tv.um.es

En este vídeo vamos a ver los dos ejercicios del ejemplo de teoría, correspondientes a aparte de de la sección 3, o sea, que sería de variables cuantitativas, que toman mucho valores diferentes. Bien, por un lado, vamos a ver, en primer lugar, el ejercicio 3, que nos dice lo siguiente. Tenemos la siguiente tabla que recogen las covarianzas y los coeficientes de correlación respectivamente, para distintas variables cuantitativos del conjunto de datos demografia, provincias, y nos pide que ordenemos las variables de menor a mayor relación, o sea, que esta primera tabla sería la correspondiente a las coherencias, y estas segundo tabla, los coeficientes de correlación bien. Primer paso cual elegimos para decidir las parejas que tienen menor o mayor relación, pues recordar que dijimos que la covarianzas no está acotada. Entonces, la gobernanza, el informe del tipo de relación, 7, se 307 crecientes, pero no, cuánta relación hay entonces? La covarianzas no nos sirve para comparar la relación que existe entre dos parejas de variables diferentes. Sin embargo, el coeficiente de correlación sabemos que sí está encontrado y siempre está entre menos -1 1, de manera que el signo nos dice el tipo de relación y el valor absoluto de ese coeficiente nos dice la cantidad de relación. Entonces nos vamos a fijar en los coeficientes de correlación. Bien. Por lo tanto, nos olvidamos de la tabla y nos centramos en la segunda tabla. Vale, vamos a trabajar. Conecta tabla aquí? Vale. Fijaros que tenemos las variables. Superficie, población, población femenina, natalidad y mortalidad. Cómo interpreto yo esta tabla que me he traído tabla? Pues cada uno de estos números de aquí vale. Cualquiera de ellos lo está diciendo en la relación que si te lo en practica. Pero cómo se obtienen estas tablas. Pero ahora mismo nos fijamos en la interpretación, solo recabando el número de lo que nos está diciendo, en la relación que existe, entre las variables de esa columna y esa fila. Entonces, por ejemplo, este de aquí el cero con 98, 77 nos dice la relación que hay entre mortalidad y la población femenina. Entonces, entre estas dos variables tenemos un coeficiente de correlación del punto 98, 77 es lo que quiere decir que tienen mucha relación, además de tipo creciente. El valor es positivo, por lo tanto el tiempo relaciones creciente, lo que quiere decir que si la mortalidad crece, la población femenina crece, y al revés, si la mortalidad de crece la población femenina crece y además esta relación es muy, muy altas, aproximó mucho alumno. Por lo tanto, tenemos una relación muy fuerte entre las dos variables. De hecho tenemos una relación lineal, casi perfecta, ley, recordar que el uno sería la relación en línea, es decir, podríamos expresar una variable como una recta en la otra variable y conocido el valor de una podemos conocer de forma determinista el valor de la otra bien más cosas a tener en cuenta en esta tabla. Por esa razón, puesto que cada número nos dicen cuántas relación hay entre una variable y la otra, la de esa columna y de esa fila, toda la diagonal principal vale la principal marca hasta ahora la diagonal principal de esta tabla serían el número de aquí la diagonal, y digo. Bueno, quiero decir los que ocupan la misma posición en fila y en columna, el 1, 1, el 2, 2, 3, 3, 4, cuatro 5, 5. Esos cinco números son 1, porque porque cuál es la relación de una variable consigo misma? Pues perfecta creciente y lineal, porque es lo mismo. Tenemos elx igual, ahí vale? Entonces, en ese caso, obviamente, tenemos un mundo, pero eso no nos aporte información. Nosotros queremos parejas de variables diferentes, lógicamente. Bien. Entonces de esos nos olvidamos, porque no nos importa. Ahora hay que mirar toda la tabla, no. Por qué? Porque nosotros siempre hemos dicho la relación que existe entre sí la misma relación que existe entre y equis. Entonces, si nos fijamos, por ejemplo, en este número, este número que me dice me dice la relación que existe entre superficie y población femenina. Pero cuál es el número? La población femenina y superficie, es decir, una es equis y la tres equis entonces todos los números que hay por debajo de esa diagonal principal son exactamente iguales, de manera asimétrica, con los de arriba, intercambiando la feliz y la voluntad, por ejemplo. Este es el tre perdón, el 1, tres no, primera fila la columna, pues es exactamente igual que el de tercera fila, primera columna. Este por ejemplo. De aquí este sería segunda fila. Quinta columna, pues es exactamente igual que quinta fila según la voluntad de sucesivamente. Por lo tanto, al final los únicos, numeritos que nos tenemos que fijar por, por ejemplo, vale. Son los que están por encima de la diagonal principal. También lo a con los que están por debajo vale, da igual, pero bueno, por fijar uno de los dos de escenario, pues por ejemplo voy a mirar los que están