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Category: Terminología

07.11.17

Terminología Estadística en la Enciclopedia eBA: Error Estándar

Terminología de las Estadísticas: Error Estándar

Terminología de las Estadísticas
En lugar de decir "la desviación estándar de la distribución de las medias de la muestra" para describir una distribución de medias de la muestra, los estadísticos se refieren al error estándar de la media.

De manera similar, la "desviación estándar de la distribución de las proporciones de la muestra" se abrevia como error estándar de la proporción. El término error estándar se utiliza porque da a entender un significado específico.

La variabilidad en las estadísticas de muestras proviene de un error de muestreo debido al azar; es decir, hay diferencias entre cada muestra y la población, y entre las diversas muestras, debido únicamente a los elementos que decidimos escoger para las muestras.

La desviación estándar de la distribución de las medias de las muestras mide el grado hasta el que esperamos que varíen las medias de las diferentes muestras debido a este error fortuito cometido en el proceso de muestreo.



statistical unusual events
Imagen: Galaxy Hunter

Por tanto, la desviación estándar de la distribución de una estadística de muestra se conoce como el error estándar de la estadística.

El error estándar indica no sólo el tamaño del error de azar que se ha cometido, sino también la probable precisión que obtendremos si utilizamos una estadística de muestra para estimar un parámetro de población.

Una distribución de medias de muestra que está menos extendida (y que tiene un error estándar pequeño) es un mejor estimador de la media de la población que una distribución de medias de muestra que está ampliamente dispersa y que tiene un error estándar más grande.


Leer mas detalles sobre esta definición y otros términos estadísticos en nuestro nuevo Glosario de la Terminología Estadística.

'Terminología de las Estadísticas'
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10.12.15

Terminología de las Estadísticas: Mapa de Calor ó Heatmap

Terminología de las Estadísticas
Los mapas de calor son una forma de mostrar datos de una tabla visualmente a través de células de tamaño y color de una manera que
• a) tiene sentido inmediato y
• b) le ayuda a responder a sus "por qué".

"Inmediata" y "rápido" son las palabras operativas. Cada célula de un mapa de calor representa una fila de datos en la tabla, la celda de tamaño y color son dos columnas - lo que usted quisiera que fueran. Un deslizador de color bajo el mapa de calor permite detectar los valores extremos en los extremos de los valores de la columna asociada con el color.

Y a diferencia de una gráfica tradicional, mapas de calor son las más adecuadas para mostrar varias filas de datos - hasta cientos de filas - lo que resultaría en un caos visual en una mesa tradicional.

mapa de calor estadisticas Heat Map
Imágen: Information Aesthetics


Cada Mapa de Calor de un Equipo de la NBA muestra quien ha estado entrenado el equipo de baloncesto ese año, quienes fueron sus atacantes de primer nivel del equipo, y por cuantas posesiones cada equipo ganó o perdió a lo largo de 5 años.

El objetivo superlativo de las gráficas es la de ser capaz de observar cómo el tiempo, los entrenadores y los jugadores crean una tendencia puntual. El porcentaje de victorias pinta un muy estrecho retrato de como el personal clave reacciona al ser puestos en diferentes situaciones de juego. Tendencias de año-a-año pueden ayudar a la gente a ver por qué su equipo está ganando o perdiendo terreno en una competición.

Cada color es un punto en el rango por el que un equipo ganó o perdió en ese año. Barras verdes a rojas son victorias, mientras que las azules son las derrotas. El área inferior provee información del equipo en cada año. La barra a la derecha muestra la distribución promedio de partidos ganados hasta los perdidos por cada rango de 3-puntos a través de los últimos 5 años en la NBA.

Uno de las apreciaciones descubiertas es como ciertos equipos y entrenadores son más propensos a ganar por 3 o menos puntos de lo que ellos pierden por el mismo margen.


Leer mas detalles sobre esta definición y otros términos estadísticos en nuestro nuevo Enciclopedia del Baloncesto.

