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      <title>Tarea 4 de la Unidad 2: Foro by Ana María Márquez Andrés</title>
      <link>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof</link>
      <description>Estadística Aplicada</description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2022-10-18 04:41:34 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2022-10-24 04:38:53 UTC</lastBuildDate>
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      <item>
         <title>Juan Pérez y Laura Hernández</title>
         <author>mmarquez47</author>
         <link>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2344459638</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>Preguntas-guía<br></strong><br>a) ¿Qué? para indicar el concepto.&nbsp;<br><br>b) ¿Quién? para señalar el agente económico.<br><br>c) ¿Cómo? para explicar el proceso.<br><br>d) ¿Cuándo? para indicar el tiempo.<br><br>e) ¿Dónde? para señalar el lugar.&nbsp;<br><br>f) ¿Cuánto? para mencionar la cantidad.&nbsp;<br><br>g) ¿Por qué? para describir la causa.<br><br>h) ¿Para qué? para mencionar el objetivo.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-10-18 04:47:31 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Itahí Lopez, Frida Cruz y Dayra Romina. </title>
         <author>2101104007</author>
         <link>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2350917837</link>
         <description><![CDATA[<div>"<strong><em>Regresión lineal múltiple ejercicios resueltos" </em></strong><br><strong>Preguntas-guía<br></strong><br><strong>a) ¿Qué?.<br></strong>Busca analizar el complemento de datos en&nbsp; Excel. <br>Para predecir los datos como: Altura, peso, edad. <br><br><strong>b) ¿Quién?.<br></strong>La hoja de excel es la herramienta&nbsp; por que tiene todas sus opciones para hacer las operaciones mas sencillas y mas exactas.<br><br><strong>c) ¿Cómo?<br></strong>nos vamos a archivos, en opciones, le damos click en complemento, ahí se pondrá el complemento que se necesite para la operación.<br>Después le damos en herramientas para análisis y también en herramientas para análisis VBA.<br>Después que ya esté listo ese proceso se seguirá en análisis de datos en regresión y ahí definirá en Rango "Y" de entrada donde se pondrá la variable dependiente, ahí se pondrá la edad, se seguirá en regresión,&nbsp; y se seleccionará los datos de peso de altura, después en observación se dará click&nbsp; y ahí se tendrá el análisis de datos.<br><br><strong>d) ¿Cuándo? <br></strong>Esto se ocupara en el momento en el que al análisis de datos se requiere, funciona para que la edad, el peso y la altura se pueda obtener en una tabla mas analítica.&nbsp; <br>se tendrá la estadística de la regresión con su intersección, la variable X1, la variable X2. donde serán parte de la función que podrán servir para permitir que los datos anteriores se puedan determinar.<br><br><strong>e) ¿Dónde?<br></strong>Para realizar nuestro análisis, nos dirigimos a la hoja de excel en la parte de opciones (complementos), en herramientas para análisis de datos, en la parte de regresión.<strong><br></strong><br><strong>f) ¿Cuánto? <br></strong>Y=50,61 - 0,03x2<br><br><strong>g) ¿Por qué? <br></strong>El análisis de datos nos sirve para poder efectuar nuestro análisis de regresión lineal múltiple y también de regresión lineal simple.<br><br><strong>h) ¿Para qué? <br></strong>Para obtener una función que nos permita pronosticar las medidas tanto de peso como de altura, de los clientes que se puedan llegar a presentar en un futuro, (tomando el ejemplo planteado),</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-10-21 15:47:10 UTC</pubDate>
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      <item>
         <title>Noemí Hurtado y Esmeralda Gutiérrez.</title>
         <author>2101104006</author>
         <link>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2351758657</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>a) ¿Qué?&nbsp;</strong></div><div>Desarrollo de una regresión lineal múltiple.</div><div><br></div><div><strong>b) ¿Quién?&nbsp;</strong></div><div>El ejemplo nos indica la población para estudiar que son algunos clientes al azar&nbsp; del gimnasio, donde se tienen datos de su edad, peso y altura.</div><div><br></div><div><strong>c) ¿Cómo?&nbsp;</strong></div><div>Abrimos una hoja de Excel para desarrollar el ejercicio, nos dirigimos a archivos y hacemos clic en complementos, seleccionando complementos de aplicación inactivos, así mismo activamos las dos opciones:&nbsp; herramientas para análisis y herramientas de análisis VBA y aceptamos.</div><div>Posteriormente en la pestañas de datos se activará el análisis de datos donde se efectuará la información del ejemplo.