Realización de estimaciones y predicciones utilizando datos cuantitativos

Datos cuantitativos

Para empezar, los datos cuantitativos son algo que puede medir y escribir usando números. Los ejemplos incluyen edad, altura y peso. Todos estos se consideran datos cuantitativos porque puede medirlos todos y escribir lo que son en números.

Gráfico de dispersión

La mejor manera de representar datos cuantitativos es con el uso de un diagrama de dispersión. Un diagrama de dispersión es un gráfico que traza cada punto de datos individualmente en él. Terminas con un montón de puntos en el gráfico. Por lo general, tiene una medida de datos cuantitativos en el eje xy otra en el eje y. Si surge un patrón, entonces podemos ver que existe una relación entre las dos piezas de datos cuantitativos. Si no surge ningún patrón y parece que los puntos se han colocado al azar en el gráfico, entonces no hay relación y no se puede decir nada más al respecto. Veamos un ejemplo para ver cómo podemos leer un diagrama de dispersión.

Gráfico de dispersión que muestra datos del negocio de carritos de chocolate caliente

Nuestro diagrama de dispersión anterior muestra algunos datos que recopilamos de nuestro negocio de carritos de chocolate caliente. Queríamos averiguar si existe alguna relación entre la temperatura exterior y las ventas de chocolate caliente. Hemos trazado todos nuestros datos y vemos que los puntos forman un patrón. Parece una línea inclinada hacia abajo. Permítanme seguir adelante y dibujar una línea debajo que esté aproximadamente en el medio de todos los datos. Esta es la línea que puedo usar para hacer mis estimaciones y predicciones.

Trazar una línea a través de los datos puede ayudar a realizar estimaciones y predicciones.

Haciendo estimaciones

Por supuesto, las estimaciones que haga no serán exactas. Como puede ver, los datos reales pueden fluctuar levemente desde la línea del medio. Pero mi estimación me puede dar una idea de qué esperar. Por ejemplo, al mirar mi gráfico y la línea que dibujé en el medio de los puntos, veo que si la temperatura exterior es de 30 grados Fahrenheit, entonces puedo estimar que mis ventas de chocolate caliente rondarán los $ 500.

Puedo buscar en el eje x para encontrar una temperatura exterior que me interese y hacer una estimación de cuánto puedo esperar ganar en ventas a esa temperatura. Intenta. ¿Qué puede esperar ganar si la temperatura exterior es de 60 grados Fahrenheit? Al ubicar 60 grados Fahrenheit en el eje x, puede ver que el punto donde la línea alcanza los 60 grados Fahrenheit está aproximadamente a $ 350, por lo que puede esperar ganar alrededor de esa cantidad.

Haciendo predicciones

Además de hacer estimaciones a lo largo de la línea en el medio de los datos, también puedo extender esa línea para predecir lo que puede suceder a otras temperaturas. Recuerde, solo puede hacer estimaciones y predicciones para datos cuantitativos que tengan un patrón. Si no puede trazar una línea de algún tipo a través de los datos, entonces no puede hacer estimaciones o predicciones al respecto. Pude trazar una línea a través de mis datos de ventas de chocolate caliente, por lo que puedo hacer estimaciones y predicciones al respecto.

Cuando hay un patrón en los datos, puede hacer predicciones fuera del rango de datos.

Para hacer predicciones, necesito extender mi línea. Al extender mi línea en ambas direcciones arriba, puedo ver que a medida que la temperatura se vuelve más cálida, mis ventas disminuyen. Pero, cuando la temperatura se vuelve aún más fría, mis ventas aumentan aún más. Puedo predecir que a 100 grados Fahrenheit, es posible que pueda ganar alrededor de $ 100. Pero, ¿qué pasa cuando la temperatura es de 0 grados Fahrenheit? ¿Qué tipo de ventas puedo predecir? Al mirar mi línea extendida, parece que puedo esperar ganar alrededor de $ 700.

Resumen de la lección

En resumen, los datos cuantitativos son datos que se pueden escribir como números. La mejor manera de representar datos cuantitativos es con el uso de un diagrama de dispersión , un gráfico donde cada punto de datos se traza individualmente. Para realizar estimaciones o predicciones, debe poder trazar una línea en el medio de los datos.

Si los datos están dispersos por todo el lugar, entonces no puede trazar una línea a través de ellos y dice que los datos no tienen relación. Si puede trazar una línea a través de los datos, puede hacer estimaciones sobre los datos y predecir lo que puede suceder fuera del rango de datos.

Los resultados del aprendizaje

Después de esta lección en video, debería poder:

• Definir datos cuantitativos y diagrama de dispersión
• Leer diagramas de dispersión y determinar relaciones entre diferentes piezas de datos cuantitativos
• Explicar cómo hacer estimaciones y predicciones mediante diagramas de dispersión.
• Comprender cuándo no sería posible realizar estimaciones y predicciones.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador