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Questions and Answers
¿Cuál es el valor del coeficiente de correlación entre el sueldo y la experiencia?
¿Cuál es el valor del coeficiente de correlación entre el sueldo y la experiencia?
¿Qué indica un coeficiente de correlación de 0,9788?
¿Qué indica un coeficiente de correlación de 0,9788?
¿Cuál es la desviación típica del sueldo conforme a los datos proporcionados?
¿Cuál es la desviación típica del sueldo conforme a los datos proporcionados?
¿Qué representa una correlación casi perfecta en términos de valor?
¿Qué representa una correlación casi perfecta en términos de valor?
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¿Qué se necesita para calcular el coeficiente de correlación?
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¿Cuál es la función del parámetro 'trendline' en el scatter plot de Plotly Express?
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¿Cuál de los siguientes objetivos no se menciona para la sesión de análisis?
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¿Qué hace el método 'update_traces' en la matriz de dispersión?
¿Qué hace el método 'update_traces' en la matriz de dispersión?
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¿Qué medida se utiliza para cuantificar la relación lineal entre dos variables?
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En el análisis de la relación entre dos variables, ¿qué se utiliza para medir la fuerza de la relación?
En el análisis de la relación entre dos variables, ¿qué se utiliza para medir la fuerza de la relación?
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La relación determinista se caracteriza por:
La relación determinista se caracteriza por:
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¿Cuál es el propósito de 'color_discrete_sequence' en el gráfico?
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¿Cuál de las siguientes actividades está relacionada con la interpretación de datos en el análisis?
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¿Qué variable se puede utilizar para diferenciar las categorías en un gráfico de dispersión?
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El coeficiente de determinación ajustado se utiliza para:
El coeficiente de determinación ajustado se utiliza para:
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¿Qué se pretende mostrar al calcular la matriz de dispersión?
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¿Qué representa el coeficiente de determinación en el análisis de regresión?
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En el contexto del análisis de datos, ¿qué significa 'ajustar el modelo'?
En el contexto del análisis de datos, ¿qué significa 'ajustar el modelo'?
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¿Qué aspecto no se considera en el análisis gráfico de la relación entre dos variables?
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En un análisis gráfico, ¿qué acción se sugiere para definir matemáticamente la relación entre variables?
En un análisis gráfico, ¿qué acción se sugiere para definir matemáticamente la relación entre variables?
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¿Cuál es el principal objetivo de recoger datos en este tipo de análisis?
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¿Qué impacto tiene cada año de experiencia de las mujeres sobre el sueldo según el modelo?
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¿Cuál es el p-valor que indica la significancia estadística de la interacción entre variables de género y experiencia?
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En un modelo lineal para predecir variable_Y, se utilizan las interacciones entre qué tipos de variables?
En un modelo lineal para predecir variable_Y, se utilizan las interacciones entre qué tipos de variables?
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¿Qué función de Python se utiliza para ajustar el modelo OLS?
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¿Qué diferencia salarial se quiere investigar entre las variables de género y niveles de estudios?
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Al crear interacciones en Python, qué se hace con las variables dummy?
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¿Cuál no es una variable que se considera en el modelo para predecir variable_Y?
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¿Qué comando en Python se usa para convertir un DataFrame a variables dummy?
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¿Cuál es el valor promedio de la experiencia en años trabajado en la empresa para el grupo de trabajadores?
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¿Qué indica una covarianza positiva entre el sueldo y la experiencia?
¿Qué indica una covarianza positiva entre el sueldo y la experiencia?
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¿Cuál es el número total de elementos considerado para el cálculo de la covarianza?
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Para calcular la covarianza se requiere conocer las medias. ¿Cuál es la media del sueldo?
Para calcular la covarianza se requiere conocer las medias. ¿Cuál es la media del sueldo?
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¿Qué fórmula se utiliza para calcular la covarianza?
¿Qué fórmula se utiliza para calcular la covarianza?
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¿Cuál es el resultado de la expresión $1000·0+1125·1+1245·1+1324·2+1474·4+1760·4+2459·6+2650·8+2670·9+2900·10$ que se usa en el cálculo de covarianza?
¿Cuál es el resultado de la expresión $1000·0+1125·1+1245·1+1324·2+1474·4+1760·4+2459·6+2650·8+2670·9+2900·10$ que se usa en el cálculo de covarianza?
