Finalidad presentar un análisis

INTRODUCCION

El siguiente trabajo tiene como finalidad presentar un análisis, obtenido de encuestas realizadas por los estudiantes de III semestre; donde se relacionaron las variables propuestas para dicho estudio estadístico. Este trabajo se soporta con sus respectivas graficas de distribución y dispersión para el análisis pertinente.

Lo primero que se encontrará en este trabajo es el resumen de los conceptos empleados en el desarrollo de este; para una mejor comprensión de los resultados obtenidos. A continuación se mostrara el análisis de regresión lineal y correlación con sus respectivas graficas ; por consiguiente seguirán las hipótesis con su respectiva comprobación y finalizando se encontraran las conclusiones

Marco teórico

Estadística inferencial el principal objetivo de la estadística consiste en poder decir algo con respecto a un gran conjunto de personas, mediciones u otros entes (población) con base en las observaciones hechas sobre solo una parte (muestra) de dicho gran conjunto.

Partiendo de esta definición continuaremos con los principales conceptos a tratar en el siguiente trabajo.

El coeficiente de correlación es una medida de intensidad de la relación lineal entre dos variables. Los valores negativos indican una relación inversa y los valores positivos indican una relación directa.

r= 〖SC〗_xy/(√(〖SC〗_x* ) 〖SC〗_y )

Análisis de regresión lineal es un procedimiento estadístico que estudia la relación funcional entre dos variable. Con el objeto de predecir una en función de la otra

〖SC〗_x= ∑▒x^2 - (∑▒〖(〖x)〗^2 〗)/n

〖SC〗_y= ∑▒y^2 - (∑▒〖(〖y)〗^2 〗)/n

〖SC〗_xy= ∑▒xy- (∑▒x* ∑▒x)/n

Distribución normal fue reconocida por primera vez por el francés Abraham de Moivre (1667-1754). La distribución de una variable normal esta completamente determinada por dos parámetros, su media y su desviación estándar; la distribución normal es asintótica – la curva se acerca cada ves mas al eje x pero en realidad nunca llega a tocarlo.

Grafico de dispersión en este grafico se encontrara la relación de dos variables en el eje x se presenta la variable independiente con valores reales, mientras que en el eje y la variable dependiente con valores de predicción; es decir, en esta metodología de graficado se presenta la relación de los valores reales previstos por el modelo. En este tipo de gráficos se puede observar una nube de puntos dispersos que muestran la divergencia entre los datos reales y los esperados,

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