Unidad 9 Modelemos datos

Lección 1

Focos de aprendizaje

Representar datos con un diagrama de dispersión.

Entender el significado del coeficiente de correlación.

Describir la diferencia entre correlación y causalidad.

Resumen de la lección

En esta lección aprendimos a representar datos cuantitativos en dos variables con un diagrama de dispersión. Aprendimos que podemos usar el coeficiente de correlación para saber si una recta es un buen modelo de los datos.

Lección 2

Focos de aprendizaje

Modelar datos con una función lineal.

Usar un modelo lineal para analizar datos.

Resumen de la lección

En esta lección modelamos datos con funciones lineales. Estimamos nuestras propias rectas de mejor ajuste y usamos tecnología para encontrar regresiones lineales. Interpretamos la pendiente y la intersección con el eje de la recta de regresión y comparamos dos conjuntos de datos. Aprendimos que a veces podemos sacar conclusiones incorrectas al usar el modelo lineal para predecir resultados que no son parte de los datos que tenemos.

Lección 3

Focos de aprendizaje

Usar modelos lineales para interpretar datos.

Considerar las preguntas y los datos necesarios para seguir investigando.

Resumen de la lección

En esta lección comparamos dos conjuntos de datos para sacar conclusiones sobre los ingresos de los hombres y de las mujeres. Interpretamos los significados de los coeficientes de correlación, la pendiente de la recta de regresión y las intersecciones de la recta de regresión. Usamos los datos para hacer afirmaciones y cuestionamos las afirmaciones de los demás.

Lección 4

Focos de aprendizaje

Entender e interpretar los residuos.

Resumen de la lección

En esta lección aprendimos que un residuo muestra la diferencia entre el valor de de un punto de datos y el valor de que predice la recta de regresión. Calculamos los valores residuales y usamos gráficas de residuos para evaluar si un modelo lineal es adecuado para los datos.

Lección 5

Focos de aprendizaje

Aclarar las diferencias que hay entre los residuos y los coeficientes de correlación.

Usar lenguaje estadístico preciso para discutir los usos de los datos.

Resumen de la lección

En esta lección aclaramos qué significan los coeficientes de correlación y los residuos, y cómo se relacionan con las rectas de regresión.

Lección 6

Focos de aprendizaje

Representar datos con diagramas de caja, diagramas de puntos e histogramas.

Analizar datos que están representados de distintas maneras.

Resumen de la lección

En esta lección exploramos datos cuantitativos en una variable. Comparamos histogramas, diagramas de puntos y diagramas de caja para pensar qué aspectos de los datos resalta cada representación. Aprendimos a buscar el centro, la forma y la dispersión de los datos.

Lección 7

Focos de aprendizaje

Entender la desviación estándar.

Resumen de la lección

En esta lección aprendimos sobre la desviación estándar, que es una medida de dispersión de los datos cuantitativos en una variable. La desviación estándar es cuando todos los datos tienen el mismo valor.

Lección 8

Focos de aprendizaje

Comparar conjuntos de datos usando el centro, la dispersión y la forma.

Resumen de la lección

En esta lección comparamos distribuciones de datos usando la forma, el centro y la dispersión. Aprendimos a considerar el rango intercuartil y la mediana, al usar un diagrama de caja, y a considerar la media y la desviación estándar, al usar un histograma. También discutimos cómo influyen los datos atípicos en la mediana, en la media y en la desviación estándar.

Lección 9

Focos de aprendizaje

Interpretar datos categóricos en dos variables y organizarlos.

Interpretar tablas de doble entrada de frecuencias.

Resumen de la lección

En esta lección aprendimos sobre tablas de doble entrada y tablas de frecuencias relativas. Ambos tipos de tablas se usan para interpretar datos categóricos en dos variables y organizarlos. Las tablas de doble entrada muestran conteos de datos y las tablas de frecuencias relativas muestran porcentajes.