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Si la covarianza calculada es $2222.6666$, ¿qué se puede concluir sobre la relación entre sueldo y experiencia?
Si la covarianza calculada es $2222.6666$, ¿qué se puede concluir sobre la relación entre sueldo y experiencia?
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¿Qué gráficos se deben dibujar para representar la relación entre sueldo y experiencia?
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¿Qué representa la variable x en el contexto de este problema?
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¿Qué efecto tiene el género en el salario de las mujeres con estudios de grado?
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¿Cuál es el impacto salarial para las mujeres con estudios de máster?
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¿Qué relación se discute entre las variables categóricas y el salario?
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¿Qué método se sugiere para generar interacciones en Python?
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Cuando el p-valor es superior a 0,05, ¿qué implica sobre la variación del sueldo?
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¿Cuál es el valor que se utilizará para el impacto en el salario si la mujer tiene estudios de grado?
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¿Cuál es el propósito del código Python mencionado en el contenido?
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¿Qué pasa cuando se incluyen interacciones en un modelo de regresión?
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¿Cuál es uno de los elementos aquí mencionados utilizados para evaluar la participación del género en el salario?
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En el contexto de este contenido, ¿qué significa que un p-valor sea inferior a 0,05?
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Study Notes
Presentación sobre Sistemas Retributivos
- El tema es el análisis descriptivo del sistema retributivo.
- Se utiliza la técnica de storytelling para la interpretación y toma de decisiones, recolección, análisis de datos, visualización y descripción.
- Los objetivos de la presentación incluyen: analizar la brecha salarial en una empresa, recordar conocimientos sobre regresión aplicados a la gestión de personas, recordar conocimientos matemáticos aplicados al ámbito de la gestión de personas y seguir conociendo la herramienta Python.
- La relación entre dos variables se examina, incluyendo gráficos de dispersión y tipos de relaciones.
- Se necesitan analizar aspectos como la covarianza y el coeficiente de correlación, ajustando el modelo y analizando la bondad del ajuste del modelo (coeficiente de determinación ajustado).
- Existe una relación funcional entre las variables. Hay relaciones exactas y estadísticas (que son en parte exactas y en parte aleatorias).
- Presenta ejemplos de gráficos de dispersión, con relaciones lineales, parabólicas, exponenciales y logarítmicas.
- Hay una descripción del concepto de covarianza, con interpretación de la dirección (positiva o negativa).
- Python es usado para la covarianza y la creación de gráficos de dispersión. Las herramientas de Python utilizadas se presentan en detalle.
- Se discuten las relaciones lineales positivas (débiles, fuertes, perfectas), incluyendo el cálculo de la correlación e interpretación del valor r.
- El concepto de regresión lineal es explicado, incluyendo sus tipos (simple y múltiple) y las variables que entran en consideración.
- Se expone, cómo se puede ajustar el modelo de regresión para determinar el mejor ajuste. Se presentan metodologías para las interacciones entre dos variables. Se realiza un ejemplo sobre cómo realizar relaciones entre variables categóricas y continuas, incluyendo el código Python y los resultados de la regresión múltiple.
- El coeficiente de determinación y su interpretación se analiza, junto con el coeficiente de determinación ajustado. Se incluye un ejemplo práctico con un análisis de un caso para el cálculo del coeficiente de determinación ajustado.
- El objetivo es determinar si existe o no brecha salarial de género en una hipotética empresa, utilizando la base de datos de Glassdor.
- Se identifican las variables de la base de datos (jobTitle, gender, age, perfEval, education, dept, Seniority, basePay, bonus) y sus significados.
- La estructura del informe final se describe incluyendo portada, índice, introducción, desarrollo, conclusiones y reflexión.
- También se incluyen las tareas, los plazos en la plataforma Moodle y la defensa oral del informe después del examen de Talent Analytics.
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Description
Este cuestionario se centra en conceptos clave de análisis de correlación y estadística, como el coeficiente de correlación, la desviación estándar y las herramientas de visualización de datos. Los participantes aprenderán a interpretar los resultados de estudios que relacionan sueldo y experiencia, así como a entender mejor las funciones de Plotly Express en la representación gráfica. ¡Pondremos a prueba tus conocimientos en estos importantes temas estadísticos!
