http://experienceinstatistics.blogspot.com

Ahora nos llamaremos “Vivencias en Estadística” o como el nombre lo indica “Experience in Statistics”, aunque cabe resaltar que todavía no quiero perder el nombre de este blog que tan buenos recuerdos me ha traído.

Poco a poco iremos pasando nuestros post a Vivencias por ellos posiblemente encontraremos uno que otro error; de llegar a encontrase con alguno no duden en comunicarnos alexjzc@gmail.com.

Si nos quieres seguir no dudes en cambiar en redirigir tus enlaces a nuestro nuevo sitio con gusto continuaremos allí.

Cordial saludo.

Por : Mohammad Fayaz (Un poeta Estadístico)
http://youngstatistician.blogspot.com/

Fuente: Traducido de http://www.analyticbridge.com/profiles/blogs/modelseverywhere-1

Ver también: Quién es el cero?

Fuente: Tomado http://disquisicionesantropo-topolgicas.blogspot.com/

Hoy quiero apoyar a un blog de un buen amigo quien se formo en la Universidad del Tolima, se graduó en la Universidad Nacional como Matemático y hoy nace como Blogger. Cuando comenzó este blog el quería comenzar el suyo (ver aquí). Luego con sus comentarios “realistas” (ver aquí) hoy noto que algo a cambiado en mi buen amigo. Hicimos discusiones académicas algo extensas (ver aquí) pero nunca dejamos de hablar (ver aquí, aquí).

Antonio Ricaute crea su blog Disquisiones Antropo-topológicas, en el cual encontraran temas de Topología general, fibrada, algebraica y otros,  temas de Matemáticas, actualidad, crítica y ensayos que realmente serán interesantes.También creo un grupo en Facebook (PLMF).

Sigue así mi buen amigo, te mando lo mejores deseos. Éxitos.

Fuente: Tomado de http://cactusdigital.net/imagenes/latex-google-docs1.jpg

Fuente: Tomado de http://cactusdigital.net/imagenes/latex-google-docs2.jpg

Si se creo un editor de ecuaciones de en Googledocs, porque no crear un editor de texto en en Google. Esa es la nueva propuesta de trabajo (ver aquí). LaTeX Lab es una interfaz gráfica en Google Docs del conocido editor de texto . Nosotros editamos el documento de en la nube y podemos visualizar el resultado del mismo archivo con posiblidad de publicarlo inmediatamente. Excelente opción.

Ver también: : Como escribir en , Ventajas del editor de texto , PowerPoint con formulas en

Fuente: Tomado de http://divisbyzero.files.wordpress.com/2009/09/picture-12.png

Hoy en día la computación en la nube ha sido bastante útil. Google ha sido uno de los pioneros en este campo (ya es costumbre de este gigante informático de ser pionero en todo). Básicamente el trabajo en la nube consiste en editar, publicar, diseñar, todo desde Internet. No son necesarios los programas de ofimática, ya que está disponible en la red, editores de texto, de presentaciones y hojas de cálculo. Googledocs permite trabajar en este sentido y ha sido excelente.

Imagínese realizar documentos de Word y tenerlos en Internet y editarlos desde cualquier lugar del mundo. Ahora para nosotros los usuarios de está alternativa de uso puede utilizarse para realizar los documentos en este campo. Googledocs ha permitido trabajar documentos con un editor de ecuaciones en . Así como lo leen ahora es posible tener archivos de Word en internet, publicarlos si desean y utilizar un editor de ecuaciones en (ver aquí). Me parece increíble, espero les guste.

