Regresión Lineal Múltiple

Modelo Estimado

Variable dependiente: Porcent

Regresores: p, p

El modelo estimado sería: Porcent= 45+0,01* p -23*p + ui

Bondad de Ajuste

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.

Significancia del Modelo

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:

• Ho: R^2=0
• H1:R^2 =I 0

(Tabla Anova): podemos afirmar que el modelo es... Continuar leyendo "Análisis de Regresión Lineal Múltiple" »

Regla de Laplace

ACP. Como podemos ver, trabajamos con un gran número de observaciones, claramente superior a 50. Además, se supera la ratio deseada de variables y observaciones (1:10), ya que hay … variables y … observaciones.

En la matriz de correlaciones que encontramos en la página siguiente vemos que existe una cantidad razonable de correlaciones elevadas (consideraremos que se trata de una correlación elevada si es > |0,3|).

Si atendemos al valor del determinante de la matriz de la página anterior, nos damos cuenta de que su valor es muy próximo a 0. Esto es un claro indicativo de que las variables que nos ocupan están linealmente relacionadas.

Ahora atenderemos a los valores que adopta la diagonal principal de la matriz de correlación anti-... Continuar leyendo "Análisis de Componentes Principales: Guía Práctica y Optimización" »

Conglomerados

Es necesario estandarizar las variables, ya que las unidades de medida son similares. Por tanto, el peso de ninguna variable será excesivo o muy reducido, condicionando la formación de grupos en el análisis de conglomerados.

En lo que respecta a posibles outliers, en el análisis preliminar no se ha detectado ninguno. No obstante, por la propia medición de las variables, si se detectara alguno en fases posteriores del análisis, se trataría de un outlier legítimo y no deberíamos eliminar la observación.

Posteriormente, procederemos a realizar el análisis de conglomerados. Para ello, con base en lo que se recoge en la literatura, incluiremos todas las variables de escala disponibles, pues ninguna parece estar relacionada... Continuar leyendo "Metodología para la Creación y Validación de Conglomerados" »

Métodos y Aplicaciones en Ecuaciones Diferenciales

Este documento presenta un resumen de los métodos clave para la resolución de ecuaciones diferenciales y sus aplicaciones prácticas.

1. Solución por Sustitución (Ecuaciones Homogéneas)

Este método se aplica a ecuaciones diferenciales homogéneas. Se sustituyen x e y por tx y ty, respectivamente, para verificar la homogeneidad. En la práctica, se realiza la sustitución y = xu y dy = udx + xdu.

• Ejemplo: (y^2 + yx)dx + x^2 dy = 0
• Paso 1: Sustituir y = xu y dy = udx + xdu en la ecuación original:

  (x^2u^2 + x^2u)dx + x^2(udx + xdu) = 0

• Paso 2: Agrupar términos y simplificar:

  (x^2u^2 + 2x^2u)dx + x^3du = 0

• Paso 3: Separar las variables u y x para integrar:

  ∫ du / (u(u+2)) = - ∫ 1/x dx

• Paso 4:

Muchas características de los seres vivos están relacionadas con su tamaño y varían en función de este. Por ejemplo, la tasa respiratoria: organismos más grandes normalmente tienen mayores tasas respiratorias; o la velocidad de vuelo de los pájaros. El número de individuos por superficie (la densidad de población) también varía en función del tamaño de los organismos (poblaciones cuyos individuos son más pequeños suelen ser más densas). Estos patrones de variación con el tamaño reflejan una serie de limitaciones estructurales o funcionales.

Normalmente, esa relación de proporcionalidad tiene una expresión matemática:

Y = a · W^b

Donde:

• Y = Característica ecológica dependiente del tamaño
• W = Medida del tamaño corporal

Forma

Fundamentos de Estadística

Introducción

La estadística es la ciencia que se ocupa de recoger y ordenar datos de eventos, experimentos o acontecimientos que suceden en el tiempo.

Tipos de Estadística

• Estadística inferencial o inductiva: Se refiere a una población en particular.
• Estadística descriptiva o deductiva: Representación de la información obtenida de los datos.

Conceptos Básicos

• Población estadística: Es la recolección de mediciones de todos los elementos de un universo, que puede ser finito o infinito.
• Muestra aleatoria: Se da cuando conocemos las posibilidades de que un elemento de la población se incluya o no en la muestra.
• Parámetro: Son los valores que describen las características de una población.
• Estadígrafo: Es la medida

Ikuskera Modernoa: Unibertsoa, Makinaren Pareko

Planeten higidura zehaztasun handiagoz iragartzeko, Kopernikok eredu heliozentrikoa proposatu zuen. Horretaz gain, Lurraren hiru higidurak adierazi zituen: errotazioa, translazioa eta deklinazioa.

Tycho Brahe astronomoak datu asko bildu zituen; izan ere, zeruko objektuen higidurari behaketa zehatzak egin eta emaitza guztiak jaso zituen. Datu horiek guztiak oso erabilgarriak izan ziren Johannes Kepler astronomoarentzat eredu teoriko bat osatzeko. Horiei esker, Keplerrek bertan behera utzi zuen esferen ideia eta planeten orbitak zirkularrak zirelakoa, eta formula matematiko baten bidez azaldu zuen planeten higidura, hiru lege oinarri hartuta.

Galileo Galilei astronomoak eredu astronomiko berria indartu... Continuar leyendo "Unibertsoaren Ikuspegia: Klasikotik Moderno eta Garaikidera" »

Fundamentos de Estadística Descriptiva

Variables y Frecuencias

Para que tenga sentido calcular las frecuencias acumuladas de una variable, esta debe ser, como mínimo, ordinal.

Representación Gráfica

Para comparar, mediante una representación gráfica, las puntuaciones de dos grupos distintos en una variable, se deben utilizar en el eje de ordenadas las frecuencias absolutas.

Medición de la Variabilidad

Para estudiar hasta qué punto los valores de una distribución son similares o diferentes entre sí, se debe utilizar un índice de variabilidad.

Puntuaciones Típicas

La media y la varianza de las puntuaciones típicas valen, respectivamente, 0 y 1, siempre.

Coeficiente de Correlación de Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson indica... Continuar leyendo "Conceptos Clave de Estadística: Fundamentos y Aplicaciones" »

Método de Máxima Diferencia

El método de máxima diferencia es una técnica empleada en el análisis comparado. Consiste en seleccionar sistemas que tengan todos los factores diferentes, *excepto* en el fenómeno que se busca explicar. En este modelo, todas las variables de contexto (o de control) son diferentes, a diferencia de la variable dependiente e independiente focal, que son iguales entre los casos de estudio.

Siguiendo a Anckar (2008: 390), cuando se elige un diseño de máxima diferencia, se busca eliminar posibles explicaciones alternativas contextuales del fenómeno. El objetivo es centrarse en una única variable que pueda estar asociada al fenómeno estudiado. Se eligen unidades de investigación que sean tan diferentes como... Continuar leyendo "Métodos de Máxima Diferencia y Máxima Similitud en el Análisis Comparado" »