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Página de estudios y debate sobre geografía, historia, economía, política.. Estudios geográficos |
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Coordenadas de ciudades de mundo por continente y países
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La distribución de la riqueza mundial (2017) y el Índice de Gini
Cálculo de la distribución de la riqueza mundial con el índice de Gini, a partir de dos variables: 1ª la riqueza mundial (Y); 2ª el número de adultos que poseen la riqueza (X), dividida en cuatro tramos de riqueza. 1. El número de adultos que poseen más de un millón de dólares ($) estadounidenses. 2. Los que poseen entre 100.000 y un millón de dólares. 3. Los que poseen entre 10.000 a 100.000 dólares. 4. Los que su riqueza está por debajo de los 10.000 dólares. La metodología seguida para hallar el Índice de Gini, se ha basado en la obtención de la superficie bajo la curva de Lorentz.
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Producto Interior Bruto Nominal y en Paridad del Poder Adquisitivo
El Producto Interior Bruto (PIB), o Gross Domestic Product (GDP), mide el valor de la producción de bienes y servicios de un país al valor monetario de cambio internacional. La Paridad del Poder Adquisitivo (PPA), o Purchasing Power Parity (PPP), mide el poder adquisitivo de compra de un bien o servicio en un país en comparación al de otro país en base a la moneda de cada país. El PIB / PPA o GDP / PPP, es el valor de compra de todos los bienes y servicios en la moneda de un país en comparación a la de otro país. La relación entre el GDP y el GDP (PPP) es controvertida pues, considerando que la mayoría del gasto de la población de un país se origina en el propio país, el dato del GPD no expresa objetivamente la riqueza per cápita.
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Cálculos estadísticos automáticos entre dos variables en línea
Índice de Gini El indicie de Gini mide la distribución entre dos variables. Sus valores están comprendidos entre 0 y 1. El valor 0 equivale a una distribución perfecta (todos los elementos de una variable están distribuidos uniformemente entre todos los elementos de la segunda variable); El valor 1 equivale a la máxima concentración (todos los elementos de una variable se concentran en un elemento de la segunda variable). Coeficiente de Correlación de Pearson El coeficiente de correlación de Pearson mide la relación entre las dos variables. Sus valores están comprendidos entre 0 y + 1; 1 es igual a una correlación perfecta, si es positiva será de + 1 si es negativa el valor será de - 1. Recta de regresión y residuales La recta de regresión permite estimar el valor desconocido de un elemento de una variable dependiente que estaría en correlación con el valor conocido de otro elemento de una segunda variable independiente. Las diferencias entre el valor real conocido de la variable dependiente y el valor estimado se denominan residuales. Matriz de cálculo del centro ponderado de los ejes X - Y La matriz de 40 filas por 40 columnas contiene el cálculo del centro ponderado de los ejes X - Y
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El análisis factorial es un método estadístico que pretende sintetizar la información en un número de variables mínimo e imprescindible para el análisis del objeto de estudio. El análisis factorial es un procedimiento estadístico complejo*, que precisa en su uso práctico de programas estadísticos. En el presente estudio se utiliza el programa estadístico SPSS porque tiene incluido en el análisis factorial, el resultado final de la notaciones o puntuaciones aplicadas a cada caso de la Matriz de Datos (Casos / Variables), correspondientes a los factores extraídos para el análisis factorial. El estudio consta de tres apartados 1. El análisis factorial; 2. El análisis factorial en SPSS, y 3. Ejemplo de la aplicación del análisis factorial * Desarrollo estadístico del Análisis Factorial. JM Santos Preciado |
PRIMERA PARTE (Cuadro de frecuencias) (Media aritmética) (Mediana) (Decil) (Moda) (Desviación media) (Desviación típica) (Índice de variabilidad) (Coeficiente de variación) (Asimetría o sesgo) (Curtosis) (Defecto de curtosis) (Índice bruto de diversificación) (Índice neto de diversificación) (Índice de diversificación de Gibbs-Martin) (Índice de nelson) (Coeficiente de localización de Sargentz Florence) (Coeficiente de concentración de Gini) (Curva de Lorenz) (Índice de Weaver) (Coeficiente de correlación de Pearson) (Coeficiente de determinación) (Coeficiente de correlación de Kendall). SEGUNDA PARTE (Centro medio y centro medio ponderado) (Centro de gravedad) (Centro de gravedad ponderado) (Centro de gravedad de la superficie) (Radio dinámico) (Análisis de vecindad) (Red topológica) (Índice de compacidad) (Índice de Cole y de Gibs) (Análisis factorial) |
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