</div><div>A continuación buscamos la pestaña del análisis de datos y seleccionamos donde indique "regresión" y definimos nuestro rango de entrada colocando&nbsp; los datos de edad que será la variable dependiente, en el rango x&nbsp; serán los datos de peso y altura, damos aceptar y aparecerá todo el análisis de estadística de regresión.&nbsp;</div><div>Por último vemos que los tres datos importantes será la intercepción, variable x1 y variable x2.&nbsp; Esto nos permitirá conocer la edad de los clientes y la función se determinará por la siguiente fórmula&nbsp; Y=50,61 - 0,13x1 - 0,03x2. Esas serían las medidas de función que permitirá pronosticar las medidas de peso y altura de los clientes que se podrían presentar en un futuro.</div><div><br><br></div><div><strong>d) ¿Cuándo?&nbsp;</strong></div><div>Se utilizará en el futuro.</div><div><br></div><div><strong>e) ¿Dónde?&nbsp;</strong></div><div>En la hoja de Excel nos mostrará una pestaña “análisis de datos” que nos servirá para efectuar el análisis de regresión lineal múltiple y de regresión lineal simple.</div><div><br></div><div><strong>f) ¿Cuánto?</strong>&nbsp;</div><div>Se obtuvieron 12 datos.</div><div><br></div><div><strong>g) ¿Por qué?</strong>&nbsp;</div><div>Se busca pronosticar las medidas de otros clientes con solo saber su edad.</div><div><br></div><div><strong>h) ¿Para qué?</strong>&nbsp;</div><div>Determinar con la edad su peso y altura de los clientes que se pueden llegar a presentar en el futuro.</div><div><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-10-22 16:15:23 UTC</pubDate>
         <guid>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2351758657</guid>
      </item>
      <item>
         <title>Elizabeth Pérez Pedro y Nidia Rojas Colon </title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2352749629</link>
         <description><![CDATA[<blockquote><strong><em>Preguntas-guía</em></strong></blockquote><div><br></div><var><strong><mark>a) ¿Qué? </mark></strong></var><div><br></div><div>Es un modelo estadístico versátil para evaluar las relaciones entre un destino continuo y los predictores; en donde se busca analizar los datos de edad, peso y altura en excel.&nbsp;</div><div><br></div><var><strong><mark>b) ¿Quién? </mark></strong></var><div><br></div><div>Las variables que se presentan en el video son: La edad, peso y altura que se toman de distintos clientes de un gimnasio al azar.&nbsp;</div><div><br></div><var><strong><mark> c) ¿Cómo? </mark></strong></var><div><br></div><div>Se hace uso de la herramienta de excel, para empezar se necesita descargar el complemento de análisis en nuestra herramienta:&nbsp;</div><div><br></div><ol><li>Se abre la hoja de excel.</li><li>Te diriges a archivos.</li><li>Seleccionas donde dice “opciones”.</li><li>Le das clic en “complementos”.</li><li>Cuando estemos en complementos, se busca el complemento que necesitamos para nuestro análisis de regresión lineal.</li><li>Dar clic en donde dice complementos de aplicación inactivos.</li><li>Se abrirá una pestaña en donde aceptarás los diferentes componentes que son: herramientas para análisis y herramientas para análisis VBA.</li><li>Dejar que cargue y después dirigirse a la pestaña de “datos”, en donde podremos observar que ya se refleja el apartado que dice “análisis de datos”.&nbsp;</li><li>El análisis de datos nos va servir para poder efectuar el análisis de regresión lineal múltiple y también de regresión lineal simple.&nbsp;</li></ol><div><br><br></div><var><strong><mark>d) ¿Cuándo? </mark></strong></var><div><br></div><div>&nbsp;Para pronosticar las medidas de peso y altura de los clientes que se puedan llegar a presentar en un futuro.&nbsp;</div><div><br></div><var><strong><mark>e) ¿Dónde?</mark></strong></var><div><br></div><div>El lugar donde se efectuará la regresión lineal múltiple es en una hoja de excel, dirigiéndonos a la pestaña de datos y después en donde dice “análisis de datos” para así poder llevar a cabo la regresión lineal múltiple y simple.&nbsp;</div><div><br><br></div><var><strong><mark>f) ¿Cuánto?</mark></strong></var><div><br></div><div>Variable dependiente: La edad. Peso y altura.&nbsp;</div><div><br></div><div>Fórmula: Pronosticar las medidas de peso y altura de los clientes que se puedan llegar a presentar en un futuro.&nbsp;</div><div><br></div><div>y= 50.61 - 0.13 x1 -0.3x2</div><div><br></div><div>50=intersección 0.13=variable negativa</div><div><br></div><div>Resultado: Se obtuvieron 12 datos.&nbsp;</div><div><br></div><var><strong><mark>g) ¿Por qué? </mark></strong></var><div><br></div><div>Porque se quiere generar una función que nos permita pronosticar las medidas de otros clientes, con saber simplemente su edad.&nbsp;</div><div><br><br></div><var><strong><mark>h) ¿Para qué? </mark></strong></var><div><br></div><div>El objetivo es obtener una función que nos permita pronosticar las medidas de peso y altura de otros clientes que se puedan llegar a presentar en un futuro, con saber simplemente su edad. &nbsp;</div><div><br><br></div><div>y= 50.61 - 0.13 x1 -0.3x2</div><div><br><br></div><div><strong><br></strong><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-10-24 00:52:23 UTC</pubDate>
