La importancia de las variables de observación en la investigación

Identificamos anteriormente que la unidad de observación en el conjunto de datos de vuelos es un vuelo individual. Y hemos demostrado que este conjunto de datos consta de 336,776 vuelos con 19 variables. En otras palabras, las filas de este conjunto de datos no se refieren a una medición en una aerolínea o en un aeropuerto; Se refieren a características/mediciones en un vuelo dado desde la ciudad de Nueva York en 2013.

También se incluyen en el paquete NYCFLIGHS13 conjuntos de datos con diferentes unidades de observación (Wickham 2017):

Aerolíneas: Traducción entre dos letras de códigos y nombres de portaaviones IATA (16 en total)
Aviones: información de construcción sobre cada uno de los 3.322 aviones utilizados
Clima: datos meteorológicos por hora (aproximadamente 8710 observaciones) para cada uno de los tres aeropuertos de Nueva York
Aeropuertos: nombres y ubicaciones de los aeropuertos

La organización de estos datos sigue la tercera propiedad de datos «ordenada»: las observaciones correspondientes a la misma unidad de observación deben guardar en la misma tabla/marco de datos.

Existe una diferencia sutil entre los tipos de variables que encontrará en los marcos de datos: variables de medición y variables de identificación. El marco de datos de los aeropuertos con el que trabajó anteriormente contiene ambos tipos de variables. Recuerde que en los aeropuertos la unidad de observación es un aeropuerto y, por lo tanto, cada fila corresponde a un aeropuerto en particular. Vamos a separarlos usando la función Glimpse:

Las variables FAA y el nombre son lo que llamaremos variables de identificación: variables que identifican de manera única cada unidad de observación. Se utilizan principalmente para proporcionar un nombre a la unidad de observación. La FAA proporciona el código proporcionado por la FAA para ese aeropuerto, mientras que la variable de nombre le da el nombre más natural más natural del aeropuerto. Las variables restantes (LAT, Lon, Alt, TZ, DST, Tzone) a menudo se denominan mediciones o variables características: variables que describen las propiedades de cada unidad de observación, en otras palabras cada observación en cada fila. Por ejemplo, LAT y Long describen la latitud y la longitud de cada aeropuerto.

¿Qué es una observación en la estadística?

Estructurado vs. Observación no estructurada: en la observación estructurada, el problema se ha definido claramente, de ahí el comportamiento a observar y el método por el cual se medirá se especifica de antemano en detalle. Esto reduce las posibilidades de que el observador introduzca el sesgo del observador en la investigación, p. El estudio del cumplimiento de seguridad de P1ant se puede observar de manera estructura.

El análisis no estructurado se usa en situaciones en las que el problema no se ha definido claramente, por lo tanto, no se puede especificar que lo que se debe observar. Por lo tanto, un investigador monitorea todos los fenómenos relevantes y se permite una gran flexibilidad en términos de lo que señalan y registran, p. El comportamiento del estudiante en una clase requeriría monitorear su comportamiento total en el entorno de clase. Los datos recopilados a través del análisis no estructurado deben analizarse cuidadosamente para que no se introduzcan sesgo.

Disfrazado vs. Observación no disfrazada: esta clasificación se ha realizado sobre la base de si los sujetos deben saber que están siendo observados o no. En la observación disfrazada, los sujetos desconocen los hechos de que se están observando. Su comportamiento se observa utilizando cámaras ocultas, espejos unidireccionales u otros dispositivos. Dado que los sujetos desconocen que están siendo observados, por lo tanto, se comportan de manera natural. El inconveniente es que puede llevar largas horas de observación antes de que los sujetos muestren los fenómenos de interés. La observación disfrazada puede ser:

Observación directa Cuando el comportamiento es observado por el propio investigador personalmente.

¿Qué es la observación de la población?

La teoría de sistemas matemáticos y el control óptimo se han desarrollado principalmente en el contexto de la ingeniería. En este artículo se muestra cómo estas técnicas se pueden aplicar en la genética de la población. Basado en el modelo de selección de pescador clásico, primero se estudia un problema de monitoreo muy natural: ¿se puede el cambio del estado genético de una población (descrito en términos de frecuencias de alelos) recuperarse de manera única de la observación de las frecuencias de ciertos fenotipos? Damos suficientes condiciones para una respuesta positiva a esta pregunta en un caso típico de heterosis (cuando los genotipos mixtos son mejores que los puros, lo que implica una coexistencia estable de todos los tipos de alelos). La segunda pregunta es: ¿cómo estimar de manera efectiva la composición genética de la población de la observación fenotípica? La respuesta es Observer Design, que se lleva a cabo para dos estructuras de dominio diferentes, determinando la manifestación del estado genético. En un modelo de selección artificial, mostramos cómo la población se puede dirigir en equilibrio donde se alcanza la aptitud media máxima. Finalmente, la aplicación de la metodología anterior también se extiende a los modelos de selección -mutación, donde se controlan tanto los parámetros de aptitud como las tasas de mutación.

