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Coeficiente de Asociación Yule: Una Medida de Asociación entre Dos Variables, Monografías, Ensayos de Matemáticas Aplicadas

Una exposición sobre el coeficiente de asociación de Yule, un método estadístico propuesto por George Udny Yule para medir el grado de relación o asociación existente entre dos variables o atributos. El coeficiente debe ser utilizado solo en tablas de 2x2 y se aplica en casos donde se requiere emparejar una muestra independientemente. La tabla de contingencia se organiza primero y se calculan sus propiedades, como que el coeficiente no puede ser menor que -1 ni mayor que 1. La interpretación del coeficiente indica si las variables son independientes, si existe una aceptación completa entre ellas o si hay una disociación completa.

Tipo: Monografías, Ensayos

2020/2021

Subido el 09/10/2021

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U2A5 Exposición de Pruebas Estadísticas (1)
“Prueba de Yule”
Simulación
07/10/2021
Integrantes de equipo:
LANDA VELÁSQUEZ NAYELI
LEAL MONTANO KEVIN ALEXANDER
RODRIGUEZ MARTINEZ YONI
DOMÍNGUEZ SORCIA ARAT JESÚS
MAROTO FRAGOZO ALDO
VIDAL ZAMORA PAUL
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¡Descarga Coeficiente de Asociación Yule: Una Medida de Asociación entre Dos Variables y más Monografías, Ensayos en PDF de Matemáticas Aplicadas solo en Docsity!

U2A5 Exposición de Pruebas Estadísticas (1)

“Prueba de Yule”

Simulación

Integrantes de equipo:

LANDA VELÁSQUEZ NAYELI

LEAL MONTANO KEVIN ALEXANDER

RODRIGUEZ MARTINEZ YONI

DOMÍNGUEZ SORCIA ARAT JESÚS

MAROTO FRAGOZO ALDO

VIDAL ZAMORA PAUL

Origen

El estadístico escoces George Udny Yule propone 󰁵n est󰁵dio de medida de asociación por medio de cuadros estadísticos que denominan tablas de contingencia. El coeficiente de contingencia Q de Yule es una medida del grado de relación (asociación) existente entre dos variables (atributos).

Propiedades

El coeficiente Q no puede valer menos que -1 ni más que uno, es decir, -1<Q< Multiplicando los dos elementos de la primera fila de la tabla de frecuencias por una constante cualquiera los dos de la segunda fila por otra. Los dos de la primera columna por otra distinta y los dos de la segunda fila por otro, los dos de la primera columna por otra distinta y los de la segunda por otra cualquiera Q no varia

Interpretacion

Si los atributos son independientes, entonces Q=0. Si Q=1, se verifica que (b)(c)=0 y existe una aceptación completa entre A y B Si Q=-1, entonces (b)(c)=0 y existe una disociación completa entre A y B

Uso

Este coeficiente es aplicable en casos como pruebas de señales en donde se

requiere emparejar una muestra independiente.

Ejemplo

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