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Buenas tardes, en este enlace subo todos los ejercicios del Bloque I, creo que no me he dejad ninguno.
Muchas gracias y espero seguir con este ritmo o un poco más rápido.Un abrazo
Link: https://drive.google.com/drive/folders/1kgdjH_K0aHXdQrfIHGF2Sy5CzvJaNNwg?usp=sharing
Hola Marta! vayamos por partes:
Variables y tablas de datos:
Está casi perfecta. Solo apuntarte que tanto Time como Año son ordinales. Podrían ser discretas, pero aquí el contexto temporal indica que lleva un orden.
Rings no es ordinal, es discreta.
LC es como PC, sino nominales. Son números que representan, por así decirlo, una idea. En cambio, NHD sí es ordinal, porque 0,1 y 2 se refiere al número de hernias que un paciente tiene.
De la tabla esoph, ncases y ncontrols son discretasTablas de frecuencia:
perfectaCaracterísticas de las distribuciones:
Los boxplots no los puedes hacer en un mismo gráfico ya que dist y speed tienen unidades distintas. Si tuvieran las mismas sí podrías, pero no en este caso y, por tanto, debes hacerlas por separado.Tabla de contingencias:
En la tabla de contingencias podrías haber incluido los datos de los 0 casos para grupo de edad ya que en un posterior análisis te pueden dar una buena información. En los móviles podrías haber destacado el ‘Sorpasso’ de África a A. Central, pero has hecho una muy buena aproximación.Relación entre medidas:
Está genial!Distribución normal:
bastante bien!!Creando muestras a partir de distribuciones:
También muy bien!Intervalos de confianza:
Otra más! bravo!Contraste de hipótesis:
Está fenomenal. Te voy a poner las dos conclusiones que pondría yo para que veas que estás muy en la línea, pero que puedes ser más concreta y añadir algún detalle:A partir de la muestra tomada, observamos que hay diferencias significativas entre la especie setosa y la versicolor en cuanto al tamaño del sépalo. Esa diferencia ronda de media el centímetro. Hay algunas observaciones de versicolor y de setosa que se parecen. Habría que determinar por qué en base a los datos.
Según la muestra obtenida podemos afirmar que por su alto coeficiente de correlación (r=0,89) así como su p-valor (p<0,0001), muy por debajo del 5%, existe una clara relación entre lo que consume un coche y su peso. A mayor peso, mayor es el consumo, como indica también la línea de tendencia. Existen algunas observaciones cuyo peso es similar pero con consumo diferente, por lo que había que explorar qué otras variables pueden influir en ese consumo.
Modelos matemáticos:
Está perfecta!BUEN TRABAJO MARTA!!!
Muchas gracias por las correcciones. La verdad es que los fallos de las variables son un poco desastre porque es la parte más fácil y no sé cómo he podido despistarme así.
Pero quería preguntarte algo que no entiendo. Revisando los ejercicios para corregirlos, cuando me pones esto:
«Tabla de contingencias:
En la tabla de contingencias podrías haber incluido los datos de los 0 casos para grupo de edad ya que en un posterior análisis te pueden dar una buena información.»
No entiendo a qué te refieres. ¿Una primera columna para el 0 en el que no haya ningún caso? Discúlpame, pero es que no logro entenderlo.
Muchas gracias por tu paciencia
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