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Transformaciones Lineales en Estadística: Efectos en Medidas de Posición y Dispersión, Ejercicios de Física Matemática

El tema 5 de estadística: transformaciones lineales en variables estadísticas. Se explica que las transformaciones lineales simplifican el estudio de datos al generar distribuciones más simples y con buenas propiedades. Se describe cómo realizar una transformación lineal y cómo afectan las medidas de posición y dispersión. Además, se introduce la importancia de tipificar las observaciones y se da un ejemplo de cómo comparar la posición relativa de datos en distintas distribuciones.

Tipo: Ejercicios

2018/2019

Subido el 15/05/2019

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Tema 5: Transformaciones Lineales
En muchas ocasiones transformar el conjunto de datos de
una variable facilita su estudio, ya que genera
distribuciones más simples y con buenas propiedades
(Ejemplo: simetría, media cero, desviación típica igual a
uno…).
En los temas anteriores ya hemos visto el efecto que tenían
algunas transformaciones de los datos en las medidas de
posición y dispersión estudiadas.
En este tema nos vamos a centrar en las transformaciones
lineales (repasando sus efectos sobre las principales
medidas de descripción numérica de los datos) y
especialmente en los datos tipificados.
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Tema 5: Transformaciones Lineales

En muchas ocasiones transformar el conjunto de datos de una variable facilita su estudio, ya que genera distribuciones más simples y con buenas propiedades (Ejemplo: simetría, media cero, desviación típica igual a uno…).

En los temas anteriores ya hemos visto el efecto que tenían algunas transformaciones de los datos en las medidas de posición y dispersión estudiadas.

En este tema nos vamos a centrar en las transformaciones lineales (repasando sus efectos sobre las principales medidas de descripción numérica de los datos) y especialmente en los datos tipificados.

Transformaciones lineales en las variables La transformación lineal en los datos consiste en multiplicarlos todos por un mismo número y luego sumarles una cantidad igual a todos.

Es decir, si se dispone de los datos:

los nuevos datos:

son una transformación lineal de los iniciales.

Ejemplo:

Datos tipificados

La transformación lineal más importante desde el punto de vista estadístico consiste en tipificar las observaciones.

Dado un conjunto de datos:

las observaciones tipificadas se construyen restando a cada dato la media y dividiéndolo por la desviación típica. Así, los datos tipificados serán:

Al tipificar una variable estamos haciendo una transformación lineal en la que:

El conjunto de datos tipificado tiene media cero y desviación típica uno, es decir, y.

Ejemplo: Dado el conjunto de datos:

con:

Ejemplo: Los estudiantes de una clase han realizado dos pruebas: A y B. Prueba A: Calificación media=6,23 con 2, Prueba B: Calificación media=5,2 con 1, Un estudiante ha obtenido 6,84 en la prueba A y 6,31 en la B, ¿qué resultado es mejor comparativamente? El 6,31 de la prueba B

Si tipificamos ambos resultados con respecto a sus distribuciones tenemos:

El resultado de 6,31 en B es comparativamente mejor que el 6,84 en A, aunque éste último sea mayor en términos absolutos. (Ver Figura 6.1 de Peña y Romo)

Ejercicio: Las notas finales de una clase han sido: Matemáticas: Dibujo:

Un alumno obtuvo un 6,25 en matemáticas y un 8 en dibujo, ¿En qué asignatura tuvo mejor posición relativa?

Si tipificamos cada valor respecto a su distribución:

Comparado con el resto de la clase ha obtenido mejor calificación en Matemáticas.