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InfoStat. Software estadístico. Para recibir, sin cargo, una clave de activación estudiantil de...

Date post: 25-Jan-2016
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InfoStat. Software estadístico
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InfoStat. Software estadístico

InfoStat. Software estadísticoPara recibir, sin cargo, una clave de activación estudiantil de InfoStat complete el siguiente formulario. La clave se le enviará por correo electrónico junto con las instrucciones para descargar y correr el instalador.

InfoStat. Sofware estadístico

Crear una nueva Tabla

Ya se pueden cargar los datos

En Excel

1) Seleccionar datos con sus nombres

2) Edición ---- Copiar

En InfostatEdición -- Pegar con nombre de columnasImportar datos de Excel

Estadística descriptiva

Gráficos

Se puede controlar el número de intervalos

Y el tipo de frecuencia

Tabla de frecuencias

Construcción de la Tabla

ResultadosMarca de clase Frecuencia absoluta

Frecuencia relativa

Frecuencia absoluta acumulada

Frecuencia relativa acumulada

Estadísticos

Selección de los estadísticos

Resultados

Calculo de probabilidades

Cálculo de Probabilidades

Cálculo de Probabilidades

Distribuciones

Cálculo de Probabilidades –ejemplo-

La altura promedio de los renovales de un bosque sigue una distribución normal, con un promedio de 20 cm con una varianza de 5 cm. ¿Cuál es la probabilidad de que un renoval mida más de 21.2 cm? ¿Y menos de 21.2 cm? ¿Y exactamente 21.2 cm?

ANOVA de 1 Factor

Cálculo de Probabilidades

Entrada de datos

Grupos en 1 columna

Variable respuesta en 1 columna

ANOVA

Esto nos va a servir luego para poner a prueba los supuestos

Calculo de Residuos y valores predichos

¿Qué se concluye? ¿Es válido este resultado?

Tabla de ANOVA

¿Qué es un residuo? ¿Qué es un res absoluto? ¿Y un valor predicho?

SUPUESTOS

NORMALIDAD –forma analítica-

Ho: las observaciones de cada tratamiento proceden de una población con distribución normal

H1:las observaciones de cada tratamiento NO proceden de una población con distribución normal

¿Para no rechazar el supuesto que tiene que pasar con Ho?

NORMALIDAD –forma analítica-

Conclusión: como p es mayor a 0.05 (alfa), no rechazo Ho, entonces supongo que los datos provienen subpoblaciones con distribución normal

NORMALIDAD –forma analítica-

NORMALIDAD –forma gráfica-

NORMALIDAD –forma gráfica-

Los puntos tienen que estar lo más cerca de la recta posible

NORMALIDAD –forma gráfica-

HOMOCEDACEA –forma analítica-

Ho: las varianzas de las subpoblaciones son homogeneas

H1: las varianzas de las subpoblaciones NO son homogeneas

¿Para no rechazar el supuesto de homocedacea que tiene que pasar con Ho?

HOMOCEDACEA –forma analítica-

Conclusión: como p es mayor a 0.05 (alfa), no rechazo Ho, entonces no descarto que las varianzas de las subpoblaciones sean homogeneas

HOMOCEDACEA –forma analítica-

HOMOCEDACEA –forma gráfica-

HOMOCEDACEA –forma gráfica-

Para que se cumpla la homocedasticidad la variable en los distintos grupos tienen que tener dispersiones similares

HOMOCEDACEA –forma gráfica-

Comparaciones

Comparaciones

Gráfico

Gráfico

Gráfico

TP 2. Problema 9.3

¿Supuestos?

Variable: nivel de cambio

Tipo de variable: cualitativa ordinal

Kruskal-Wallis

Kruskal-Wallis

Kruskal-Wallis

Regresión y Correlación

Cálculo de Probabilidades

Ingreso de datos

Variable dependiente

Variable independiente

Especificación del modelo

Calculo de Residuos

Calculo de Residuos

• Hipótesis

Ho: H1:• Resultado

• Conclusión:

Normalidad

Supuestos del modelo

Q-Q plot

• Hipótesis

Ho: H1:• Resultado

• Conclusión:

• Homocedasticidad • Correcta especificación del modelo lineal• Inexistencia de outliers

Supuestos del modelo

Gráfico de dispersión de residuos vs predichos

Prueba de hipótesis para beta

R2

Coeficientes

a y b

Conclusión:


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