Post on 18-Jan-2020
RESUMEN DE ALGUNOS CONCEPTOS ESTADÍSTICOS ELEMENTALES Y NOTACIÓN EMPLEADA EN EL CURSO
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rojo 1 2 3 4 5 6
Supongamos que tenemos dos dados, uno rojo y otro verde, cada uno de los cuales toma valores entre 1 y 6 con igual probabilidad. Definiremos la variable aleatoria x como la suma de los valores que toman los dos dados.
2
Ejemplo de distribución de probabilidades: x es la suma de dos dados
Por ejemplo, en el dado rojo puede aparecer 4 y en el verde un 6
r 1 2 3 4 5 6 v
1
2
3
4
5
6 10
3
r 1 2 3 4 5 6 v
1
2
3
4
5 7
6
Ejemplo de distribución de probabilidades: x es la suma de dos dados
Igualmente, si el dado rojo es 2 y el verde 5, la suma es 7
4
r 1 2 3 4 5 6 v
1 2 3 4 5 6 7
2 3 4 5 6 7 8
3 4 5 6 7 8 9
4 5 6 7 8 9 10
5 6 7 8 9 10 11
6 7 8 9 10 11 12
Ejemplo de distribución de probabilidades: x es la suma de dos dados
Esta tabla muestra todos los posibles resultados, que van de 2 a 12.
5
r 1 2 3 4 5 6 v
1 2 3 4 5 6 7
2 3 4 5 6 7 8
3 4 5 6 7 8 9
4 5 6 7 8 9 10
5 6 7 8 9 10 11
6 7 8 9 10 11 12
x f 2 3 4 5 4 6 7 8 9
10 11 12
Ejemplo de distribución de probabilidades: x es la suma de dos dados
La frecuencia f es el número de veces que se repite un resultado
Por ejemplo, hay cuatro resultados que hacen x igual a 5 6
r 1 2 3 4 5 6 v
1 2 3 4 5 6 7
2 3 4 5 6 7 8
3 4 5 6 7 8 9
4 5 6 7 8 9 10
5 6 7 8 9 10 11
6 7 8 9 10 11 12
x f p 2 1 3 2 4 3 5 4 6 5 7 6 8 5 9 4
10 3 11 2 12 1
Ejemplo de distribución de probabilidades: x es la suma de dos dados
Finalmente, derivamos la probabilidad de obtener cada valor de x.
7
r 1 2 3 4 5 6 v
1 2 3 4 5 6 7
2 3 4 5 6 7 8
3 4 5 6 7 8 9
4 5 6 7 8 9 10
5 6 7 8 9 10 11
6 7 8 9 10 11 12
x f p 2 1 3 2 4 3 5 4 6 5 7 6 8 5 9 4
10 3 11 2 12 1
Ejemplo de distribución de probabilidades: x es la suma de dos dados
Hay 1/6 de probabilidad de obtener cada número del dado rojo y lo mismo para el dado verde. Por lo tanto, cada valor en la tabla ocurre con probabilidad 1/36.
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r 1 2 3 4 5 6 v
1 2 3 4 5 6 7
2 3 4 5 6 7 8
3 4 5 6 7 8 9
4 5 6 7 8 9 10
5 6 7 8 9 10 11
6 7 8 9 10 11 12
x f p 2 1 1/36 3 2 2/36 4 3 3/36 5 4 4/36 6 5 5/36 7 6 6/36 8 5 5/36 9 4 4/36
10 3 3/36 11 2 2/36 12 1 1/36
Por lo tanto, para obtener las probabilidades asociadas a cada valor de x, se dividen las frecuencias por 36.
Ejemplo de distribución de probabilidades: x es la suma de dos dados
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Ejemplo de distribución de probabilidades: x es la suma de dos dados
La distribución se muestra gráficamente.
6 __ 36
5 __ 36
4 __ 36
3 __ 36
2 __ 36
1 / 36
2 __ 36
3 __ 36
5 __ 36
4 __ 36
probabilidad
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 x
1 / 36
10
La definición de E(x), el valor esperado de x:
VALOR ESPERADO DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA
El valor esperado de una variable aleatoria, conocido también como la media poblacional, es la suma ponderada de los valores que toma la variable aleatoria, donde los pesos son las probabilidades ligadas a esos valores.
Notación alternativa para E(x):
E(x) = µx
11
xi pi xi pi xi pi x1 p1 x1 p1 2 1/36 x2 p2 x2 p2 3 2/36 x3 p3 x3 p3 4 3/36 x4 p4 x4 p4 5 4/36 x5 p5 x5 p5 6 5/36 x6 p6 x6 p6 7 6/36 x7 p7 x7 p7 8 5/36 x8 p8 x8 p8 9 4/36 x9 p9 x9 p9 10 3/36 x10 p10 x10 p10 11 2/36 x11 p11 x11 p11 12 1/36
! xi pi = E(x)
Valor esperado de una variable aleatoria
En el caso de la variable x, definida como la suma de los dados verde y rojo, se adjunta a cada posible valor su probabilidad.