Ver también: Como escribir en , Ventajas del editor de texto , PowerPoint con formulas en

Fuente: Tomado de http://www.statconn.com/bilder/monitor.jpg

Hoy en día las personas poco a poco han encontrado en el software R un programa de estadística bastante interesante y muy útil para cada uno de los campos en los que se ha trabajado. Algunos se quejan de que este software no es muy amigable y es un error épico, simplemente por el costo del aprendizaje del lenguaje  y la documentación de este mismo. Personalmente no encuentro sentido a estos comentarios posiblemente son usuarios que se han familiarizado mucho con el entorno de MS Excel  y cuando encuentran un programa que no se le parece entonces no les gusta. No quiero polemizar porque a mi gusto R es un software baste útil, muy intuitivo,  académico y es un software de uso libre (ver aquí).

Hace poco tuve la oportunidad de comentar la posibilidad de utilizar una interfaz de R (R-coomander)  bastante sencilla de utilizar. Esta interfaz tiene un parecido peculiar al programa MS Excel cosa que llama mucho la atención a estos usuarios y ha sido bastante funcional puesto se le han integrado paquetes útiles en muchos campos de la estadística. Leyendo un post bastante interesante existe una forma de utilizar el programa R y el programa Excel llamado RExcel. Básicamente consiste en trabajar datos bajo la plataforma de MS Excel e importar los cálculos realizados en R. Incluso se puede trabajar los comandos del R-coomander bajo Excel con esta conexión. Quien logra realizar esto es Erich Neuwirth bajo la plataforma de VBA, esto para los usuarios de Visual pueden encontrarlo bastante útil.

Se puede descargar un paquete completo del programa R y el RExcel llamada RAndFriends en la pagina de statconn, quienes desean ver la aplicación de este mismo puede ver el video narrado por el propio creador y un libro bajo la colección Use R! cuyos autores Richard M. Heiberger y Erich Neuwirth lo han llamado R through Excel.

Bueno espero les interese a todos y comiencen a ver el potencial que este programa tiene, usuarios y los no tanto.

Larga vida al Software R!!!

Ver también: Creación de paquetes con R, Tiempo de lectura rapida y comprensión de archivos con R,

A continuación vamos a describir la relación que se encuentran.

Variables independientes

En primer lugar, vamos a empezar con dos variables aleatorias independientes e . Las desviaciones estándar de e son tomadas como los lados de un triángulo rectángulo (ver Figura 1)

Figura 1: Tomado de http://www.johndcook.com/sdpythag.png

En la Figura 1, la Desviación Estándar () es la raíz cuadrada de la varianza. La figura nos indica que la fórmula de la Varianza es

el cual la formula es análoga al Teorema de Pitágoras

Variables dependientes

Ahora supongamos que las variables son dependientes. Si e están correlacionadas, la fórmula de la varianza es análoga a la ley de los cosenos (ver Figura 2).

Figura 2: Tomado de http://www.johndcook.com/sdlawofcos.png

La generalización de la fórmula anterior para la varianza entre variables dependientes es

  es la covarianza de e . La ley de los cosenos es análoga

, y son las Desviaciones Estándar de , y , respectivamente, entonces el donde es la correlación entre e se define como

Cuando es las variables aleatorias son independientes. Cuando es mayor, las variables se correlacionan positivamente. Cuando es menor, las variables tienen una correlación negativa. Dicho de otra manera, como aumenta de a , los aumentos de correlación a .

La analogía anterior es un poco torpe,  debido al signo menos.Reformulemos la formula anterior utilizando el ángulo suplementario . Deslice la línea que representa la desviación estándar de sobre el extremo izquierdo de la línea horizontal que representa la desviación típica de (Ver Figura 3).

Figura 3: Tomado de http://www.johndcook.com/sdsupplement.png

El .

Cuando es pequeño, los dos segmentos de línea están apuntando en casi la misma dirección y las variables aleatorias son altamente correlacionados positivamente. Si es grande, cerca a , los dos segmentos de línea están apuntando en direcciones opuestas y cerca de las variables aleatorias son altamente correlacionados negativamente.

