miércoles, 23 de marzo de 2016

TECNICAS ESTADÍSTICAS


INTEGRANDES DE FAMILIA

Frecuencia
Porcentaje
Porcentaje válido
Porcentaje acumulado
Válido
3
2
20.0
20.0
20.0
5
2
20.0
20.0
40.0
6
5
50.0
50.0
90.0
9
1
10.0
10.0
100.0
Total
10
100.0
100.0


GASTO EN ALIMENTOS

Frecuencia
Porcentaje
Porcentaje válido
Porcentaje acumulado
Válido
1500
1
10.0
10.0
10.0
2000
1
10.0
10.0
20.0
3000
2
20.0
20.0
40.0
5000
3
30.0
30.0
70.0
6000
3
30.0
30.0
100.0
Total
10
100.0
100.0



INGRESOS TOTALES

Frecuencia
Porcentaje
Porcentaje válido
Porcentaje acumulado
Válido
6000
1
10.0
10.0
10.0
10000
2
20.0
20.0
30.0
10500
1
10.0
10.0
40.0
11000
1
10.0
10.0
50.0
12000
1
10.0
10.0
60.0
24000
1
10.0
10.0
70.0
45000
2
20.0
20.0
90.0
45500
1
10.0
10.0
100.0
Total
10
100.0
100.0
















Estadísticos descriptivos

N
Mínimo
Máximo
Media
Desviación estándar
INTEGRANDES DE FAMILIA
10
3
9
5.50
1.716
GASTO EN ALIMENTOS
10
1500
6000
4250.00
1719.981
INGRESOS TOTALES
10
6000
45500
21900.00
16704.623
N válido (por lista)
10





Todos estos resultados y ejemplos los da la aplicación SPSS, esa es una de las ventajas que tiene este programa, ya no necesitas calcular nada.











lunes, 7 de marzo de 2016

MODELO MATEMÁTICO ESTADISTICO. (REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

Se realiza un estudio dirigido al gasto familiar. 
Se desea conocer la relación que afecte el gasto de alimentación mensual de una familia con el ingreso mensual.

Gasto de alimentos
Integrantes de familia
 5,000
6
6,000
9
2,000
5
3,000
6
1,500
3
5,000
6
6,000
6
3,000
3
6,000
6
5,000
5



X
y
X2
Y2
x.y
6
5,000
36
25,000,000
30,000
9
6,000
81
36,000,000
54,000
5
2,000
25
4,000,000
10,000
6
3,000
36
9,000,000
18,000
3
1,500
9
2,250,000
4,500
6
5,000
36
25,000,000
30,000
6
6,000
36
36,000,000
36,000
3
3,000
9
9,000,000
9,000
6
6,000
36
36,000,000
36,000
5
5,000
25
25,000,000
25,000
55
42,500
329
207’250,000
252,500
b  = n (åXY) – (åX)(åY)  =
        n (åX2) – (åX)2

 b = 10 (252,500) – (55) (42,500)  =    2’525,000 – 2’337,500 = 187.500   =   707.54717
            10 (329) – (55)2                                                 3,290 -  3,025                    265

a = åy -  båx42,500  - (707.54717) (55)    42,500 - 38,915.09435  =   3,584.90565 = 358.490566
             n                            10                                                   10                                    10            

Este análisis de regresión y correlación nos  permite cuantificar la relación que puede ser observada cuando se grafica un diagrama de puntos dispersos correspondientes a dos variables, cuya tendencia general es rectilínea, en este caso el gasto alimenticio con el número de integrantes de una familia.
A simple vista podemos ver la relación  positiva entre ambas variables,  entre más aumenta el número de  la familia obviamente más aumenta el gasto en alimentos, en este caso el importe que se gasta o se destina para alimentación es favorable, se puede decir es una economía sana.

Se nos pide encontrar la covariancia de  X y Y     


 r  =__ sxy__  =    tenemos que encontrar la covariancia de =
        sx . sy

sxy= å xi yi  -`C.`U =
             n

sx= Öåxi² - (x)² = 
           n

sy= Öåyi²  - (y)²    =
           n  
        
Solución:
Se calcula la media aritmética
`C =  55  =  5
           10

`U = 42,500  =  4,250
             10

sx= Öåxi² - (x)² =  Ö329  -  5² = 2.81
           N                              10

sy= Öåyi²  - (y)²    =   Ö207,250 – 4,250² = 4,248
           n                                10

sxy= å xi yi  -`C.`U =  252,500   -  5   . 4,250 =
             n                               10

r  =__ sxy__  =   ­­­___4,000___  =   0,335
        sx . sy          2.81  .  4,248

Con este resultado nos damos cuenta que la covariancia es muy baja, ya que el valor  va de 0 a 1 entre mayor sea el número mejor es la covariancia, para poder inferir sobre el comportamiento de una población de datos xy.