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29.09.14

Terminología Estadística en la Enciclopedia eBA: La Analogía

Permalink 16:18:32, Categories: Estadísticas, Terminología  

Terminología Estadística en la Enciclopedia eBA: Analogía

Terminología de las Estadísticas
Uma analogia é uma relação de equivalência entre duas outras relações.

As analogias têm uma forma de expressão própria que segue o modelo: A está para B, assim como C está para D.

Por exemplo, diz-se que: "Os patins estão para o patinador, assim como os esquis estão para o esquiador".

Ou seja, a relação que os patins estabelecem com o patinador é idêntica à relação que os esquis estabelecem com o esquiador.

A maior parte das pessoas achará a analogia dos esquis/patins verdadeira. No entanto, é extremamente difícil estabelecer de forma rigorosa porque é que é verdadeira.

analogy
A simple analogy explaining magnetic mirrors: a marble in a bowl.
The highest the marble can reach as it rolls around in the bowlis the blue line.


Imágen: The Polywell Blog


Normalmente, as analogias são fluídas e uma análise mais detalhada poderá revelar algumas imperfeições na comparação.

Afinal, esquiar e patinar são actividades parecidas, mas não são exactamente iguais.

Em matemática foi desenvolvida uma versão mais formal de analogia, o isomorfismo.

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04.09.14

Terminología Estadística en la Enciclopedia: Regresión Estadística

Permalink 16:46:28, Categories: Estadísticas, Terminología  

Terminología de las Estadísticas: Regresión Estadística

Terminología de las Estadísticas
La regresión estadística o regresión a la media es la tendencia de una medición extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. La regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el conocimiento de otra.

El término regresión fue introducido por Francis Galton en su libro Natural inheritance (1889), partiendo de los análisis estadísticos de Karl Pearson. Su trabajo se centró en la descripción de los rasgos físicos de los descendientes (variable A) a partir de los de sus padres (variable B).

Estudiando la altura de padres e hijos a partir de más de mil registros de grupos familiares, se llegó a la conclusión de que los padres muy altos tenían una tendencia a tener hijos que heredaban parte de esta altura, pero que revelaban también una tendencia a regresar a la media.

Galton generalizó esta tendencia bajo la "ley de la regresión universal": «Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en media, en un grado menor.»

Regresión

Dadas dos variables (Y: variable dependiente; X: independiente) se trata de encontrar una función simple (lineal) de X que nos permita aproximar Y mediante: Ŷ = a + bX

a (ordenada en el origen, constante)
b (pendiente de la recta)
A la cantidad e=Y-Ŷ se le denomina residuo o error residual.

Así, en el ejemplo de Pearson: Ŷ = 85 cm + 0,5X

Donde Ŷ es la altura predicha del hijo y X la altura del padre: En media, el hijo gana 0,5 cm por cada cm del padre.

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16.08.14

Terminología Estadística en la Enciclopedia eBA: Parámetro

Terminología de las Estadísticas: Parámetro

Terminología de las Estadísticas
Nos referimos a estas funciones, tales como las medias, desviaciones típicas, momentos, coeficientes de correlación, etc., con el nombre genérico de parámetros.

Modernamente se reserva esta palabra para los valores de la población y para designar el valor correspondiente de la muestra se utiliza la parabra estadígrafo.
Por lo tanto, una media muestral es un estadígrafo que estima la media de la población, que es un parámetro.

parámetro estadístico


Son cantidades, las cuales son constantes para distribuciones en particular, pero pueden tomar diferentes valores para diferentes miembros de familias de distribuciones del mismo tipo.

( Ver también la Definición del Término en Inglés:
pulse aquí o desde el Menu Superior, pulse 'English' )

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24.02.14

Enciclopedia de la Terminología del Baloncesto: El Poste Bajo en Baloncesto

Enciclopedia de la Terminología del Baloncesto:
El Poste Bajo en Baloncesto

Enciclopedia eBA de la Terminología del Baloncesto
"...La defensa de un jugador en el poste bajo a menudo significa negarle el balón. Un buen defensor le jugará a un jugador en el poste de cerca y con un brazo por delante del defensor para tratar de desviar las pases a su defendido.

