Distribuciones bidimensionales. Nubes de puntos. Correlación (1ºBach)

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Distribuciones bidimensionales

Una distribución bidimensional o de dos variables es aquella en la que para cada elemento de la población o muestra se consideran dos caracteres cuantitativos distintos, \;(X,Y). Así, a cada individuo le corresponden los valores de dos variables que representamos mediante el par ordenado (x_i, y_i)\;, siendo x_i\; el valor del primer carácter e y_i\; el del segundo.

ejercicio

Ejemplos: Distribuciones bidimensionales


  • Notas obtenidas en las asignaturas de Matemáticas y Física por los alumnos de una clase.
(X,Y)=(Matemáticas,Física)={(3,2),(2,2),(5,6),(1,3),(7,6),(6,8),(2,4),(4,4),(8,10),(9,6),(5,7),(10,9),(7,7)}
  • Estatura y peso de los alumnos del instituto.
(X,Y)=(Estatura (cm),Peso (kg))={(1.65,62),(1.74,72),(1.57,60),(1.83,80),(1.77,67),(1.60,58),...}

Nube de puntos

Si representamos cada par (x_i, y_i)\; de valores de una distribución bidimensional como un punto del plano, obtendremos lo que se llama una nube de puntos o diagrama de dispersión. A partir de ella podemos observar como se relacionan las dos variables de forma intuitiva.

En el anterior ejemplo sobre las notas de Matemáticas y Física, teníamos la siguiente tabla de observaciones:

Matemáticas (X) 32517624895107
Física (Y)22636844106797

Su correspondiente nube de puntos será:

Correlación

A partir de la nube de puntos podemos observar como se relacionan las dos variables. Si al aumentar o disminuir una de ellas, aumenta o disminuye la otra de forma sistemática, diremos que existe correlación entre las dos variables.

La correlación puede ser:

  • Fuerte: Si hay mayor alineamiento de los puntos de la nube.
  • Débil: Si el alineamiento es menor, hay mas "dispersión" de los puntos.

La correlación (fuerte o débil), además puede ser:

  • Positiva: Si al aumentar X aumenta Y
  • Negativa: Si al aumentar X, disminuye Y

La correlación más o menos fuerte viene, por tanto, determinada por lo apretados que estén los puntos de la nube en torno a una recta que llamaremos recta de regresión. El signo de la pendiente de esta recta determina si la correlación es positiva (pendiente positiva) o negativa (pendiente negativa).

En el anterior ejemplo, las notas de Matemáticas y Física mantienen una correlación positiva ya que al aumentar las de Matemáticas, aumentan las de Física. Además es una correlación relativamente fuerte dado el alineamiento de los puntos.

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Actividad: Distribuciones bidimensionales


Nube de puntos y rectas de regresión de distintos casos de distribuciones bidimensionales:
a) El ejemplo anterior de las notas de Matemáticas y Física.
b) Un jugador de golf da 10 golpes desde diferentes distancias. Sea X la distancia en metros e Y el número de hoyos obtenidos:
(X,Y)=(Distancia, Hoyos)={(1,10),(2,10),(4,8),(6,7),(8,6),(10,3),(12,4),(15,3),(18,1),(20,0)}

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