En las aplicaciones de la teoría de los sistemas matemáticos, la reconstrucción del proceso estatal a partir de las mediciones disponibles es un tema importante por varias razones. P.ej. La observación de ciertas variables de estado puede ser difícil, imposible o demasiado costosa. Luego, para el monitoreo del proceso de estado, solo podemos observar una transformación de él. La observabilidad de un sistema significa que, a partir de esta observación, en principio, el proceso de estado original se puede recuperar de manera única. Motivado por los requisitos de ingeniería, en términos de un rango de matriz, se obtuvo una condición necesaria y suficiente para la observabilidad de los sistemas lineales en Kalman et al. [1]. La parte suficiente de esta condición se generalizó a los sistemas no lineales en Lee y Markus [2]. La última condición suficiente ya podría aplicarse a los sistemas de población dependientes de la densidad, ya que los modelos que los describen son típicamente no lineales, ver p. En López et al. [3], [4].

La observación (o monitoreo) de la composición genética dependiente del tiempo de una población es un tema importante. Aplicando herramientas de la teoría de sistemas matemáticos, nuestro objetivo es recuperar el estado genético de la observación fenotípica, en el marco de un modelo dinámico que describe el cambio de la composición genética de una población. (En la situación estática, en las condiciones biológicas de Garay y Garay [5] se dieron para el vector alelo de la frecuencia: la correspondencia del vector de frecuencia de fenotipo es uno a uno). Esto está motivado por el hecho de que, por lo general, es más fácil o más económico para observar el estado fenotípico de una población que su estado genético subyacente. En este sentido, en López et al. [6], se estudió un problema similar, pero teniendo en cuenta el llamado modelo estratégico, donde el estado de la población es el vector de frecuencia alélico en la población de cigoto, el fenotipo de un cigoto significa una estrategia de comportamiento determinada exclusivamente por su genotipo, Y un juego evolutivo se juega a nivel fenotípico. La diferencia entre este modelo y el modelo de Fisher que consideraremos en este documento es que las frecuencias de los diferentes fenotipos se pueden calcular a partir de las frecuencias de los diferentes genotipos de acuerdo con el dominio de los alelos en el sistema hereditario correspondiente, determinando la manifestación de la manifestación de la manifestación de la manifestación de la manifestación de la manifestación de la manifestación de la manifestación. estado genético. Además, en el modelo de Fisher, un fenotipo no es necesariamente un tipo de comportamiento, también puede ser un aspecto físico de los individuos.

La observabilidad del modelo de selección natural de Fisher se consideró en VARGA [7], dando una condición suficiente que garantiza que, observando las frecuencias fenotípicas en función del tiempo. Se puede recuperar el estado genético subyacente en términos de frecuencias de alelos. Este resultado se extendió a un modelo con mutación en López [8], López et al. [9]. Más tarde, aplicando el método de diseño del observador de la teoría de sistemas matemáticos, además de la observabilidad, el proceso genético se ha calculado efectivamente a partir de la observación del fenotipo medio. En el presente documento, en el marco del modelo de selección natural de Fisher, ilustramos la aplicación de la metodología de diseño general del observador a diferentes estructuras de dominio con diferentes observaciones fenotípicas, para recuperar el proceso genético subyacente.

¿Qué son los elementos en la estadística?

Se utiliza para describir las características básicas de los datos que proporcionan un resumen del conjunto de datos dado que puede representar a toda la población o una muestra de población. Se deriva de los cálculos que incluyen:

El promedio: es el valor central que comúnmente se conoce como promedio aritmético.
Modo: este es el valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos.
La mediana: es el valor central del conjunto ordenado que lo divide exactamente en dos.

Esta es una de las principales técnicas estadísticas para medir la relación entre dos variables. El coeficiente de correlación indica la resistencia de la relación lineal entre dos variables.

El promedio: es el valor central que comúnmente se conoce como promedio aritmético.
Modo: este es el valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos.
La mediana: es el valor central del conjunto ordenado que lo divide exactamente en dos.

Un coeficiente de correlación superior a cero indica una relación positiva.

Un coeficiente de correlación más bajo indica una relación negativa.

Un coeficiente de correlación cero indica que no hay relación entre las dos variables.

Desviación estándar: es una estadística que calcula la dispersión de un conjunto de datos en comparación con su promedio.

Varianza: esta es una medición estadística de la diferencia entre los números de un conjunto de datos. Esta es la diferencia en comparación con el promedio. Una gran varianza indica que las cifras están muy lejos del valor promedio o promedio. Una baja varianza indica que las cifras están más cerca de los valores promedio. Una varianza cero indica que los valores son idénticos al conjunto.

Beach: esta es la diferencia entre el valor más grande y el más pequeño de un conjunto de datos.

Percentil: esta es la medida utilizada en estadísticas que indica el valor inferior que es el porcentaje dado de observaciones en el conjunto de datos.

Cuartil: se define como el valor que divide los puntos de datos en cuartos.

Intervalo intercuartil: mide la mitad de los datos. En realidad es la mitad del conjunto de datos.

Este es un método que se utiliza para determinar la relación entre una o más variables independientes y una variable dependiente. La regresión es principalmente de dos tipos:

El promedio: es el valor central que comúnmente se conoce como promedio aritmético.
Modo: este es el valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos.
La mediana: es el valor central del conjunto ordenado que lo divide exactamente en dos.