domingo, 19 de mayo de 2013

CHEQUEO DE DUDAS

SE REVISÓ EL BLOG PARA CONTESTAR DUDAS
SE CONTABILIZÓ EL USO DEL BLOG DE LAS PERSONAS QUE REGISTRARON SU NOMBRE Y NUMERO DE CARNÉ
FECHA Y HORA DE ÚLTIMO CHEQUEO: 19/05/2013  6:05 PM

SALUDOS

viernes, 17 de mayo de 2013

INFORMACIÓN PARA COORDINADORES, PROYECTO DE INNOVACIÓN

POR FAVOR INFORMAR A SUS GRUPOS LO SIGUIENTE:

EL PROYECTO DE INNOVACION SE RECIBIRÁ EN MI OFICINA (CASA DE MADERA) A PARTIR DE LA 1:00 pm hasta las 15:00pm.

EL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN SE RECOGERÁ EN EL SALON Y HORARIO PROGRAMADO PARA EL EXAMEN FINAL.

POR FAVOR, ESTAR PENDIENTES DEL BLOG.

Saludos.

URGE CONTEO DE VEHICULOS

Información URGENTE

A los alumnos Franz Dieter Wilhelm Mendizabal
                      Francisco Peláez Morales

                      Rolando Javier Garcia Calderón
                      Edgar Jose Samuel Cojolon Segura

                      Julio Garcia
                      Hugo Alarcón

                      Erick Albero Lima Cordón
                      Diego Alejandro Ruiz López

                      Favio César Sagastume Ruano
                      Oscar Andrés Herrera Pérez

Favor presentarse en la oficina de la sección  Tecnología de la Madera, del centro de Investigaciones de Ingeniería, Area de Prefabricados (en donde entregaron su proyecto de tiempos de viaje), el día Lunes 20 de mayo de 2013 a las 12:00 del medio día, para aclarar lo siguiente:

APARECEN 5 PAREJAS QUE CONTARON LA MISMA RUTA, SE AUTORIZO A QUE SOLO 02 PAREJAS REALIZARAN EL PROYECTO EN VEHÍCULO POR RUTA (UNA PAREJA EN JORNADA MATUTINA Y OTRA EN JORNADA VESPERTINA), POR LO CUAL SE ENTREGARON ÚNICAMENTE 02 BOLETAS POR RUTA DE CONTEO (YO PERSONALMENTE LAS ENTREGUÉ).

DE NO ESTAR TODOS LOS INTERESADOS PRESENTES EN ESTE HORARIO, LA NOTA DEL PROYECTO SE DIVIDIRÁ ENTRE LAS 10 PERSONAS QUE APARECEN IMPLICADAS, EN EL SUPUESTO CONTEO DE LA RUTA  DESDE EL MUÑECON Z.5 HASTA CUM Z.17 POR CALZADA LA PAZ Y CA-9.

ATT. ING. FREDY CONTRERAS



jueves, 16 de mayo de 2013

Información importante: Estudiar los tipos de hipótesis y las pruebas estadísticas con las cuales se puede relacionar; esto del capítulo del libro de Roberto Hernández Sampieri sobre "análisis de los datos cuantitativos".

martes, 14 de mayo de 2013

INFORMACIÓN IMPORTANTE

TODOS LOS COORDINADORES DE LOS GRUPOS DE CONTEO DEBERÁN PRESENTAR LA INFORMACIÓN DEL PROCESO DE CONTEO VEHICULAR (LA INFORMACIÓN CONTENIDA EN EL TRABAJO IMPRESO  PRESENTADO) QUEMADA EN UN DISCO, POR DUPLICADO (DOS COPIAS) ESTO A SOLICITUD DE LA DIRECTORA DEL CENTRO DE INVESTIGACIONES Y AUTORIDADES INVOLUCRADAS EN EL PROYECTO.
LOS DISCOS SERÁN PRESENTADOS EL DÍA DEL EXAMEN FINAL (LUNES 20 DE MAYO), COMO PARTE DE LA PONDERACIÓN DEL PROYECTO.

DE IGUAL FORMA, PARA LOS INVOLUCRADOS EN EL PROYECTO TIEMPOS DE VIAJE (TIEMPOS EN CARRO) DEBERÁN PRESENTAR DOS DISCOS CON LA INFORMACIÓN TABULADA PRESENTADA EL DÍA DEL EXAMEN FINAL.

FAVOR TOMAR NOTA (VERIFICAR QUE LOS DATOS ESTÉN BIEN GRABADOS, CHEQUEAR EL DISCO UNA VEZ QUEMADO EN OTRA COMPUTADORA QUE NO SEA EN LA QUE GRABARON EL DISCO)


domingo, 12 de mayo de 2013

Teoria analisis básico de datos


La covarianza de una variable bidimensional es la media aritmética de los productos de las desviaciones de cada una de las variables respecto a sus medias respectivas.
La covarianza se representa por sxy o σxy.


La covarianza indica el sentido de la correlación entre las variables.
Si σxy > 0 la correlación es directa.
Si σxy < 0 la correlación es inversa.
La covarianza presenta como inconveniente, el hecho de que su valor depende de la unidad de medición de las variables.
Es decir, la covarianza variará si expresamos las variables en múltiplos o submúltiplos de la misma.

Correlación

La correlación trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.
Es decir, determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que esto suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas.

Tipos de correlación
La correlación directa se da cuando a medida que aumenta una de las variables la otra también aumenta.
La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente.

Correlación inversa
La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye.
La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.


Correlación nula
La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables.
En este caso se dice que las variables son incorreladas y la nube de puntos tiene una forma redondeada.


Grado de correlación

La correlación será fuerte cuanto más cerca estén los puntos de la recta.

Correlación débil
La correlación será débil cuanto más separados estén los puntos de la recta.

Coeficiente de correlación

El coeficiente de correlación lineal es el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas de ambas variables.
El coeficiente de correlación lineal se expresa mediante la letra r

Propiedades del coeficiente de correlación

1. El coeficiente de correlación no varía al hacerlo la escala de medición.
2. El signo del coeficiente de correlación es el mismo que el de la covarianza.
Si la covarianza es positiva, la correlación es directa.
Si la covarianza es negativa, la correlación es inversa.
Si la covarianza es nula, no existe correlación.
3. El coeficiente de correlación lineal es un número real comprendido entre −1 y 1.
                             −1 ≤ r ≤ 1

4. Si el coeficiente de correlación lineal toma valores cercanos a −1 la correlación es fuerte e inversa, y será tanto más fuerte cuanto más se aproxime r a −1.
5. Si el coeficiente de correlación lineal toma valores cercanos a 1 la correlación es fuerte y directa, y será tanto más fuerte cuanto más se aproxime r a 1.
6. Si el coeficiente de correlación lineal toma valores cercanos a 0, la correlación es débil.
7. Si r = 1 ó −1, los puntos de la nube están sobre la recta creciente o decreciente. Entre ambas variables hay dependencia funcional.

Recta de regresión
La recta de regresión de Y sobre X se utiliza para estimar los valores de la variable Y a partir de los que toma la variable X.
La pendiente de la recta es el cociente entre la covarianza y la varianza de la variable X.

La recta de regresión de X sobre Y se utiliza para estimar los valores de la X a partir de los de la Y.
La pendiente de la recta es el cociente entre la covarianza y la varianza de la variable Y.


Si la correlación es nula, r = 0, las rectas de regresión son perpendiculares entre sí, y sus ecuaciones son:
Y = media de x
X = media de y