FOUR SEASONS y Karl Pearson
Can't Take My Eyes off You
Frankie Valli & Four Seasons
You're just too good
to be true;
Can't take my eyes off of you.
You'd be like Heaven to touch;
I wanna hold you so much.
At long last love has arrived,
I thank God I'm alive.
You're just too good to be true;
Can't take my eyes off of you.
Pardon the way that I stare:
There's nothing else to compare.
The sight of you leaves me weak;
There are no words left to speak.
But if you feel like I feel,
Please let me know that it's real,
You're just too good to be true;
Can't take my eyes off of you.
I love you, baby!
And if it's quite alright,
I need you, baby,
To warm a lonely night.
I love you, baby;
Trust in me when I say.
Oh, pretty baby,
Don't bring me down, I pray.
Oh, pretty baby,
Now that I found you, stay.
And let me love you, baby,
Let me love you.
You're just too good to be true;
Can't take my eyes off of you.
You'd be like Heaven to touch;
I wanna hold you so much.
At long last love has arrived,
I thank God I'm alive.
You're just too good to be true;
Can't take my eyes off of you.
I love you, baby!
And if it's quite alright,
I need you, baby,
To warm a lonely night.
I love you, baby;
Trust in me when I say.
Oh, pretty baby,
Don't bring me down, I pray.
Oh, pretty baby,
Now that I found you, stay.
Oh, pretty baby,
Trust in me when I say.
I need you, baby!
Well won't you come my way.
Oh. Pretty baby.
Now that I found you, stay.
And let me love you, baby.
Let me love you.
Karl
Pearson (Londres 1857-Londres 1936)
Nacido el 27 de marzo de
1857 en Londres, Inglaterra, a los nueve años, Karl fue enviado a la University
College School de Londres. Tras recibir un título de Bachiller con mención
especial en matemáticas por el King’s College en 1879, Pearson, continuó su formación
con estudios de física, metafísica y Darwinismo en Alemania. En 1911, Pearson comenzó a
escribir lo que finalmente serían tres volúmenes de “La vida, escritos y
trabajos de Francis Galton”. En 1893, comenzó su serie de
18 artículos titulados “Mathematical Contributions to the Theory of Evolution”,
que contendrían parte de su trabajo más valioso. El mismo año que empezó estos
artículos, Pearson acuñó el término “desviación estándar”.
https://books.google.es/books?id=XxcNQu-crewC&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false |
https://archive.org/details/grammarofscience00pearuoft |
Pues sí Karl, la liaste
parda. ¿Nadie te lo ha dicho? Te lo digo yo. Y oye. Al ritmo de Julia Fischer -
Tchaikovsky - Violin Concerto in D major, Op 35.
Te sacaste de la
manga un concepto estadístico llamado DESVIACIÓN TÍPICA/Estándar
Que se describe como:
Índice numérico de la dispersión (variabilidad) de un conjunto de datos (o población).
La desviación típica (DT) o desviación estándar es la medida más útil de la variabilidad de los resultados de una muestra.La DT es una medida de la magnitud en que se desvían las diversas puntuaciones obtenidas de su valor medio.
o
Si las puntuaciones se agrupan estrechamente
en torno a la media, la DT será relativamente pequeña
o
Si se extienden en todas direcciones, la DT
será relativamente grande.
Para calcular la desviación
típica:
- · Calculamos el valor medio
- · Hallamos las diferencias entre los valores observados y el valor medio
- · Elevamos al cuadrado estas diferencias y las sumamos
- · Dividimos el resultado entre el número de elementos de los que hemos obtenido una medida
- · Extraemos la raíz cuadrada.
Aquí explican muy bien la
desviación típica:
Pongo indistintamente X e Y
porque son variables y así lo veremos en algunas explicaciones, la fórmula no
cambia por ello y hay una variable “en cuestión”. Aquí la gracia está en que si no tienes el programa informático adecuado y haya una muestra de 100 sujetos, hay que ir haciendo restas una por una para concluir el sumatorio.Si hay programa, con introducir los datos primarios y empíricos que cada sujeto vaya generando, el programa ya se encarga de hacer las formulaciones.
Entre otras muchísimas
cosas, te dedicaste a ser biógrafo de un amigo tuyo, Galton, otro que también
se las trae. http://galton.org/galton/pearson/index.html. Que
dicen por ahí, que fue Galton el verdadero “creador de la correlación”. Lo que
yo entiendo es que la paternidad de la “Bioestadística” os la compartís Francis
Galton, Karl
Pearson, y Walter Weldon cuando
fundasteis la revista Biometrika, basada en la revisión por pares, en
1901.
El caso es que tu obra y
fórmulas matemáticas son usadas en el planeta Tierra miles de veces al día (por
no decir millones). Y es
tal el uso que se le ha dado a tu fórmula que “se ha salido de madre”.
