística Inferencial

• ¿Qué es la estadística inferencial?
• Es el conjunto de métodos que permiten hacer inferencias sobre una población a partir de una muestra.

• Métodos comunes:
• Estimación de parámetros (media, varianza, proporción)
• Pruebas de hipótesis (t-student, ANOVA, chi-cuadrado)
• Intervalos de confianza

Relación entre Estadística Multivariada e Inferencial

• La estadística multivariada analiza muchas variables juntas.
• La estadística inferencial permite hacer generalizaciones sobre la población.
• Juntas, permiten analizar fenómenos complejos y tomar decisiones informadas.

¿Cómo se relacionan?

Ejemplo práctico:

• Usar una regresión múltiple para predecir ingresos con variables como edad y educación.
• Aplicar prueba de significancia a los coeficientes obtenidos.

EJERCICIOS INTERACTIVOS

Conclusiones y Aplicaciones Prácticas

• Resumen de conceptos:
• La estadística multivariada permite observar relaciones complejas.
• La estadística inferencial permite tomar decisiones con base en muestras.
• Juntas son fundamentales para investigaciones en distintas áreas.

• Aplicaciones prácticas:
• Marketing: segmentación de clientes.
• Medicina: análisis de factores de riesgo.
• Psicología: estudios de comportamiento.
• Finanzas: modelos predictivos.

Bibliografias

• Khan Academy. (n.d.). Introducción a la estadística inferencial y multivariada. https://es.khanacademy.org/math/statistics-probability
• Field, A. (2018).Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). SAGE Publications. https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/discovering-statistics-using-ibm-spss-statistics/book257672
• Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill. https://www.mheducation.es/bcv/guide/capitulo/8448140416.pdf
• Navidi, W. (2021). Estadística para ingenieros y científicos (5.ª ed.). McGraw-Hill. https://www.mheducation.es/estadistica-para-ingenieros-y-cientificos-9781456268605-es