Explicación de la conexión

El origen de la conexión entre la correlación y el teorema del coseno esta en el espacio producto entre e el cual el producto interno estadísticamente es . Entonces

En un espacio con producto interno,

donde la norma de un vector   es la raíz cuadrada del producto escalar del vector por sí mismo. La ecuación anterior define el ángulo entre dos vectores. Se podría justificar esta definición al ver que está de acuerdo con la geometría plano ordinario en el plano que contiene los tres vectores , y .

Ver también

Teorema del Límite Central.

Agregar formulas matemáticas en una presentación de PowerPoint, muchas veces es complicado, incluso si esta es muy técnica. Ahora se hace más sencillo, incluso si se sabe escribir en .

Hace poco encontré una herramienta muy útil para incluir formulas en presentaciones de PowerPoint llamado TeXPPT. Básicamente lo que realiza el programa es convertir un objeto que tiene código en en un archivo de gráfico vectorial, eso significa que por más que agrandamos la formula esta no se distorsionara, tal como aparece en el video que acompaña este post. Solo se requieren tres cosas

1. Tener PowerPoint 2007.
2. Tener instalado una versión de MiKTeX.
3. Saber escribir en .

Pueden descargar el programa aquí.

Ver también: Hoja de vida con , Ventajas con, Bibliografía con , Como escribir un documento en , Posters con .

En esta época que es tan complicada para uno, el trabajo, la universidad, todo llega al tiempo pero también hay que resolverlo lo antes posible, por ello no he podido escribir en el blog y espero mis amigos lectores me entiendan.

Como algunos sabrán para este año 2010 estoy realizando mi Maestría en Estadística, una de las materias que tome fue Modelos Lineales con el profesor Luis Alberto López de la Universidad Nacional de Colombia. Hoy que estamos terminando el curso y haciendo un balance de cómo fue este, el profesor nos pedía pros y contras, sugerencias y críticas, que fue malo y bueno del curso (esto se debería realizar habitualmente por los profesores, los mismos estudiantes son los que enriquecen mucho más a los profesores con estas retroalimentaciones). Quienes estábamos allí hacíamos comentarios del curso y en general fue un buen curso. Un compañero comento acerca de lo mucho que se aprendido de la materia y el vasto mundo que hay detrás de los Modelos, también hacía referencia de las diferentes líneas de trabajo que hay en la Estadística y lo poco que se ha conocido de esta, en particular del Modelamiento Experimental. Personalmente esto me atrajo poderosamente la atención y es lo que me motivo a escribir este post.

La estadística nos brinda un sin fin de herramientas para analizar los datos y obtener información que uno como “pequeño investigador” debe saber tomar la mejor herramienta e interpretar sus resultados, y esto no está fácil. Pero la pregunta del millón es, ¿Cuál línea de la Estadística que mejor utiliza las herramientas para estudiar e interpretar los resultados de una información que nos llega de un conjunto de datos? Considero que la respuesta me la da el hecho de entender algunas de estas y saber aplicarlas bien, que ser un teórico de tiempo completo y no abrirme a otras líneas de trabajo. En alguna ocasión leía a mi buen amigo Andrés Gutiérrez cuando comenzaba a crear este blog y leía un post acerca de lo zorros que podemos ser los estadísticos. El asunto es el siguiente, si conocemos muchos trucos de la Estadística y los sabemos aplicar bien somos más íntegros en el conocimiento, entendemos mejor el entorno del problema al cual nos enfrentamos y sabremos diferenciar cual o que herramienta es la más útil. El Conocimiento es bastante amplio y debemos aprender a ser más zorros, no solo como estadísticos, también como investigadores y eso poco a poco nos brinda más entendimiento de lo que pasa alrededor de los problemas a los que nos enfrentamos. Esto es lo que me motivo a realizar la Maestría en Estadística, y ojala algunos también se animen a realizar sus estudios de postgrados con estas pocas líneas de motivación.

Se o mundo não têm nenhum conhecimento da variação estatística dos dados, não podia interpretar o mundo em que vivemos. A. J. Zambrano.