Hedapen txartela
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Se llama tasa de variación del año *t* al año *t+1* al valor obtenido en el año *t+1* menos el valor obtenido en el año *t*, dividido por el valor en el año *t*.
Los números índice se utilizan para comparar el valor de una variable en momentos determinados. Son magnitudes relativas. Los simples se refieren a una sola magnitud, y toman un año como base.
Un índice es mejor que otro cuando más y mejores propiedades tenga.
Un índice ponderado es aquel en el que, en la agregación de variables, cada una está multiplicada... Continuar leyendo "Conceptos Clave de Estadística: Tasas de Variación, Números Índice y Series Temporales" »
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Un concepto crucial en optimización. Se determina mediante:
Para analizar el comportamiento... Continuar leyendo "Fundamentos de Optimización Matemática: Convexidad, Lagrange y KKT" »
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Si bien es posible ajustar una regresión lineal para predecir probabilidades de pertenencia a la clase 1, como hemos visto, esto rompe algunos de los supuestos de la regresión lineal. En particular, va en contra de la homocedasticidad y, además, dada la estructura de la regresión lineal, predice probabilidades mayores a 1 y negativas.
Utilizamos el método de máxima verosimilitud. Este método iterativo busca los mejores parámetros para la regresión logística, donde cada iteración maximiza la verosimilitud de que los parámetros expliquen
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Este documento explora los conceptos esenciales de la estadística descriptiva y las nociones básicas de probabilidad, fundamentales para el análisis y la interpretación de datos.
Las medidas de tendencia central son valores que representan el centro de un conjunto de datos. Son útiles para resumir la información de una distribución.
Es una medida de posición central que se calcula para una variable (discreta o continua). Cuando las distribuciones están agrupadas en intervalos, la media se calcula utilizando la marca de clase.
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El hecho de estudiar a los sujetos que forman una muestra, en lugar de a toda la población, ocasiona un error denominado error aleatorio. La determinación de este error es el objetivo principal de la inferencia estadística. ¿Qué buscamos con la inferencia? Extrapolar el comportamiento o la modalidad estudiada en una muestra a toda la población y sacar conclusiones referentes a una característica estudiada de la población, a partir de un subconjunto (muestra).
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Espacio comprendido entre dos semirrectas con un punto en común llamado vértice.
Semirrecta que divide a un ángulo en dos partes congruentes.
Propiedad: La distancia desde cualquier punto de la bisectriz a las dos rectas es congruente.
Recta perpendicular a un segmento en su punto medio.
*Aparece la idea de mediatriz como lugar geométrico de los puntos que equidistan de los puntos dados y con ella aparece la idea de perpendicularidad y la idea de congruencia de triángulos con los criterios LLL y LAL.
Punto de un segmento que lo divide en dos partes congruentes.
Que forman un ángulo de 90º.
Conjunto de puntos alineados.
Comparten un lado, un vértice y son suplementarios.... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Geometría Plana" »
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Una distribución teórica de probabilidad es un modelo para una variable aleatoria que describe la forma en que los eventos están distribuidos a lo largo de los posibles valores que pudiera tomar dicha variable.
Cuando en un experimento aleatorio a cada suceso elemental le asignamos un valor numérico, obtendremos una variable aleatoria. Estas pueden ser de dos tipos:
Aquel experimento aleatorio que tiene dos resultados posibles, los cuales se denotan como aciertos o fracasos con probabilidad respectiva.
Se basa en el experimento de Bernoulli. Es un experimento aleatorio... Continuar leyendo "Distribuciones de Probabilidad y Variables Aleatorias: Conceptos Clave y Aplicaciones" »
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Variable dependiente: Porcent
Regresores: p, p
El modelo estimado sería: Porcent= 45+0,01* p -23*p + ui
Comprobaremos si el ajuste del modelo es bueno a través del R Cuadrado y el R Cuadrado Ajustado. El ajuste del modelo es bastante bueno, ya que el R Cuadrado es de 0,83 y el R Cuadrado Ajustado de 0,80. Por tanto, el modelo de regresión logra explicar en torno al 80% de la variación muestral de la variable dependiente.
Comprobaremos si el modelo es significativo en su conjunto. Lo que se pretende contrastar es si el R Cuadrado es igual a 0 o no. Por tanto, planteamos las siguientes hipótesis:
(Tabla Anova): podemos afirmar que el modelo es... Continuar leyendo "Análisis de Regresión Lineal Múltiple" »