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Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztpalapa MODELOS GRÁFICOS Modelos Matemáticos en Biología I Asesor: Dr.

Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztpalapa MODELOS GRÁFICOS Modelos Matemáticos en Biología I Asesor: Dr. Miguel Ángel Armella Presentan: Constante Pérez Luis Guillermo Estrada Sánchez Iveth Hernández Gorrosquieta Ma. Elizabeth Manríquez Montiel Citlali Cihuapilli Trujillo Vázquez Selene Karinna

Introducción Son representaciones de los resultados de una investigación, utilizan variables aleatorias relacionadas. Se

Introducción Son representaciones de los resultados de una investigación, utilizan variables aleatorias relacionadas. Se busca entender fácilmente lo que significa una serie de números. Y resaltan lo relevante de un fenómeno sin ahondar en lo estadístico. Son la base de los modelos estadísticos.

Tipo de tabla Tipo de gráfico De frecuencia o univariada: Variable cualitativa o cuantitativa

Tipo de tabla Tipo de gráfico De frecuencia o univariada: Variable cualitativa o cuantitativa discontinua • Pastel • Barras simples De doble entrada o bivariada: • Dos variables cualitativas • Una cualitativa y una cuantitativa discontinua • Dos cuantitativas discontinuas • Barras compuestas • Barras superpuestas De frecuencia o univariada: Variable cuantitativa continua Histograma De doble entrada o bivariada: Una variable cualitativa y una cuantitativa continua Polígono de frecuencia Doble entrada o bivariada: Dos variables cuantitativas Diagrama de puntos

Gráficas circulares Visualizan datos cualitativos • Círculo dividido en TAJADAS • El área es

Gráficas circulares Visualizan datos cualitativos • Círculo dividido en TAJADAS • El área es proporcion al a la frecuencia relativa de una categoría dada

Barras simples Se utiliza para presentar la distribución de una tabla de frecuencia o

Barras simples Se utiliza para presentar la distribución de una tabla de frecuencia o univariada.

Barras compuestas o de conjunto Representan la información de tablas de doble entrada; pueden

Barras compuestas o de conjunto Representan la información de tablas de doble entrada; pueden ser dobles, triples, múltiples. Cada barra expresará las categorías o criterios de clasificación de las variables que se representan. Sirven para efectuar comparaciones entre grupos de datos.

En el eje X se coloca la variable independiente y en el eje Y

En el eje X se coloca la variable independiente y en el eje Y la frecuencia de aparición del evento (cantidades, porcentajes, tasas, etc. ) Criterios de clasificación Frecuencia del evento Una característica que distingue a los histogramas y las gráficas de barras es que en estas últimas no hay un orden y en los histogramas sí lo hay.

Barras superpuestas En el eje de las X se ubica una de las variables

Barras superpuestas En el eje de las X se ubica una de las variables a clasificar, en el eje de las Y se representa toda la clasificación de la otra variable. Una sola barra contrasta y relaciona el mismo comportamiento respecto a otra variable.

Histograma Gráfica de barras verticales Escala horizontal Clase de valores de datos Escala vertical

Histograma Gráfica de barras verticales Escala horizontal Clase de valores de datos Escala vertical Frecuencias absolutas o relativas Nota: • Altura de las barras Corresponde a los valores de frecuencia. • Las barras se dibujan de manera adyacente.

Pasos para la construcción de un histograma 1. Creación de una tabla de frecuencia

Pasos para la construcción de un histograma 1. Creación de una tabla de frecuencia 3. Frecuencia __de clases 2. Marca de clase o Frontera de clase

Interpretación del histograma 1. Objetivo entender los datos. 2. Analizar el histograma para: •

Interpretación del histograma 1. Objetivo entender los datos. 2. Analizar el histograma para: • Centro de los datos • Variación • Forma de distribución • Existencia o ausencia de valores extremos

Es especialmente útil para ver cómo evolucionan las frecuencias conforme aumenta el valor de

Es especialmente útil para ver cómo evolucionan las frecuencias conforme aumenta el valor de los datos (no aplicable a los datos cualitativos no ordinales). A cada clase se le asigna un punto en el plano con Abscisa • Valor del Dato en la Clase Ordenada • Frecuencia Puntos obtenidos • Conectados mediante segmentos de recta