         <guid>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2352749629</guid>
      </item>
      <item>
         <title>Delfino Gómez López &amp; Andrik Salvador Hernández Sánchez </title>
         <author>2101104003</author>
         <link>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2352877304</link>
         <description><![CDATA[<div><strong><em>Regresión lineal múltiple</em></strong><br>a) ¿Qué? Es un modelo estadístico que se enfoca en ajustar modelos lineales entre una variable dependiente y mas de una variable independiente. Es decir, este modelo se centra en comprender la relación entre dos o mas variables.<br><br></div><div>&nbsp;b) ¿Quién? A la muestra de clientes de un dicho gimnasio, donde se requiere pronosticar la medida de otros clientes a base de edades de los clientes seleccionados. &nbsp;<br><br></div><div>c) ¿Cómo? Para realizar dicho modelo es a través de Excel, primero se debe instalar el complemento “herramienta de análisis – VBA “, posterior, se selecciona la pestaña “datos” e ingresamos a “análisis de datos”, seleccionamos “regresión” aceptamos y, definimos el rango Y de entrada (edad) que representa la variable dependiente, después en el Rango X de entrada, se selecciona los datos de peso y altura, se acepta y nos arroja el análisis completo de la estadística de regresión.&nbsp;<br><br></div><div>Por último, los datos de interés serán la intercepción de la variable X1 y variable X2, esos tres datos serán parte de la función que nos arrojarán los datos (edad de los clientes) para determinar su peso y altura. &nbsp;<br><br></div><div>d) ¿Cuándo? Cuando queramos comprender la relación que existe entre dos o más variables.<br><br></div><div>e) ¿Dónde? A través de la hoja de cálculo de Microsoft Excel, seguido de la instalación de la herramienta de análisis – VBA.<br><br></div><div>Se tomará a un gimnasio para aplicar el modelo.<br><br></div><div>&nbsp;f) ¿Cuánto? A un seleccionado de 12 persona al azar (12 datos).<br><br></div><div>&nbsp;g) ¿Por qué? Porque se necesita tener una función que nos ayude a analizar y llegar al objetivo expuesto.<br><br></div><div>h) ¿Para qué? Para pronosticar las medidas de peso y altura de otros clientes.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-10-24 02:48:51 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Ana Karol Bautista Ramos y Víctor Mauricio Salinas Pérez. </title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2352899979</link>
         <description><![CDATA[<div>Preguntas guía:<br><br></div><div>a) ¿Qué?<br><br></div><div>Modelo para evaluar las relaciones entre un destino continuo y los predictores.&nbsp;<br><br></div><div>b) ¿Quién?<br><br></div><div>El agente a tratar en este video son las siguientes variables: las medidas de peso y la altura de algunos clientes al azar teniendo en cuenta sus unidades.&nbsp;<br><br></div><div>c) ¿Cómo?<br><br></div><div>Hacemos uso de la herramienta de Excel, abrimos una hoja de Excel, nos dirigimos a archivos, bajamos donde dice opciones y damos clic en complementos, cuando estemos en complementos, vamos a buscar el complemento que necesitamos para nuestro análisis de regresión lineal,&nbsp; &nbsp; le damos click en complementos inactivos y aceptamos los diferentes componentes. Nos vamos a datos, después a análisis de datos y vamos a buscar donde dice regresión, le damos click en aceptar, definimos donde dice rango y de entrada con los datos de edad, después nos vamos a definir el rango x de entrada con los datos de peso y altura.&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;<br><br></div><div>d) ¿Cuándo?<br><br></div><div>Al final de cada análisis de datos.&nbsp;<br><br></div><div>e) ¿Dónde?<br><br></div><div>La regresión lineal múltiple se aplica sobre el rango y de entrada y sobre el rango x de entrada. Por lo que los datos correspondientes serían la edad, peso y altura.&nbsp;<br><br></div><div>f) ¿Cuánto?<br><br></div><div>Y=50,61 – 0.03X2.<br><br></div><div>g) ¿Por qué?<br><br></div><div>Tenemos el fin de generar una función.<br><br></div><div>h) ¿Para qué?<br><br></div><div>&nbsp;Para que nos permita pronosticar las medidas de otros clientes con saber su edad.&nbsp;<br><br></div><div>&nbsp;<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-10-24 03:10:35 UTC</pubDate>
