N dimensionales bidimensionales Ya hemos visto que se

N dimensionales -bidimensionales Ya hemos visto que se trata de establecer relaciones entre informaciones-variables. ¿para qué? Para poder “modelizar” y en base a ello poder predecir. Supongamos que tenemos datos sobre el peso y la altura de personas

Si se trata de alturas y pesos de personas la cuestión si parece clara. La altura modifica el peso y no al contrario, por tanto la causa será la altura y el efecto el peso. Estas relaciones , modelizaciones y predicciones serán objeto de lo que más adelante veremos. Regresión

Bidimensionales 1 Forma de establecer un información bidimensional 1. 1 Sin Tabla. Supongamos el simple ejemplo ya visto. La manera más fácil es con frecuencias conjuntas igual a 1 , aunque se repitieran , así:

Sería así Subíndice i para X Subíndice j para Y ni, j es la FRECUENCIA CONJUNTA es decir el número de veces que se repite el par de números x e y Es verdad que el par (2, 4) se repite 2 veces , así como el (4, 10). . pero los tomamos como “distintos”. Si trabajamos con ordenador es lo habitual, nos da igual tener 5 filas o 5000.

Más correcto formalmente , pero bastante inusual es reducir filas. Sería así: Donde ni, . Es el número de veces se repite el valor i de X, sin tener en cuenta lo que valga Y Donde n. , j Es el número de veces se repite el valor j de y, sin tener en cuenta lo que valga x

Una opción habitual es la tabla de doble entrada. la tabla de contingencia. Cuando las variables no son medibles (atributos) la tabla de correlación Cuando las variables son medibles En el caso del ejemplo simple quedaría :

Quedaría así nuestro ejemplo Lógicamente si nos quedamos con información de X prescindiendo de la dada por Y Que sería o denominamos marginal X Lógicamente si nos quedamos con información de X prescindiendo de la dada por Y Que sería o denominamos marginal Y

De igual manera podemos establecer distribuciones condicionadas así como X/Y= algo(valor, valores) equivaldría a X condicionada a que Y vale un o unos determinados valores En nuestro traído ejemplo veamos como sería X/Y=12, yendo a la tabla de correlación nos quedaríamos con lo siguente Luego tendríamos