Queremos estudiar un contaminante en los ríos de un gran país. Para ello elegimos tres ríos al azar para ver la variabilidad que hay entre los ríos de ese país. Se toman al azar tres zonas distintas de cada río para ver, también, la variabilidad que hay dentro de los ríos. Cada muestra se lleva a un laboratorio donde se aplican dos técnicas distintas que disponemos para evaluar la cantidad de ese contaminante (T1 y T2). Cada técnica se aplica a cada muestra tres veces. Los resultados son los siguientes:

Evaluar los efectos que se pueden detectar en este estudio.

Dada la siguiente tabla:

responder a las siguientes preguntas justificando brevemente la respuesta:

1.¿Un intervalo de confianza del 95% de la correlación entre las variables HR y %IBW podría ser (0.11, 0.33)?

2.¿Un intervalo de confianza del 95% de la correlación entre las variables HR y Duration of AN podría ser (0.02, 0.30)?

3.¿Un intervalo de confianza del 95% de la correlación entre las variables Potassium y Duration of AN podría ser (0.12, 0.30)?

4.¿Un intervalo de confianza del 95% de la correlación entre las variables HR y %IBW podría ser (-0.02, 0.18)?

5.¿Un intervalo de confianza del 95% de la correlación entre las variables Total hip BMD y Duration of AN podría ser (-0.54, -0.14)?

6.¿Un intervalo de confianza del 95% de la correlación entre las variables Total hip BMD y Vigorous Exercice podría ser (-0.04, 0.72)?

7.¿Un intervalo de confianza del 95% de la correlación entre las variables Total hip BMD y %IBM podría ser (0.09, 0.49)?

8.¿Un intervalo de confianza del 95% de la correlación entre las variables ALT y Duration of AN podría ser (-0.10, 0.24)?

9.¿Cuál sería el error estándar del intervalo de confianza del 95% (0.12, 0.24)?

10.¿Cuál de los siguientes intervalos de confianza del 95% puede ser el de la correlación entre las variables Temperature y Vigorous Exercice? Explicar, también, por qué no son posibles los demás.

a.(-0.56, -0.24)

b.(-0.28, -0.24)

c.(-0.48, -0.04)

d.(0.12, 0.35)

e.(-0.86, -0.36)

Hacer una representación en un diagrama con las flechas de las variables originales sobre el plano de las dos primeras componentes principales del análisis de componentes principales hecho con pokémons que a continuación os adjunto.:

Solución Situación 47

Los datos de base con los que se ha hecho el análisis los tenéis en el siguiente fichero:

Situación 47: Análisis multivariante de datos de Pokémon

En un artículo cuyo abstract a continuación se muestra:

Aparecen los gráficos y la tabla siguiente:

En la tabla 1 no se hace referencia explícita a la significación de los valores muestrales de los diferentes coeficientes a y b estimados.

Calcular todo lo que podáis calcular e inferir a partir de la información de esta tabla. Acordaos que la inferencia estadística (decir cosas poblacionales a partir de información muestral) lo hacemos fundamentalmente, en Ciencia, mediante dos mecanismos: intervalos de confianza y contrastes de hipótesis.

1.El estudio que se presenta a continuación utiliza la regresión lineal simple con la finalidad de relacionar la producción de huevos en copépodos con la cantidad de RNA por un lado y con la proporción RNA/DNA por otro.

Como puedes ver en la tabla no aparecen ni el intervalo de confianza ni el p-valor de los coeficientes a y b. Construye los ocho intervalos de confianza de los coeficientes a y b y proporciona el p-valor que tendríamos en los ocho contrastes de hipótesis de esos coeficientes a y b que en esta tabla se podrían especificar (p<0.05 ó p>0.05).

2.En la tabla siguiente:

Calcula cuál sería, en WAF-oil, la HR de L. glabarrima respecto a C.delta. Cuál sería el p-valor. Cuál sería el error estándar.

3.En la tabla siguiente:

Escribe el modelo de la función logística que relaciona la variable dicotómica tener o no leptospirosis con la distancia a granjas de animales en el supuesto de que el valor del coeficiente independiente, el que no multiplica a ninguna variable, no sea estadísticamente significativo.

4.En la tabla siguiente en la que se ha calculado una regresión logística entre la muerte o no de un árbol replantado al año y la pendiente del terreno, rellena los valores que faltan (con el p-valor basta especificar si será mayor o menor de 0.05):

Problema 1:

Hacer un gráfico que refleje la información esencial aportada por el gráfico siguiente:

pero con los datos de la siguiente base de datos:

Problema 2:

Se quiere ver cómo afectan las horas de sol en la viabilidad de unos árboles replantados. Para ello se han seguido durante 24 meses 40 árboles replantados, registrando el tiempo en el que se produjo la no viabilidad y registrando las horas de sol del lugar donde se replantó cada árbol. Calcular la Hazard ratio pero a seguimiento de 12 meses y evaluar la significación de la HR y el significado del resultado obtenido.

La base de datos es la siguiente:

En el vídeo que tenéis a continuación tenéis las explicaciones necesarias para hacer este ejercicio de Error estándar:

El excel que necesitáis es el siguiente: