Lección 5Describamos tendencias en diagramas de dispersión
Busquemos asociaciones entre variables.
Metas de aprendizaje:
- Puedo decir si los datos en un diagrama de dispersión tienen una asociación positiva o negativa (o ninguna).
- Puedo dibujar una recta que se ajusta a los datos en un diagrama de dispersión.
5.1 ¿Cuál es diferente?: diagramas de dispersión
¿Cuál es diferente?
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5.2 Ajustemos rectas
Experimenta encontrar rectas que se ajusten a los datos. Arrastra los puntos para mover la recta. Puedes ocultar la lista de expresiones haciendo clic en la flecha doble.
- Este es un diagrama de dispersión. Experimenta con varias rectas que se ajusten a los datos. Escoge la recta que creas que mejor se ajuste a los datos. Compárala con la de un compañero.
- Este es un diagrama de dispersión. Experimenta dibujar rectas que se ajusten a los datos. Escoge la recta que creas que mejor se ajuste a los datos. Compárala con la de un compañero.
- En tus propias palabras, describe qué aspectos hacen que una recta se ajuste bien a los datos.
5.3 Buen ajuste, mal ajuste
Los dos diagramas de dispersión muestran el año y el precio de los mismos 17 automóviles usados. Pero, cada diagrama de dispersión tiene un modelo diferente para la relación entre año y precio.
- En el diagrama A:
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¿Para cuántos automóviles el modelo hace una buena predicción de sus precios?
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¿Para cuántos automóviles el modelo subestima el precio?
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¿Para cuántos automóviles el modelo sobrestima el precio?
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- En el diagrama B:
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¿Para cuántos automóviles el modelo hace una buena predicción de sus precios?
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¿Para cuántos automóviles el modelo subestima el precio?
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¿Para cuántos automóviles el modelo sobrestima el precio?
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¿Para cuántos automóviles la predicción del modelo del diagrama A difiere del precio real por más de $3,000?, ¿y para cuántos automóviles, con respecto al modelo del diagrama B?
- ¿Cuál modelo hace un mejor trabajo en predecir el precio de un automóvil usado a partir de su año?
5.4 Practiquemos cómo ajustar rectas
- ¿Esta recta es un buen ajuste para los datos? Explica tu razonamiento.
- Dibuja una recta que se ajuste mejor a los datos.
- ¿Esta recta es un buen ajuste para los datos? Explica tu razonamiento.
- Dibuja una recta que se ajuste mejor a los datos.
¿Estás listo para más?
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Estos diagramas de dispersión fueron hechos multiplicando la coordenada en por 3 y luego sumando un número aleatorio entre dos valores para obtener la coordenada en . En el primer diagrama de dispersión se sumó un número entre -0.5 y 0.5 a la coordenada en . En el segundo diagrama de dispersión se sumó un número entre -2 y 2 a la coordenada en . En el tercer diagrama de dispersión se sumó un número aleatorio entre -10 y 10 a la coordenada en .
- En cada diagrama de dispersión, dibuja una recta que se ajuste a los datos.
- Explica por qué con algunas fue más fácil hacer esto que con otras.
Resumen de la lección 5
Cuando una función lineal se ajusta bien a los datos, decimos que hay una asociación lineal entre las variables. Por ejemplo, la relación entre altura y peso de 25 perros y la función lineal cuya gráfica se muestra junto con el diagrama de dispersión.
Dado que el modelo se ajusta bien a los datos y que la pendiente de la recta es positiva, decimos que hay una asociación positiva entre el peso del perro y la altura del perro.
¿Cuál asociación crees que hay entre el peso de un automóvil y su eficiencia de combustible?
Como la pendiente de una recta que se ajusta bien a los datos es negativa, decimos que hay una asociación negativa entre la eficiencia de combustible y el peso de un automóvil.
Términos del glosario
Una asociación negativa es una relación entre dos cantidades en la cual una tiende a disminuir cuando la otra aumenta. En un diagrama de dispersión, los puntos de datos tienden a agruparse alrededor de una recta con pendiente negativa.
Distintas tiendas en el país venden un libro a distintos precios.
El diagrama de dispersión muestra que hay una asociación negativa entre el precio del libro (en dólares) y el número de libros vendidos a ese precio.
Una asociación positiva es una relación entre dos cantidades en la cual una tiende a aumentar cuando la otra aumenta. En un diagrama de dispersión, los puntos de datos tienden a agruparse alrededor de una recta con pendiente positiva.
La relación entre la altura y el peso de 25 perros se muestra en este diagrama de dispersión. Hay una asociación positiva entre la altura del perro y el peso del perro.
Problemas de práctica de la lección 5
- Dibuja una recta que pienses que se ajusta bien a estos datos. Para estos datos, las entradas son los valores horizontales y las salidas son los valores verticales.
- Usa tu recta para estimar cuál esperarías que fuera el valor de la salida si el valor de la entrada es 10.
- Dibuja una recta que pienses que se ajusta bien a estos datos. Para estos datos, las entradas son los valores horizontales y las salidas son los valores verticales.
Este es un diagrama de dispersión que muestra los videos más populares de un periodo de 10 años.
- Usa el diagrama de dispersión para estimar el número de vistas que tuvo el video más popular en este periodo de 10 años.
- Estima cuándo fue publicado el 4º video más popular.
Una receta de pan requiere 1 cucharadita de levadura por cada 2 tazas de harina.
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Nombra dos cantidades en esta situación que estén en una relación funcional.
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Escribe una ecuación que represente la función.
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Dibuja la gráfica de la función. Marca por lo menos dos puntos con parejas de entrada y salida.
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