Polígono de frecuencia Histograma Uniendo los puntos de mayor altura de las columnas

Polígono de frecuencia Histograma Uniendo los puntos de mayor altura de las columnas

Un polígono de frecuencias se forma uniendo los extremos de las barras de un

Un polígono de frecuencias se forma uniendo los extremos de las barras de un diagrama de barras mediante segmentos. También se puede realizar trazando los puntos que representan las frecuencias y uniéndolos mediante segmentos

Es el polígono frecuencial acumulado, es decir, que en ella se permite ver cuántas

Es el polígono frecuencial acumulado, es decir, que en ella se permite ver cuántas observaciones se encuentran por encima o debajo de ciertos valores, en lugar de solo exhibir los números asignados a cada intervalo.

Diferencias entre las ojivas y los polígonos de frecuencias: Ojiva "mayor que" : Extremo

Diferencias entre las ojivas y los polígonos de frecuencias: Ojiva "mayor que" : Extremo izquierdo Un extremo de la ojiva no se toca al eje horizontal. Ojiva "menor que“: Extremo derecho Aplica parcialmente la misma técnica a una distribución acumulativa Ojiva mayor = Frontera menor En el eje horizontal en lugar de colocar marcas de clase se colocan las fronteras de clase. Ojiva menor = Frontera mayor

Si se representan las frecuencias acumuladas de una tabla de datos agrupados se obtiene

Si se representan las frecuencias acumuladas de una tabla de datos agrupados se obtiene el histograma de frecuencias acumuladas o su correspondiente polígono.

Diagrama de puntos • Se usa para la representación de una tabla que muestra

Diagrama de puntos • Se usa para la representación de una tabla que muestra dos variables cuantitativas continuas. • Un gráfico de puntos muestra la relación entre dos conjuntos de datos.

 • Para su construcción se analizan o correlacionan dos variables de tipo cuantitativo

• Para su construcción se analizan o correlacionan dos variables de tipo cuantitativo y se les asigna una posición como pareja de variables. • El resultado es una nube de puntos, los cuales pueden presentar correlación: Ø Positiva: estar alineados en forma ascendente, va de 0 a 1. Ø Negativa: tiene una alineación decreciente, con valores de 0 a -1. En algunos casos la nube de puntos puede tomar una distribución caprichosa o irregular.

Gráficas de tallo y Hojas • Obtiene una distribución de frecuencias de la variable.

Gráficas de tallo y Hojas • Obtiene una distribución de frecuencias de la variable. • Fáciles de elaborar. • Presentan mayor información que los histogramas.

Tallo / Hojas

Tallo / Hojas

Conclusiones • Hay muchas formas gráficas visuales para describir los datos. • El método

Conclusiones • Hay muchas formas gráficas visuales para describir los datos. • El método que se aplique es determinado por el tipo de datos y el concepto a representar. • Un buen gráfico dice más que muchas palabras o números.

Bibliografía • Billstein R. , Libeskind S. & Lott J. W. 2013. Matemáticas: un

Bibliografía • Billstein R. , Libeskind S. & Lott J. W. 2013. Matemáticas: un enfoque de resolución de problemas. 10° Edición, Vol. 2. López Mateos Editores. México. 1008 pp. • Du Toit, S. H. C. , Steyn, A. G. W. & Stumpf, R. H. (1986). Graphical Exploratory Data Analysis. Springer Texts in Statistics. 1° Edición. Editorial Springer-Verlag. Estados Unidos. 314 pp. • Infante-Gil, S. & Zarate de Jara, G. P. (2010). Métodos estadísticos: Un enfoque interdisciplinario. 2° Edición. Editorial Trillas. México. 642 pp. • Spiegel, M. R. & Stephens, C. J. (2009). Estadística. 4° Edición. Editorial Mc. Graw-Hill. México. 577 pp. • Tufle, E. R. (1998). The visual display of quantitative information. 1° Edición. Editorial Graphic Press. Estados Unidos. 197 pp.