por encima de la deuda principal. Eso quiere decir quiero números que voy a mirar son total. Estos son los números que vamos a ayudar a mirar. Solo números que corresponden al todas las distintas parejas que están formadas en el aula. Bien ahora como los ordenamos, para ordenarlo, nos olvidamos del signo. Por qué nos olvidamos del signo? Porque el signo solo nos dice el tipo de relación que existe entre las variables, entonces nos olvidamos del signo y nos quedamos con los números, y ordenamos los números de menor a mayor. Porque que menos coeficiente de correlación tiene es el que menos relación tiene. Entonces, hemos pequeñito. De dos sería este. Aquí no; 14, 30, después, 15; 30. Después allí después, este después tendríamos este quinto de después tenemos este sexto séptimo octavo noveno y decía entonces. Ese es el orden de las parejas. La primera pareja, pues superficie y mortalidad aquí segundo, pareja allí: superficie y natalidad; tercera, pareja, superficie y población femenina. Cuarta, pareja: superficie y población; quinta, pareja, natalidad, calidad después; o la acción femenino y mortalidad después: población y mortalidad; después: población femenina y natalidad, después población en la actualidad; y, por último, población y población femenina. Por lo tanto, esa sería la lista de parejas. Tenemos que dar la que tenéis en este punto? Vale, y esto sería en sus correspondientes coeficientes de correlación? Vale? Ya tendríamos resuelto este primer ejercicio, vamos al segundo, que sería el ejercicio cuarto. El ejercicio cuadro os doy los coeficientes de determinación para distintas variables cuantitativa del conjunto de datos mundo. Que hubo siendo vuelto más. La verdad. No puesto mal. Quiero decir, si en realidad corresponde a demografía provincial. Bueno, vamos a entender que no puedan tampoco en realidad o no influir lo que nos dicen es para estimar cada una de dichas variables cuantitativas que otra variable escogería es decir. Vamos a considerar todas las variables con cuantitativas que aparecen en tabla. Por ejemplo, nos fijamos por fila. Vale exactamente igual que fijarnos a las de columna, vale exactamente la misma. Por ejemplo, yo me he fijado en la variable fila. Como digo, da igual que nos está viviendo el enunciado. No está pidiendo que para cada una de estas variables digamos que otra variable, la mejor para estimarla es lo que hemos visto nosotros para hacer eso. Nosotros hemos visto que en función de la relación que existe entre esas dos variables yo puedo buscar una recta no, una pareja de variables sí y en función de la relación que existe entre sí yo puedo plantear buscar la recta igual ama b por ello. De manera que yo puedo estimar, vale la variable e-y a partir de esa variable equis, entonces cuál va a ser la mejor, la mejor va a ser con aquella con la que mejor mayor relación tengan, con la que mejor estimación haga entonces esa estimación, la medida muy lo buena o mala, que era en función del coeficiente de determinación. Qué es lo que nos da? Está precisamente entonces para cada una de esas variables. Yo tengo el coeficiente denominación de esa variable, con el reto. Por ejemplo, para la variable en superficie yo tengo el coeficiente terminación consigo misma que evidentemente, no me sirve. No puedo activar una variable a partir de sí mismo, porque igual que no conozco la variable no la conozco a sí misma. Entonces tengo población, tengo población femenina, natalidad y mortalidad. Estas son mis candidatas. Entonces, entre esas variables, cual el hijo yo, pues siempre voy a elegir aquella variable que tenga un coeficiente determinación mayor, porque aquella variable que tiene un coeficiente de denominación mayor en la que me devuelve una recta mejor para estima la otra variable. Entonces, por ejemplo, para superficie, elegiría indistintamente población o población femenina porque tiene exactamente el mismo coeficiente. Determinación. Ahora, para población que elegimos, pues para población el valor más alto población femenina este valor es el más alto de toda esta fila. Por lo tanto, me quedo con la variable población femenina ahora para población femenina. Cuál es el valor más alto? Pues lo mismo claro se cumple. No tendría por qué pasar a leer, pero en este caso población femenina tiene el valor más alto con población. Por lo tanto, para estimar población femenina elegiría, por ejemplo, para estimar natalidad elegimos también población, porque es con aquella que tiene el coeficiente de determinación, mayor dos está fila. El el mayor es este. Por último, paramos Talía. Tenemos que el mayor valor también población. Por lo tanto, también elegiríamos por hacer. Entonces, esta sería la lista completa de las variables, que iríamos la superficie. Población o población femenina para población, población femenina, y para los otros tres elegiríamos en los tres casos a variable, población