Estadistica multivariable
La información estadistica proviene de respuestas a atributos, los cuales son observadas o medidas sobre un conjnunto de individuos u objetos.
Empezar
Los valores que cualquier variable pueda tomar:
Mercadeo: estudio seis características como la calidad del producto, nivel de precio, velocidad de despacho o entrega, nivel de uso comparado, nivel de satisfacción.
Geología: determina las características más relevantes del suelo y hacer una clasificación de estos.
Psicología: observar variables psicológicas, como información_ habilidad verbal psicológica, analogías verbales. Intensidad del ego, ansiedad, memorias y autoestima.
Arqueología: se realizan varías excavaciones en tres regiones donde se tiene la evidencia que habitan comunidades indígenas diferentes.
Medicina: tratamiento.
Antropología: con los huesos del cadáver, se quiere construir un modelo estadístico para el sexo, edad, grupo étnico de un individuo.
Biología: las medidas recogidas sobre plantas se quiere hacer una clasificación de estas.
Sociología: se requiere establecer la relación entre diferentes tipos de crímenes y algunas variables sociodemográficos.
Siguiente
Representación gráfica de datos multivariados:
Una representación, meramente esquemática, de los objetos las variables y el tiempo es un prisma cuyos artistas están sobre los ejes principales.
Perfiles: se representan a la manera de histogramas, donde cada barra corresponde a una variable y su altura al valor de esta.
Diagramas de tallo y hojas: procesamiento seudo gráfico para representar datos cuantitativos.
Diagramas de dispersión: son gráficos en los cuales se representan los individuos u objetos por puntos asociados a cada par de coordínales.
Diagrama caja y bigotes: es una caja de guiones o segmentos. La variable peso es la de menor variabilidad o dispersión y tiene dos datos atópicos. Chernoff (1972) asocio a cada variable una característica del rostro. Andrews (1972) representa cada observación multidicanmisional como una función que toma una forma particular. La función se grafica sobre el rango - π≤tπ para el numero de p variables.
Técnicas multivariadas:
Las técnicas del análisis multivariado (AM) tratan con datos asociados a conjuntos de medidas sobre un número de individuos objetos. El conjunto de individuos junto con sus variables puede disponerse en un arreglo matricial X, donde las filas corresponden a los individuos y las columnas a cada una de las variables.
Los enfoques y metodología seguidas en el análisis multivariado:
Métodos factoriales, los cuales consideran a los individuos y/o variables ubicadas en espacios referenciados por coordenadas (factores).
De otro lado están las técnicas de clasificación, cuyo objetivo es la ubicación de individuos de manera especial de acuerdo con las variables que los identifican.
Simplificación de la estructura de datos: trata de encontrar una representación reducida del espacio de las variables en estudio mediante la transformación.
La clasificación: análogo al primer enfoque, considera los individuos y las variables dispersos en un multiespacio.
Interdependencia: propósito es estudiar la interdependencia entre las variables.
Formulación y pruebas de hipótesis: está definida por unos parámetros que deben ser estimados y verificadas de acuerdo con la información recopilada por 3 etapas: la formulación, la estimación y validación del modelo.
Escalas de medición:
Se desarrolla de reglas sistemáticas y de unidades significativas de medida para identificar o cuantificar las observaciones empíricas. Hay 4 escalas: nominal, ordinal, intervalo y razón.
Info
Métodos de dependencia:
Regresión múltiple: se centra sobre la dependencia de una variable respuesta respecto a un conjunto de variables regresarlas o predictoras.
Análisis discriminante suministra los requerimientos y objetos para tomar esta decisión.
Análisis logita: el interés se distingue a investigar los efectos de un conjunto de predictora sobre la respuesta, las variables predictoras pueden ser tipo cuantitativo, categórico de ambas.
Análisis de correlación conocía: mediante este análisis se busca una relación lineal entre un conjunto de variables predictoras y un conjunto de criterios medidos y observados.
Análisis de varianza, multivariada cuando múltiples orientas son evaluados (tx) y el propósito es determinar su efecto sobre una o más variables.
Análisis conjunto: es una técnica que trata la evaluación que de este requieren o esperan sus consumidores o usuarios.
