EST_1415_Practica2

948 days ago by sevillad1415

Práctica 2 de Estadística

 

Límite de entrega de esta práctica: ver tarea en Moodle o calendario de la asignatura. Hasta una semana de retraso: vale hasta el 50%. Más de una semana de retraso: no cuenta para la nota.

Instrucciones:

  1. Haz una copia de la hoja pública y renómbrala: si tu correo es usuario@alumnos.unex.es añade al final del título _usuario, por ejemplo EST_1415_Practica2_sevillad.
    • Para cambiar el nombre pulsa en el título de la hoja (arriba del todo, entre el logo de Sage y el menú "File...")
  2. Comparte la hoja de trabajo con el usuario sevillad1415 mediante el botón Share de arriba a la derecha.
  3. Trabaja la práctica: los ejercicios marcados "opcional" son solo para subir nota.
  4. Cuando hayas terminado, haz una copia en un único fichero PDF y ponlo en el campus virtual. Esa será la versión que se evaluará. La hoja no se considera entregada si no se ha compartido (punto 2).
    • Para generar el PDF lo más sencillo es usar el botón Print de arriba e imprimir la nueva página a fichero.
    • Una alternativa es hacer capturas de pantalla (JPG, PNG...) de la hoja a imprimir, y convertirlas a PDF uniendo después los distintos ficheros generados.
  5. Ve al campus virtual, al registro de horas no presenciales, y pon allí las dedicadas a esta práctica (recuerda descontar las presenciales de laboratorio), indicando en "observaciones" la actividad.

 

 

El código siguiente calcula y dibuja la recta de regresión de una lista de pares, y también calcula el coeficiente de regresión lineal.

data=[[0,0],[1,1],[2,1],[4,4]] xdata=[a[0] for a in data] ydata=[a[1] for a in data] r.cor(xdata,ydata).n() 
       
0.957841488692319
0.957841488692319
var('a,b') f(x)=a*x+b ans=find_fit(data,f,solution_dict=True) g(x) = f(a=ans[a],b=ans[b]) (plot(g(x),(x,min(xdata)-1,max(xdata)+1))+list_plot(data,size=20)).show(figsize=5) 
       

Ejercicio 1. Calcula y representa la recta de regresión de las alturas y pesos tomados en clase:

[158,60], [173,63], [182.5,64], [161,52], [161,53], [173,68], [160,51], [185,72], [170,95], [176,60], [168,57], [180,78], [170,63.2], [170,98], [190,79], [180,80], [169,64], [162,60], [171,89], [177,79], [187,80], [182,70], [176,70], [175,78], [171,61], [150,65], [164,55], [174,74], [180,74], [188,94], [165,52], [192,114], [181,70], [155,55], [180,90], [180,65], [172,67], [175,72], [167,85]

¿Qué conclusión sacas?

 
       

Ejercicio 2. Los datos siguientes son las notas de evaluación continua y del examen final de Cálculo Avanzado en 2014-15:

[4.37,2.6], [3.675,0.7], [5,4.9], [3.92,1.7], [4.4225,3.3], [3.53,2.6], [4.3725,2.2], [4.335,2.8], [4.4025,1], [3.64,3], [3.52,1.1], [2.87,2.1], [3.3125,2.5], [4.7825,3.1], [2.242,2.9]

Estudia la correlación lineal y extrae las conclusiones que puedas.

 
       

Ejercicio 3. En los tres últimos años, la temperatura media global ha superado la media del siglo XX en 0.41, 0.65 y 0.78 grados respectivamente.

Encuentra en internet otra variable correspondiente a esos tres años, de cualquier tipo (no necesariamente geofísico), que tenga bastante correlación positiva con los tres valores de arriba (pista: esos tres valores son crecientes, como ves). Incluye el enlace donde se encuentren los datos de tu nueva variable.