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A posteriori:
(Del latín: por lo que viene después).
A priori:
(Del latín: por lo que precede). Signifca lo que está dado de antemano, antes de
la experiencia, antes de los hechos.
Análisis bivariado:
es aquel que se realiza para llegar a determinar qué tanta relación
tienen o pueden llegar a tener un par de variables entre sí.
Análisis de covarianza:
indica el tipo de relación lineal existente entre dos variables. Es
una medida descriptiva de variación simultánea de las variables que permite determinar el
tipo de asociación entre ellas.
Campana de Gauss:
la campana de Gauss es empleada en estadística y probabilidad, y
debe su nombre a su descubridor, el matemático, astrónomo y físico alemán Carl Friedrich
Gauss.
Coefciente de correlación:
mide la magnitud de la relación lineal entre un par de variables,
indica que tan fuerte o débil es dicha relación.
Coefciente de determinación:
para saber si una variable X es “buena” para explicar la
variable Y se calcula el coefciente de determinación, que se denota por r^2. Tiene las
características siguientes: Es el cuadrado del coefciente de correlación, el rango de sus
valores se ubica entre 0 a 1, ese valor se interpreta como la explicación porcentual de la
variabilidad de X y, no ofrece información sobre la dirección de la relación entre las variables.
Datos colectivamente exhaustivos:
es cuando uno de los eventos debe ocurrir.
Desviación estándar:
es una medida de dispersión para variables; se integra mediante
un conjunto de datos que se traducen como una medida de dispersión y nos ayuda a
indicar cuánto puede dejarse los valores respecto al promedio (media), por tanto es útil para
buscar probabilidades de que un evento ocurra; en los casos de una distribución binomial
se calcula como la raíz cuadrada del número de ensayos por la probabilidad de éxitos por
la probabilidad de fracasos.
Distribución de probabilidad:
es un modelo teórico que describe la forma en que varían
los resultados de un experimento aleatorio, es decir, nos da todas las probabilidades de
todos los posibles resultados que podrían obtenerse cuando se realiza un experimento
aleatorio. Se clasifcan como discretas o continuas.
El espacio muestral:
asociado a un experimento determinado representa el conjunto
formado por todos los puntos o elementos muestrales. Un espacio muestral estará denotado
por S.
Esperanza matemática:
es un valor promedio y no es necesariamente un posible resultado
del experimento.
Evento:
en un espacio muestral discreto S es un conjunto de puntos muestrales, es decir,
cualquier subconjunto de S.
Excluyente:
signifca que puede separar defnitivamente. Refere a términos como apartar,
separar, descartar al que no sea poseedor de dicho requisito.
Glosario