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Ajuste de tendencia

La aproximación de la tendencia se efectúa en general mediante el ajuste mínimo cuadrático a la nube de puntos de la serie, supuestos sus valores Y en función del tiempo t.

Este método suele resultar sencillo, dado que la variable t toma valores enteros consecutivos y la frecuencia considerada es unitaria. Sin embargo, se debe destacar de nuevo que, aunque la técnica empleada sea coincidente con una regresión de Y sobre t, el planteamiento es distinto, ya que no estamos analizando la capacidad explicativa del tiempo.

El supuesto más habitual es el de la tendencia lineal, si bien para ciertas magnitudes económicas su propio carácter (o representación gráfica) aconseja ajuste de tipo parabólico, exponencial...

Un caso de interés es el de la curva logística, adecuada cuando se trata de estimar el crecimiento de poblaciones, el desarrollo industrial, la venta de productos nuevos en el mercado...

Ejemplo de curva logística
Ejemplo de curva logística

Esta curva expresa una marcha general ascendente que puede describirse mediante tres fases: una primera, de un crecimiento muy lento, que corresponde a la fase inicial de introducción; una segunda, de crecimiento muy rápido, que corresponde a la fase de implantanción y, finalmente, una tercera, de crecimiento más lento y decreciente, que corresponde a las fases próximas a la saturación.

La idoneidad de la curva logística para el estudio del crecimiento es debida a que el modelo ha sido obtenido basándonos en el mecanismo de dicho fenómeno. Así, por ejemplo, la población de un país crecerá al principio más que proporcionalmente, crecimiento que se va amortiguando poco a poco hasta que el punto de inflexión nos indica que el crecimiento es inferior al proporcional.

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Ojivas

Recibe el nombre de ojiva un gráfico que, mediante el trazado de una línea, muestra las frecuencias acumuladas de la serie. Si representa frecuencias absolutas acumuladas se llama simplemente ojiva, y si representa los porcentajes de las frecuencias relativas acumuladas se llama ojiva porcentual. Para representar una ojiva, se marcan en el eje de abscisas los valores de la variable y en el eje de ordenadas las frecuencias acumuladas. Se utiliza para representar series atemporales de frecuencia. Ejemplo Vamos a representar una ojiva de la serie correspondiente a los complementos salariales (dietas, desplazamientos...) expresados en euros de los 130 empleados y empleadas de una empresa, que aparecen reflejados en la siguiente tabla. Complementos N.º de empleados [50-60) 16 [60-70) 20 [70-80) 32 [80-90) 28 [90-100) 20 [100-110) 10 [110-120) 4 130

Polígonos de frecuencias

Un polígono de frecuencias es un gráfico que se obtiene a partir de un histograma, uniendo los puntos medios de los techos, o bases superiores, de los rectángulos. Se acostumbra a prolongar el polígono hasta puntos de frecuencia cero. Un polígono de frecuencia permite ver con gran claridad las variaciones de la frecuencia de una clase a otra. Son muy útiles cuando se pretende comparar dos o más distribuciones, ya que, así como es difícil representar dos o más histogramas en un mismo gráfico, resulta muy sencillo hacerlo con dos o más polígonos de frecuencias. La suma de las áreas de los rectángulos de un histograma de amplitud constante, es igual al área limitada por el polígono de frecuencias y el eje X. Ejemplo Vamos a construir a partir del histograma explicado en la entrada anterior , su correspondiente polígono de frecuencias. Ejemplo de polígono de frecuencias Interpretación de un polígono de frecuencias El polígono de frecuencias resume, en una sola lín

Ejemplo de tabla de frecuencia para una variable cuantitativa continua

Cuando el estudio se refiere a una variable cuantitativa continua, como el peso, la talla, velocidad, etc., o cuando tratándose de una variable cuantitativa discreta, el número de observaciones es muy grande y la cantidad de valores diferentes que toma la variable también, se recurre a agrupar los datos en intervalos. Cada uno de estos intervalos recibe el nombre de clase. Por ejemplo: En un estudio realizado sobre la estatura de cuarenta alumnos de un curso (variable cuantitativa continua, puesto que entre dos estaturas distintas puede haber un alumno que tenga una estatura intermedia), se han obtenido los siguientes resultados en metros: 1,55 1,66 1,69 1,63 1,64  1,67 1,63 1,56 1,62 1,68 1,68 1,62 1,66 1,62 1,69  1,56 1,57 1,60 1,65 1,64 1,67 1,69 1,63 1,64 1,60  1,62 1,63 1,71 1,62 1,72 1,61 1,61 1,64 1,60 1,70  1,76 1,65 1,65 1,68 1,66 Para su estudio, se procede a la agrupación de los datos en intervalos o clases. Primero se observa cuáles son los valores