Lección 4 Dominemos los residuos Consolido lo que aprendí
1.
El diagrama de caja representa los puntajes del primer quiz de una unidad que presentó un grupo de estudiantes de matemáticas. Interpreta los datos a partir del diagrama.
¿Cuál es la mediana de los puntajes?
¿Cuál es el rango?
¿A los estudiantes les fue bien en el quiz?
2.
El diagrama de caja representa los puntajes del segundo quiz de una unidad que presentó un grupo de estudiantes de matemáticas. Interpreta los datos a partir del diagrama.
¿Cuál es la mediana de los puntajes?
¿Cuál es el rango?
¿A los estudiantes les fue bien en el quiz?
3.
Vuelve a mirar los diagramas de caja de los problemas 1 y 2. ¿En cuál quiz les fue mejor a los estudiantes: en el primero o en el segundo? ¿Por qué?
A menudo se recolectan datos usando una encuesta de varias preguntas. Si las respuestas posibles a una pregunta son números, se obtienen datos numéricos. Si las respuestas no son números, se obtienen datos categóricos.
En cada caso, indica si con la pregunta dada se obtienen datos numéricos o datos categóricos.
4.
¿Cuál es tu talla de zapato?
A.
datos numéricos
B.
datos categóricos
5.
¿De qué color son tus ojos?
A.
datos numéricos
B.
datos categóricos
6.
¿Qué tipo de mascota tienes?
A.
datos numéricos
B.
datos categóricos
7.
¿Cuál es tu estatura?
A.
datos numéricos
B.
datos categóricos
8.
¿Cuál es tu lugar favorito para visitar?
A.
datos numéricos
B.
datos categóricos
9.
¿Cuántos hermanos tienes?
A.
datos numéricos
B.
datos categóricos
Los conjuntos de datos de los problemas 10 y 11 son diagramas de dispersión que muestran la recta de regresión y los segmentos de los residuos. En cada ejercicio, usa el conjunto de datos dado para crear una gráfica de residuos. Después, evalúa qué tan bien se ajusta la función lineal a los datos teniendo en cuenta los residuos.
10.
Conjunto de datos 1
Gráfica de residuos 1
11.
Conjunto de datos 2
Gráfica de residuos 2
12.
Considera la siguiente gráfica de residuos. Indica si la recta de regresión se ajusta bien a los datos o no. Explica por qué sí o por qué no.
13.
Considera la siguiente gráfica de residuos. Indica si la recta de regresión se ajusta bien a los datos o no. Explica por qué sí o por qué no.
Decide si estás de acuerdo o en desacuerdo con las siguientes afirmaciones y explica por qué.
14.
Al analizar los residuos, se puede decidir qué tan bien se ajusta una función a los datos.
15.
Si los datos bivariados tienen una correlación fuerte, eso significa que una de las variables de los datos es la causa de la otra variable.
En cada caso, encuentra los valores de