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LibreTexts Español

14.1: Revisión de Datos Bivariados y Gráficas de Dispersión

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    En el Capítulo 3, definimos los datos bivariados como datos que tienen dos variables numéricas diferentes. En una clase de álgebra, estos también se conocen como pares ordenados. Dejaremos que X represente la variable independiente (o explicativa) e Y representará la variable dependiente (o respuesta) en esta definición. Aquí un ejemplo de cinco pares totales en los que X representa la precipitación anual en pulgadas en una ciudad e Y representa las ventas anuales de gafas de sol por cada 1000 habitantes.

    La mejor manera de graficar datos bivariados es mediante el uso de un Scatterplot en el que X, la variable independiente es el eje vertical e Y, la variable dependiente es el eje horizontal.

    Ejemplo: Ventas de lluvia y gafas de sol

    Aquí hay un ejemplo y diagrama de dispersión de cinco pares totales donde X representa la precipitación anual en pulgadas en una ciudad e Y representa las ventas anuales de gafas de sol por cada 1000 habitantes.

    clipboard_e30bace9e65d2447f597bcf134c87fb26.png

    Solución

    En la gráfica de dispersión para estos datos, parece que las ciudades con más precipitaciones tienen menores ventas. También parece que esta relación es lineal, patrón que luego puede ejemplificarse en un modelo estadístico.

    clipboard_e7e1dd4c89b9f39a2cccb52f8a3d50f44.png


    This page titled 14.1: Revisión de Datos Bivariados y Gráficas de Dispersión is shared under a CC BY-SA 4.0 license and was authored, remixed, and/or curated by Maurice A. Geraghty via source content that was edited to the style and standards of the LibreTexts platform.