MATES 1 BACHILLERATO CCSS

2. VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES

Cuando al analizar se hace referencia a estudios estadísticos en los que se pueden considerar dos caracteres, se recure a una variable estadística bidimensional sobre una población concreta, que se define como aquella en la que cada individuo queda determinado por la pareja de caracteres que en él se han observado.

Estas variables estadísticas bidimensionales se representan por el par ordenado (X, Y), donde X es una variable estadística unidimensional que toma los valores x1, x2, x3... e Y es otra variable estadística unidimensional que toma los valores y1, y2, y3...

Cada individuo de la población queda caracterizado por el par (xi, yi), donde 
1 ≤ i ≤ n.

§  La relación entre las dos variables puede ser funcional (las variables son función la una de la otra, de modo que, al conocer una de ellas, la otra queda unívocamente determinada). Estas variables tienden a relacionarse mediante una fórmula y carecen de interés desde el punto de vista estadístico.

EJ: LA FUERZA QUE SE APLICA SOBRE UN CUERPO Y LA ACELERACIÓN QUE ESTE ADQUIERE.

La relación entre dos variables también puede ser estadística, y recibe el nombre de CORRELACIÓN. En este caso, conocida una variable, la otra no puede determinarse de un modo exacto (aunque es posible hacer una estimación aproximada). En una relación estadística, las variables no pueden ser función una de otra.

EJ DE RELACIONES ESTADÍSTICAS: LA EDAD DE UN NIÑO Y SU ESTATURA.

2.1 TABLAS DE DOBLE ENTRADA.

A veces, para organizar los datos de variables bidimensionales cuando se manejan muchos datos o estos están agrupados, se ordenan en forma de tabla de doble entrada.

Al estudiar dos características a la vez, decimos que estudiamos la distribución conjunta.

2.2 DISTRIBUCIONES MARGINALES.

A partir de las tablas de doble entrada, es posible obtener las distribuciones de cada una de las variables estadísticas unidimensionales que forman la distribución bidimensional.

Esas distribuciones, reciben el nombre de DISTRIBUCIONES MARGINALES. 

De esta forma, podemos obtener las tablas de frecuencias marginales.

2.3 DISTRIBUCIONES CONDICIONADAS

Al estudiar una variable bidimensional, si fijamos un valor en una de las variables y estudiamos las frecuencias correspondientes de la otra, obtenemos una distribución unidimensional.

Estas distribuciones, reciben el nombre de DISTRIBUCIONES CONDICIONADAS.

Las distribuciones condicionadas indican cómo se distribuyen según una de las variables, los datos que cumplen una condición expresada por un valor o conjunto de valores de la otra.

2.4 DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

El diagrama de dispersión es la representación gráfica en un sistema de ejes cartesianos, de los pares de puntos (xi, yi) que definen la distribución bidimensional.

Se llama NUBE DE PUNTOS al conjunto de puntos así obtenido. 

     VÍDEOS DE AYUDA      

---> TABLAS DE DOBLE ENTRADA <---

---> TABLAS DE DOBLE ENTRADA 2 <---

---> DISTRIBUCIÓN MARGINAL <---

---> DISTRIBUCIÓN CONDICIONAL <---

---> DISTRIBUCIÓN MARGINAL Y CONDICIONAL <---

---> DISTRIBUCIÓN MARGINAL Y CONDICIONAL 2 <---


---> DIAGRAMA DE DISPERSIÓN <---

---> DIAGRAMA DE DISPERSIÓN 2 <---