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Razas de perros marrones y blancos

Razas de perros marrones y blancos



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Razas de perros marrones y blancos.

Entonces, quién sabe si hay algún tipo de

coherencia con estos números? Me gustaria hacer algunos

otro análisis y dar algunas otras cifras. Como un

análisis rápido e informal, permítanme hacer un gráfico

de los números. Déjame ver los números de

American Pit Bull Terriers. Hay una gran cantidad de

Pit Bulls en esta categoría. Vamos a mirar

en perros esquimales americanos. Hay muchos de estos

perros. Hay muchos Weimaraners en este

categoría. Hay muchos chihuahuas y

Mezclas de chihuahua. Ahora, en cuanto a los datos,

son algunas preguntas sobre si el

Se deben incluir mezcladores de razas. Entonces, esto es lo que

lo hicieron. Separaron los datos en términos de

raza de perros. Miraron perros de raza pura, el

mezcladores de razas, y luego lo agregaron.

Ahora, si vas a hacer eso, por supuesto que el

mezcla de diferentes tipos de razas

cambiará los números totales. Pero esto es lo que

lo hicieron, por ejemplo. En el esquimal americano

categoría, miraron perros de raza pura,

miró los mezcladores de razas, y luego agregaron

juntos. Entonces eso es lo que hay ahí. Ahora,

por ejemplo, miran al esquimal americano

criadores, y se les dijo que producían

aproximadamente el 30% del número total. Y luego

miraron los mezcladores de razas, y estaban

dijeron que eran responsables de aproximadamente la mitad

de eso. Y luego lo agregaron todo junto.

Entonces, lo que se encontró fue que los mezcladores de razas

fueron responsables del 15% del número total.

¿Okey? ¿Qué pasa con el esquimal americano? Bien,

se determinó que eran responsables del 70% de

los números totales. Y entonces, si miras esto,

no hay duda de que sesgó las estadísticas

cuando los sumaste. ¿Okey? Ahora que

que hice con estos? Ahora, en ese estudio ellos

miró los números. En este estudio miré

en todos los números que puede obtener, y luego

Hice una correlación entre ellos. Y esto es

el gráfico que se me ocurrió. Y esto es lo que

Encontré. La correlación entre perros de raza pura.

y mezcladores de razas es 0,87. Entonces, que hace eso

¿significar? Bueno, podrías hacer que los criadores se reproduzcan

perros mixtos. Podrías criar tus perros de raza pura

a una de estas otras razas, y lo harías

obtener un resultado diferente. Obtendrías una diferente

porcentaje en el número. Por ejemplo, vamos

mira esto, ¿de acuerdo? Este es el cuadrado azul.

¿Qué tenemos aquí? Tenemos una raza pura.

Digamos que esa es la línea blanca. Y esto es

los criadores mezclan sus propios perros. Tenemos

un perro que es de dos razas, pero obtienes un par

cantidad de ellos. Esto es 0.6. La linea que es

Por ahí. Esto es 1.0. Tenemos un individuo

perro de pura raza. La línea que es roja es 1.0.

Tenemos un criador que cría sus propios perros.

Obtienes dos perros de pura raza y obtienes una cantidad uniforme

de ellos. Esto es 0.5. Tenemos un individuo

criador que cría otras razas. Etcétera.

¿Okey? Entonces tenemos las diferentes líneas. Tienes

obtuve de 0.0 a 1.0. Y si miras estos

líneas, verá que la correlación se

más alto, a medida que desciende por ese camino. ¿Okey? Entonces,

están tratando de captar esto. Son

tratando de decir que cuanto más pura sangre

tiene, mayor es la correlación. ¿Okey?

Entonces, hay dos líneas sobre esto. Si quieres

para hacer una correlación de Pearson, no es

voy a hacer esto bien. Correlación de Pearson

va a tomar una ecuación. Va hacia

intente trabajar con esas correlaciones. Son

voy a tomar todos esos puntajes de correlación

y trabajarlos a través de una ecuación para obtener el

correlación. Y esto no es lo que quieres.

Porque la correlación de Pearson no puede hacer

cualquier suposición. No puede estar sesgado. No puede

ser sesgado. No se puede manipular.

Correlación de Pearson, no puede decir que

0.0 a 1.0 son iguales. No puede decir

que 0.0 y 0.1, 0.1 y 0.2, son iguales.

No puede decir que esas dos líneas son las

mismo. Por eso no ves esa línea.

No ves esa línea. ¿Qué es esa correlación?

.4. ¿Por qué? Porque no puedes hacer las suposiciones

que necesita hacer para tomar el

correlación. Si intentas hacer eso, Pearson

correlación, no va a funcionar. Así que eso es

por qué no ves la línea recta. Es

va a bajar aquí, va a subir

aquí, y va a decir, esto es lo mismo

línea, que no lo es.

Entonces, la correlación de Pearson dice, veamos

en estas dos líneas. Va a intentar mirar

en todos los puntos, y toma todas esas correlaciones

y haz una ecuación con ellos. Si la correlación

de todos esos puntos, si puedes hacer una ecuación

con él, podemos encontrar una correlación.

Entonces, decimos que si la correlación es .5, el

la correlación va a ser igual a la covarianza

veces la desviación estándar. ¿Por qué? Si el

la covarianza es .5, y la desviación estándar

es .5, la covarianza sería .5, es decir

igual a. La desviación estándar no es .5.

.5 al cuadrado por .5 no es .5, es cero.

.5 al cuadrado es 0.25, que es igual a .25.

Entonces, esto es lo que obtenemos.

Esto es lo que obtenemos cuando lo miramos.

Ahora, ¿qué obtenemos aquí? Bueno, tenemos un derecho

línea. Obtenemos la línea recta, que va

abajo, que sube, que atraviesa,

obtenemos una línea recta. Eso significa que el

la relación es lineal, o no es lineal.

Pero si la desviación estándar es .5, el estándar

la desviación será de 0,25. No se puede

calcular una desviación estándar que va

ser cero. Y luego no puedes calcular

una desviación estándar de 0,25 al cuadrado. Entonces, .5

no va a funcionar. ¿Qué va a funcionar?

Déjame mostrarte un ejemplo más. Déjame

solo haz un par de ejemplos. Esta bien nosotros

tener .5, .5, .5, .5, .5, .5, .5, y luego

tenemos .4, .6. Aquí, son .4, .6. .4,

.6. Y la correlación será .4

si usamos .4, .6. Entonces, tomaremos .4, .6,

.4, .6, .4, .6.

Y luego veremos si obtenemos una línea, si

puede conseguir una línea, si podemos conseguir una strght

línea


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