Aquí hay un ejemplo de una famosa fórmula a ti atribuida
usada para ver qué variables (X e Y) tienen una relación, que no implica causalidad:
Correlación de Pearson
Para desarrollar esta fórmula hay que
realizar una serie de pasos mostrados en la siguiente tabla:
Las variables X e Y son
cuantitativas continuas:
- · Cuantitativas: Indica que es cualquier característica que se puede expresar con números. Por ejemplo, el número de hermanos o la estatura.
- · Continuas: Es aquella variable que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo real. Por ejemplo, la estatura.
¿Por qué se elabora una
tabla para desarrollar la fórmula? Pues para facilitar la tarea.
Lo vemos con un ejemplo.
Se quiere llevar a cabo
un estudio de validación relativa al
criterio de un test de aptitud mecánica (X); para ello, se aplica a una
muestra de sujetos representativa de la población en la que se va a utilizar el
test. Estos sujetos son evaluados posteriormente por sus supervisores, en una
escala de 0-10, utilizando como indicador
de su capacidad mecánica el tiempo, medido en horas, que tarda cada uno en
reparar un coche (Y) con la misma avería.
Los resultados son los que
aparecen en la tabla adjunta.
Dado que el valor máximo
del coeficiente de validez es la unidad, se puede deducir que el test tiene una
buena capacidad predictiva.
He sustituido los símbolos
por los números y a continuación una de-construcción de la fórmula de la
Correlación de Pearson.
Una pregunta crítica: ¿De dónde sale este número?
El ejemplo se ha extraído del libro: Psicometría Barbero García, Mª Isabel ( Coordinadora); Vila Abad Enrique y Holgado Tello, Francisco Pablo (2010) : Psicometría . Madrid: Sanz y Torres
Ya hemos de-construido la fórmula de la Correlación de Pearson.
Ya hemos de-construido la fórmula de la Correlación de Pearson.
Anda Pearson, no te quejarás
de la de-construcción, otra cosita, parece que dejaste claro que correlación no
implica causalidad, pero amigo, no te han hecho caso. Distintas personas en diferentes webs explican la correlación de Pearson:
https://www.fisterra.com/mbe/investiga/var_cuantitativas/var_cuantitativas2.pdf
http://www.cca.org.mx/cca/cursos/estadistica/html/m14/coef_pearson.htm
http://personal.us.es/vararey/adatos2/correlacion.pdf
http://www.mcgraw-hill-educacion.com/pye01e/cap13/13analisis_de_correlacion_y_regresion.pdf
http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/RegresionLineal.pdf
http://www.unesco.org/webworld/portal/idams/html/spanish/S1pearso.htm
http://pendientedemigracion.ucm.es/info/Astrof/POPIA/asignaturas/ana_dat_est/tema05.pdf
http://www4.ujaen.es/~eramirez/Descargas/tema5
Los aumentos de una variable producen aumentos en la otra, la
relación es positiva.
Las disminuciones de una variable producen disminuciones en la
otra, la relación es positiva.
Los aumentos de una variable producen disminuciones en la otra,
la relación es negativa.
Las disminuciones de una variable producen aumentos en la otra,
la relación es negativa.
Las variables serán cuantitativas de intervalo. ¿Qué son variables cuantitativas de intervalo?
http://ocw.innova.uned.es/ocwuniversia/psicologia/analisis-de-datos-en-Psico-I/Glosario.html#v
Y qué tienen que ver los Four Seasons con la Correlación de Pearson, muy sencillo algunas veces no puedo apartar los ojos de alguna fórmula matemática. Tan sencillo como eso.
Cuando tienes que destripar una fórmula para que se comprenda en profundidad su significado y utilidad, simplemente no se puede apartar los ojos de la fórmula esperando que por infusión divina se comprenda de manera rotunda esa combinación de números y letras.
Ya te digo Pearson que la infusión divina aparece cuando te has realizado unos cuantos ejemplos que utilizan la fórmula en cuestión, en primer lugar dejas de preguntarte ¿de dónde sale este número? luego van apareciendo las diversas dimensiones que intenta verificar la fórmula, por último ves tus propios errores sobre la marcha. Y ya está, ya controlas la fórmula.
http://ocw.innova.uned.es/ocwuniversia/psicologia/analisis-de-datos-en-Psico-I/Glosario.html#v
Y qué tienen que ver los Four Seasons con la Correlación de Pearson, muy sencillo algunas veces no puedo apartar los ojos de alguna fórmula matemática. Tan sencillo como eso.
Cuando tienes que destripar una fórmula para que se comprenda en profundidad su significado y utilidad, simplemente no se puede apartar los ojos de la fórmula esperando que por infusión divina se comprenda de manera rotunda esa combinación de números y letras.
Ya te digo Pearson que la infusión divina aparece cuando te has realizado unos cuantos ejemplos que utilizan la fórmula en cuestión, en primer lugar dejas de preguntarte ¿de dónde sale este número? luego van apareciendo las diversas dimensiones que intenta verificar la fórmula, por último ves tus propios errores sobre la marcha. Y ya está, ya controlas la fórmula.
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