Métodos de independencia: Las técnicas de análisis de interdependencia buscan el cómo y por qué se relacionan o se asocian un conjunto de variables. Análisis de componentes principales. Análisis de conglomerados. Análisis de correspondencias. Escalamiento multidimensional. Modelos log-lineales. Modelos estructurales. Análisis de factores comunes. .
Info
Distribuciones conjuntas: una variable aleatoria p-dimensional es un vector en el que cada una de sus componentes es un vector en el que cada una de sus componentes es variable aleatoria. Los vectores aleatorios pueden considerarse como el objeto central del trabajo en el análisis y métodos de las estadísticas multivariadas.
Constante de hipótesis y regiones de confianza sobre µ:
Desarrollo de p-pruebas invariadas inciensa la tasa de error tipo I, mientras que con las pruebas multivariadas esta se mantiene.
Las pruebas invariadas no consideran la posible correlación existente entre las variables, en contraposición, las pruebas multivariadas emplean esta información.
En la matonería de los tipos de casos de las pruebas multivariadas han mostrado ser más potentes que las invariadas.
Se unen para rechazar la hipótesis.
Matriz de varianzas y covarianza conocida.
Dos poblaciones.
q-poblaciones.
Matriz de covarianzas desconocida: estadística T2. Un contraste de hipótesis y una estimación de regiones de confianza para el vector de medidas µ de una población normal p variante con matriz de varianzas y covarianzas desconocidas.
Aplicaciones de la estadística T2.
Contraste de hipótesis sobre la media en una población.
Región de confianza para el vector de medidas.
Contrastes sobre combinación lineal de medias.
Comparación de dos poblaciones asumiendo Σ1 y Σ2.
Contraste sobre observaciones pareadas.
Constante sobre información adicional.
Comparación de varias poblaciones.
Cartas de control de calidad multivariados.
Medidas repetidas.
Análisis de perfiles.
Análisis de varianza multivariados.
Comparar el efecto de cuatro tratamientos sobre la respuesta medio de algunos variables fisiológicos.
Indagar acerca de la efectividad de tres metodologías de encelan, en términos de logios confrestitovs.
Determinar el efecto de tres fertilizantes y de la variedad.
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Zulema Casanova
Created on September 22, 2025
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Estadistica multivariable
La información estadistica proviene de respuestas a atributos, los cuales son observadas o medidas sobre un conjnunto de individuos u objetos.
Empezar
Los valores que cualquier variable pueda tomar:
Mercadeo: estudio seis características como la calidad del producto, nivel de precio, velocidad de despacho o entrega, nivel de uso comparado, nivel de satisfacción. Geología: determina las características más relevantes del suelo y hacer una clasificación de estos. Psicología: observar variables psicológicas, como información_ habilidad verbal psicológica, analogías verbales. Intensidad del ego, ansiedad, memorias y autoestima. Arqueología: se realizan varías excavaciones en tres regiones donde se tiene la evidencia que habitan comunidades indígenas diferentes. Medicina: tratamiento. Antropología: con los huesos del cadáver, se quiere construir un modelo estadístico para el sexo, edad, grupo étnico de un individuo. Biología: las medidas recogidas sobre plantas se quiere hacer una clasificación de estas. Sociología: se requiere establecer la relación entre diferentes tipos de crímenes y algunas variables sociodemográficos.