Si el balón está por debajo de la línea de tiros libres, tu debes tratar de estar entre el balón y el oponente, haciendo que un pase bombeado sobre su cabeza sea la única opción viable.
Si el pase por alto es exitoso, tu tendrás difidultades en detener a tu oponente y evotar que haga una bandeja a menos que obtengas la ayuda de un compañero de equipo.

Los defensores de los postes bajos también tienen que estar dispuestos a ayudar a un compañero de equipo si no hay penetración en el otro lado o por el centro del área. ..."

Kareem Abdul-Jabbar, left, and Akeem Olajuwon were known for their great Basketball Low Post

Leer más sobre la actualización de hoy, en la Enciclopedia eBA del Baloncesto:
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03.01.13

Terminología Estadística en la Enciclopedia:
Diagrama de Dispersión o Nube de Puntos ( scatterplot )

Terminología de las Estadísticas:
Diagrama de Dispersión o Nube de Puntos ( scatterplot )

Terminología de las Estadísticas
1. Un diagrama de dispersión o nube de puntos (scatterplot) se utiliza para estudiar la asociación de dos variables de intervalo.

Es el gráfico de los valores de una variable sobre otra. Viene a sugerir una relación entre dos variables, para comprobar una relación lineal o cuadrática, o ayudarnos a identificar patrones o clusters en los datos.

Otra razón para inspeccionar los gráficos es detectar valores extremos.

Un diagrama de dispersión o nube de puntos (scatterplot) es un resumen útil de un grupo de datos bivariados (dos variables), usualmente dibuja antes de que salga bien una línea del coeficiente de correlación o adecua una línea de regresión.

Esto nos da una buena visión del conjunto de la relación entre las dos variables, y nos ayuda a la interpretación de los coeficientes de correlación o el modelo de regresión.

Cada unidad contribuye un poco al diagrama de dispersión, en el cual los puntos están cercanos pero no unidos. El patrón resultante indica el tipo de potencia en la relación entre las dos variables. La mayoría de los puntos tienden a agruparse alrededor de una linea recta. La fuerza de la relación lineal entre las dos variables (la mas alta correlación)

scatterplot

2. Si la línea alrededor de la que los puntos tienden a agruparse va de abajo a la izquierda a arriba a la derecha , la relación entre las dos variables es positiva (directa).

3. Si la linea va de arriba a la izquierda a abajo a la derecha, la relación es negativa (inversa).

4. Si hay un grupo de puntos aleatorios, no hay relación entre las variables (es una correlación muy baja o es cero).

5. La correlación muy baja o cero puede resultar de una relación no lineal entre las variables. Si la relación es de hecho no lineal (puntos agrupados alrededor de una curva, no una línea recta), el coeficiente de correlación no será una buena medida de la potencia.

Un diagrama de dispersión mostrará las relaciones no lineales entre dos variables y la existencia de valores extremos en los datos. Mas información puede ser agregada con un diagrama de dispersión de dos dimensiones.






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10.11.12

Terminología Estadística en la Enciclopedia: El Sesgo Estadístico

Terminología de las Estadísticas: Sesgo Estadístico

Terminología de las Estadísticas
En matemáticas se llama sesgo estadístico de un estimador a la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima.

Un estimador cuyo sesgo es nulo se llama insesgado o centrado.

En estadística un sesgo es un error que aparece en los resultados de un estudio debido a factores que dependen de la recogida, análisis, interpretación, publicación o revisión de los datos que pueden conducir a conclusiones que son sistemáticamente diferentes de la verdad o incorrectas acerca de los objetivos de una investigación.

Este error puede ser sistemático o no, y es diferente al error aleatorio.

En el diseño y elaboración de un estudio de investigación en clínica, puede haber distintos tipos de sesgos

Preciso Impreciso
Sesgado load images
No sesgado

 • Sesgo de selección: Grupos no comparables debido a cómo se eligieron los pacientes o sujetos.
 • Sesgo de Información: Grupos no comparables debido a cómo se obtuvieron los datos.
 • Sesgo de confusión: Existe una mezcla de efectos debido a una tercera variable (variable de confusión).
 • Sesgo retrospectivo.

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