         <guid>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2352899979</guid>
      </item>
      <item>
         <title>Jesús Alejandro Cruz Velasco y Cárol Gpe. Sánchez Ábrego</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2352952499</link>
         <description><![CDATA[<div><br></div><var>
<strong><em>A) ¿Qué? </em></strong></var><div>Nos enfocaremos en la regresión lineal múltiple donde utilizaremos el complemento de análisis de datos en la herramienta informática Excel.</div><div><br></div><div><br></div><var><strong><em>B) ¿Quién?</em></strong><strong> </strong></var><div>Precisaremos el estudio de clientes seleccionados al azar pertenecientes a un gimnasio cualquiera utilizando sus datos de edad, peso y altura.</div><div><br></div><div><br></div><var><strong><em>C) ¿Cómo?</em></strong></var><div>Desarrollaremos todo el proceso en el programa Excel en el que en primera instancia, en la hoja digital previamente abierta, utilizaremos la pestaña de archivos en la que nos dirigiremos a opciones en donde activaremos el complemento VBA, posterior a haber activado la opción, se implementara la opción de análisis de datos en la pestaña "Datos", para que, con los datos obtenidos utilicemos la herramienta de regresión en la que seleccionaremos el rango "Y" de entrada la cual será la variable dependiente, siendo en este caso la edad y el rango "X" el cual se compondrá por las dos variables restantes en las que después de su selección oprimamos aceptar. Posterior a esto en los datos resultantes que aparecerán en la pantalla enfocaremos la atención en la intercepción, la variable x1 y la variable x². Donde por último desarrollaremos la fórmula: Y= la intercepción+la variable x1+la variable x².</div><div><br><br><br></div><var><strong>D) ¿Cúando?</strong></var><div>Será precios utilizarla cuando necesitemos pronosticar ciertas variables a futuro, siendo en este caso las medidas de peso y altura.<br><br><br></div><div><br></div><var><strong>E) ¿Dónde?</strong></var><div><br>A través del programa Excel junto con la implementación de la herramienta dada en el proceso del análisis de datos.<br><br><br><br></div><var><strong>F) ¿Cuánto?</strong></var><div>Y=50.61- 0.03*2&nbsp;<br>Teniendo a 50 como intersección y a 0.13 variable negativa.<br><br><br><br></div><var><strong>G) ¿Por  qué? </strong></var><div>Se requiere generar un fin para obtener una función.<br><br><br><br></div><var><strong>H) ¿Para  qué?</strong></var><div>Para poder pronosticar las medidas de peso y altura de los clientes.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-10-24 04:08:57 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Alan Betanzos Molina, Javier Alberto Maldonado Martínez y Diana Karime Jacobo Castro.</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/mmarquez47/tw8vnhyouxkpjsof/wish/2352975158</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>a) ¿Qué?</strong><br>Buscar lo que quiere dar a conocer.<br><br><strong>b) ¿Quién?</strong><br>Excel es la aplicación que se usa en todas estas variables, donde se tiene que hacer varias operaciones.<br><br><strong>c) ¿Cómo?</strong><br>Abrimos el excel, luego de ver abierto la aplicación nos vamos a archivos<strong>,</strong> en opciones damos clic en la aplicación<strong>,</strong> ahí ingresamos a la aplicación para la operación. Luego le brindamos herramientas de análisis, así como herramientas de análisis. Luego de culminar este proceso, continua con el análisis de los datos en la regresión y determina en el campo de entrada donde se coloca la variable dependiente, se coloca la edad, se continúa en la regresión de cuenta y datos de altura y luego clic en observación y ahí tienes el análisis de la operación.<br><br><strong>d) ¿Cuándo?</strong><br>Esto se ocupa al momento que el análisis lo requiera para que se pueda tener los resultados de las variables.<br><br><strong>e) ¿Dónde?</strong><br>En excel en la pestaña llamada "opciones" nos aparece la opción de herramientas para análisis de datos en la parte llamada "regresión".<br><br><strong>f) ¿Cuánto?</strong><br>Y=50,61 - 0,03x2 y se obtuvieron en total 12 datos.<br><br><strong>g) ¿Por qué?</strong><br>Porque gracias a todo este procedimiento nos ayuda a poder resolver nuestras variables.<br><br><strong>h) ¿Para qué?</strong><br>Para tener datos de peso y altura de los clientes con solo su edad.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-10-24 04:37:26 UTC</pubDate>
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