Laboratorio 1 Uso de Rstudio

Laboratorio 1

1. Diagrama de dispersión de datos

Usaremos R, habilitamos Rcmdr y el RcmdrMisc

a. Importamos datos de Excel, dos columnas x y y. En datos e importar Excel, revisamos que los datos sean los correctos en editar conjunto. No editamos si aparece row

[pic 1]

b. Para hacer el diagrama voy a Gráficas y elijo diagrama de dispersión.

Luego seleccionamos variable x y variable y

[pic 2][pic 3]

1. Coeficiente de correlación. ESTO ES MUESTRALMENTE

a. Estadísticos, resúmenes, matriz de correlación.

b. Como tomamos en cuanta ambas variables, seleccionamos las 2.

c. Seleccionamos de Pearson porque son v. cuantitativas [pic 4]

d. No activamos p-valores pareados

e. Vamos a R studio para ver resultados

[pic 5]

1. ¿Existe relación lineal? Usar prueba para ESTO ES POBLACIONALMENTE [pic 6]

Usamos ro.

PRIMERA OPCIÓN (nos dan el p valor)

1. Estadísticos, resúmenes, matriz de correlación.
2. Como tomamos en cuanta ambas variables, seleccionamos las 2.
3. Seleccionamos de Pearson porque son v. cuantitativas
4. Si activamos p-valores pareados
5. Vamos a R studio para ver resultados

[pic 7][pic 8]

SEGUNDA OPCIÓN

a. Estadísticos, resúmenes, test de correlación.

b. Como tomamos en cuanta ambas variables, seleccionamos las 2.

c. Seleccionamos de Pearson porque son v. cuantitativas

d. Seleccionamos el tipo de hipótesis alterna. Como queremos saber linealidad seleccionamos desigualdad [pic 9]

e. Vamos a R studio para ver resultados

[pic 10]

1. Ecuación de regresión.[pic 11]

a. Estadísticos, ajuste de modelos, relación lineal

b. Se guarda un nombre para la regresión automático

c. Selecciono la variable explicada (variable y, dependiente)

d. Selecciono la variable explicativa (variable x, independiente)

e. Vamos a R studio para ver resultados

[pic 12][pic 13]

[pic 14]

1. Desviación estándar de pendiente muestral

a. Estadísticos, ajuste de modelos, relación lineal [pic 15]

b. Se guarda un nombre para la regresión automático

c. Selecciono la variable explicada (variable y, dependiente)

d. Selecciono la variable explicativa (variable x, independiente)

e. Vamos a R studio para ver resultados

Mismos pasos que el anterior

[pic 16][pic 17]

[pic 18]

1. Intervalos de confianza para beta con 95 de Intervalo de confianza

Usamos una función llamada confint (Nombre del modelo de regresión) por Rstudio

• Por defecto está en 95%. Podemos cambiar agregando una coma.

[pic 19][pic 20][pic 21][pic 22]

1. ¿Existe relación lineal? Usar prueba para beta [pic 23]

a. Estadísticos, ajuste de modelos, relación lineal [pic 24]

b. Se guarda un nombre para la regresión automático

c. Selecciono la variable explicada (variable y, dependiente)

d. Selecciono la variable explicativa (variable x, independiente)

e. Vamos a R studio para ver resultados

Mismos pasos que el anterior

[pic 25][pic 26][pic 27][pic 28]

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