Siguiente
Representación gráfica de datos multivariados: Una representación, meramente esquemática, de los objetos las variables y el tiempo es un prisma cuyos artistas están sobre los ejes principales. Perfiles: se representan a la manera de histogramas, donde cada barra corresponde a una variable y su altura al valor de esta. Diagramas de tallo y hojas: procesamiento seudo gráfico para representar datos cuantitativos. Diagramas de dispersión: son gráficos en los cuales se representan los individuos u objetos por puntos asociados a cada par de coordínales. Diagrama caja y bigotes: es una caja de guiones o segmentos. La variable peso es la de menor variabilidad o dispersión y tiene dos datos atópicos. Chernoff (1972) asocio a cada variable una característica del rostro. Andrews (1972) representa cada observación multidicanmisional como una función que toma una forma particular. La función se grafica sobre el rango - π≤tπ para el numero de p variables. Técnicas multivariadas: Las técnicas del análisis multivariado (AM) tratan con datos asociados a conjuntos de medidas sobre un número de individuos objetos. El conjunto de individuos junto con sus variables puede disponerse en un arreglo matricial X, donde las filas corresponden a los individuos y las columnas a cada una de las variables. Los enfoques y metodología seguidas en el análisis multivariado: Métodos factoriales, los cuales consideran a los individuos y/o variables ubicadas en espacios referenciados por coordenadas (factores). De otro lado están las técnicas de clasificación, cuyo objetivo es la ubicación de individuos de manera especial de acuerdo con las variables que los identifican. Simplificación de la estructura de datos: trata de encontrar una representación reducida del espacio de las variables en estudio mediante la transformación. La clasificación: análogo al primer enfoque, considera los individuos y las variables dispersos en un multiespacio. Interdependencia: propósito es estudiar la interdependencia entre las variables. Formulación y pruebas de hipótesis: está definida por unos parámetros que deben ser estimados y verificadas de acuerdo con la información recopilada por 3 etapas: la formulación, la estimación y validación del modelo.
Escalas de medición:
Se desarrolla de reglas sistemáticas y de unidades significativas de medida para identificar o cuantificar las observaciones empíricas. Hay 4 escalas: nominal, ordinal, intervalo y razón.
Info
Métodos de dependencia: Regresión múltiple: se centra sobre la dependencia de una variable respuesta respecto a un conjunto de variables regresarlas o predictoras. Análisis discriminante suministra los requerimientos y objetos para tomar esta decisión. Análisis logita: el interés se distingue a investigar los efectos de un conjunto de predictora sobre la respuesta, las variables predictoras pueden ser tipo cuantitativo, categórico de ambas. Análisis de correlación conocía: mediante este análisis se busca una relación lineal entre un conjunto de variables predictoras y un conjunto de criterios medidos y observados. Análisis de varianza, multivariada cuando múltiples orientas son evaluados (tx) y el propósito es determinar su efecto sobre una o más variables. Análisis conjunto: es una técnica que trata la evaluación que de este requieren o esperan sus consumidores o usuarios.
Métodos de independencia: Las técnicas de análisis de interdependencia buscan el cómo y por qué se relacionan o se asocian un conjunto de variables. Análisis de componentes principales. Análisis de conglomerados. Análisis de correspondencias. Escalamiento multidimensional. Modelos log-lineales. Modelos estructurales. Análisis de factores comunes. .
Info
Distribuciones conjuntas: una variable aleatoria p-dimensional es un vector en el que cada una de sus componentes es un vector en el que cada una de sus componentes es variable aleatoria. Los vectores aleatorios pueden considerarse como el objeto central del trabajo en el análisis y métodos de las estadísticas multivariadas.
Constante de hipótesis y regiones de confianza sobre µ: Desarrollo de p-pruebas invariadas inciensa la tasa de error tipo I, mientras que con las pruebas multivariadas esta se mantiene. Las pruebas invariadas no consideran la posible correlación existente entre las variables, en contraposición, las pruebas multivariadas emplean esta información. En la matonería de los tipos de casos de las pruebas multivariadas han mostrado ser más potentes que las invariadas. Se unen para rechazar la hipótesis. Matriz de varianzas y covarianza conocida. Dos poblaciones. q-poblaciones. Matriz de covarianzas desconocida: estadística T2. Un contraste de hipótesis y una estimación de regiones de confianza para el vector de medidas µ de una población normal p variante con matriz de varianzas y covarianzas desconocidas. Aplicaciones de la estadística T2. Contraste de hipótesis sobre la media en una población. Región de confianza para el vector de medidas. Contrastes sobre combinación lineal de medias. Comparación de dos poblaciones asumiendo Σ1 y Σ2. Contraste sobre observaciones pareadas. Constante sobre información adicional. Comparación de varias poblaciones. Cartas de control de calidad multivariados. Medidas repetidas. Análisis de perfiles. Análisis de varianza multivariados. Comparar el efecto de cuatro tratamientos sobre la respuesta medio de algunos variables fisiológicos. Indagar acerca de la efectividad de tres metodologías de encelan, en términos de logios confrestitovs. Determinar el efecto de tres fertilizantes y de la variedad.
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