Error Estándar

Summary

En 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.