Error Estándar

Andrea Casillas
28 Mar 202003:02

Summary

TLDREn este video, se explica cómo calcular el error en un modelo matemático o estadístico, específicamente utilizando la raíz de la suma de las diferencias al cuadrado de las variables. Se destaca que el error puede ser tanto positivo como negativo y se debe reflejar en la ecuación final. Además, se proporciona una ecuación relacionada con estos cálculos y se asignan tareas a los estudiantes, que incluyen la obtención del valor de la correlación, la gráfica de distorsión, la recta de dispersión y el cálculo del error estándar. Se anima a los estudiantes a plantear dudas si las tienen.

Takeaways

  • 😀 El error se calcula como la raíz de la suma de las diferencias al cuadrado de la variable.
  • 😀 La diferencia entre los valores se debe calcular al elevarla al cuadrado y luego sumar los resultados.
  • 😀 Se mencionan 10 valores que son esenciales para el cálculo del error.
  • 😀 El valor de la raíz se obtiene dividiendo la suma entre 8 para dar el resultado final.
  • 😀 La ecuación resultante de estos cálculos es una fórmula que se presenta con el valor 0.92 17x + 12.39 42.
  • 😀 Es importante recordar que el error debe incluir un símbolo de más o menos, ya que puede variar.
  • 😀 Los valores calculados se utilizan para determinar la correlación y la dispersión gráfica.
  • 😀 Se proporciona una explicación detallada de cómo se construye la recta de dispersión y cómo se visualiza en la gráfica.
  • 😀 Los estudiantes deben realizar ejercicios de la página 102 y 103, con el objetivo de calcular la correlación y la gráfica de distorsión.
  • 😀 Se asigna como tarea calcular también el error estándar, y se alienta a los estudiantes a aclarar dudas en caso de que surjan.

Q & A

  • ¿Cómo se calcula el error en el contexto de este ejercicio?

    -El error se calcula como la raíz de la suma de las diferencias al cuadrado de la variable. Es importante tener en cuenta la diferencia del h al cuadrado y sumarlo para obtener el valor final del error.

  • ¿Qué significa la diferencia del 'h' al cuadrado en este contexto?

    -La diferencia del 'h' al cuadrado se refiere a la variación en los valores de las variables en el modelo, y su suma nos ayuda a calcular el error en el ejercicio.

  • ¿Cuántos valores se consideran en este cálculo?

    -Se consideran 10 valores en el cálculo, lo que implica que se hace una operación con estos 10 datos, restando 28 al total de 10.

  • ¿Cómo se obtiene el valor final del error?

    -El valor final del error se obtiene tomando la raíz del valor resultante de la suma de las diferencias al cuadrado y dividiéndolo entre 8.

  • ¿Cómo se presenta la ecuación final con el error?

    -La ecuación final, tomando en cuenta el error, se presenta de la forma: 0.92 * 17 * x + 12.39 + 42 sin más, 16.52, donde el error puede ser más o menos, es decir, hay incertidumbre en su valor.

  • ¿Qué aspecto importante debe considerarse al escribir la ecuación con el error?

    -Es fundamental incluir el símbolo de más o menos (+/-) al indicar el error, ya que este puede variar hacia arriba o hacia abajo, reflejando la incertidumbre inherente al cálculo.

  • ¿Cuál es la tarea asignada a los estudiantes?

    -Los estudiantes deben realizar el ejercicio de las páginas 102 y 103, calcular el valor de la correlación, la gráfica de distorsión, la recta de dispersión y el error estándar.

  • ¿Qué significa la 'gráfica de distorsión' mencionada en la tarea?

    -La 'gráfica de distorsión' probablemente se refiere a un gráfico que muestra cómo los datos se desvían de la tendencia esperada o de la recta de dispersión, indicando posibles errores o distorsiones en el modelo.

  • ¿Qué es la 'recta de dispersión' mencionada en la tarea?

    -La 'recta de dispersión' es una línea recta que se traza en una gráfica para representar la relación entre dos variables, basándose en los datos dispersos. Este gráfico ayuda a visualizar cómo los datos se distribuyen.

  • ¿Por qué se pide calcular el error estándar en esta tarea?

    -El error estándar se calcula para determinar la precisión de los valores estimados y evaluar la variabilidad de los datos en el contexto del modelo o ecuación utilizada.

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