12
xi pi xi pi xi pi xi pi
x1 p1 x1 p1 2 1/36 2/36 x2 p2 x2 p2 3 2/36 6/36 x3 p3 x3 p3 4 3/36 12/36 x4 p4 x4 p4 5 4/36 20/36 x5 p5 x5 p5 6 5/36 30/36 x6 p6 x6 p6 7 6/36 42/36 x7 p7 x7 p7 8 5/36 40/36 x8 p8 x8 p8 9 4/36 36/36 x9 p9 x9 p9 10 3/36 30/36 x10 p10 x10 p10 11 2/36 22/36 x11 p11 x11 p11 12 1/36 12/36
! xi pi = E(x) 252/36 = 7
Por lo tanto, el valor esperado es 7. Este resultado era esperable si tenemos en cuenta que la distribución es simétrica en 7, como se vio en la transparencia del histograma
Valor esperado de una variable aleatoria
13
La definición de E[g(x)], no es más que :
Ejemplo:
Valor esperado de una función de una variable aleatoria
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xi pi g(xi) g(xi ) pi xi pi xi2 xi
2 pi
x1 p1 g(x1) g(x1) p1 2 1/36 4 0.11 x2 p2 g(x2) g(x2) p2 3 2/36 9 0.50 x3 p3 g(x3) g(x3) p3 4 3/36 16 1.33 … … …... ……... 5 4/36 25 2.78 … … …... ……... 6 5/36 36 5.00 … … …... ……... 7 6/36 49 8.17 … … …... ……... 8 5/36 64 8.89 … … …... ……... 9 4/36 81 9.00 … … …... ……... 10 3/36 100 8.83 … … …... ……... 11 2/36 121 6.72 xn pn g(xn) g(xn) pn 12 1/36 144 4.00 " " " ! g(xi) pi 54.83
En nuestro ejemplo valor esperado de x2 es 54.83. Observar que no es igual a 7 elevado al cuadrado.
Es decir, E(x2) no es lo mismo que E(x) elevado al cuadrado
Valor esperado de una función de una variable aleatoria
15
1. E(x+y) = E(x) + E(y)
2. E(ax) = aE(x)
3. E(a) = a
Donde, x e y son variables aleatorias y a es una constante.
Las reglas del valor esperado
16
Dos variables aleatorias x e y se dicen independientes si
E[f(x)g(y)] = E[f(x)] E[g(y)]
para cualquier f(x) , g(y)
Caso particular: si x e y son independientes,
E(xy) = E(x) E(y)
Independencia de dos variables aleatorias
.
17
La varianza poblacional de x :
La varianza mide la dispersión de la distribución con respecto a la media de la población.
LA VARIANZA POBLACIONAL DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA
18
xi pi xi-µ (xi-µ)2 (xi-µ)2 pi
2 1/36 -5 25 0.69 3 2/36 -4 16 0.89 4 3/36 -3 9 0.75 5 4/36 -2 4 0.44 6 5/36 -1 1 0.14 7 6/36 0 0 0.00 8 5/36 1 1 0.14 9 4/36 2 4 0.44
10 3/36 3 9 0.75 11 2/36 4 16 0.89 12 1/36 5 25 0.69
5.83
En nuestro ejemplo de los dados.
La varianza poblacional de una variable aleatoria discreta
19
Varianza poblacional de x : notación
pop.var(x)
La varianza poblacional de una variable aleatoria discreta
20
Desviación típica de x"
La varianza poblacional de una variable aleatoria discreta
21
2. VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
Una variable aleatoria discreta sólo toma un conjunto finito de valores, con probabilidad positiva, como la suma del valor de dos dados.
6 __ 36
5 __ 36
4 __ 36
3 __ 36
2 __ 36
1 / 36
2 __ 36
3 __ 36
5 __ 36
4 __ 36
probabilidad
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 x
1 / 36
22
densidad de probabilidad
55 60 70 75 65
Variables aleatorias continuas
Sin embargo, la mayoría de las variables aleatorias en econometría son contInuas, como puede ser, por ejemplo, la temperatura en un cuarto, que puede tomar valores entre 55 y 75 grados Farenheit.
x
0.05
23
densidad de probabilidad
55 60 70 75 65
Variables aleatorias continuas
Observar que la probabilidad de que una variable continua tome un valor determinado es infinitamente pequeña (cero, en realidad). Por este motivo, la probabilidad de variables continuas se calcula para intervalos de valores de x. El área que corresponde a ese intervalo es la probabilidad del mismo.
x
0.05
24
densidad de probabilidad
55 60 70 75 65
Variables aleatorias continuas
56 x
0.05
0.05
Por ejemplo, la probabilidad de que la temperatura este entre 55 y 56 F es 0.05. Estamos considerando que todas las temperaturas son igual de probables, por lo que el área de todo el rectángulo es 1. Es decir, como la base es de 20 grados, la probabilidad de cada grado es 0.05 (0.05*20=1) 25
densidad de probabilidad
55 60 70 75 65
0.05
58 57
Variables aleatorias continuas
La probabilidad por unidad es el área del rectángulo definida por dicha unidad, es decir 0.05.
x
26
densidad de probabilidad
55 60 70 75 65
0.05
58 57
Variables aleatorias continuas
La probabilidad por intervalo unitario se llama densidad y es igual a la altura del intervalo unidad (dado que el área es base por altura)
Matemáticamente, la densidad se escribe como una función de la variable f(x).
f(x) = 0.05 para 55 x 75 f(x) = 0 para x < 55 o x > 75
x
27
55 60 70 75 x 65
0.05
58 57
Variables aleatorias continuas
El eje vertical se conoce como la densidad de probabilidad y la función de densidad, f(x), es la línea gruesa negra.
f(x)
f(x) = 0.05 si 55 x 75 f(x) = 0 si x < 55 y x > 75
28
55 60 70 75 x 65
0.05
Variables aleatorias continuas
densidad
f(x)
0.05
5
0.25
f(x) = 0.05 para 55 < x < 75 f(x) = 0 para x < 55 o x > 75
Supongamos que queremos calcular la probabilidad en el intervalo 65 y 70. Debemos calcular el área debajo de la densidad entre 65 y 70. 29
¿Cuál es la expresión de la esperanza y la varianza de una variable continua?
Investígalo.
30
Media poblacional de x: E(x) =µx
Lo que nos interesa ver aquí es cómo podemos escribir una variable aleatoria formada por dos componentes: una parte, la media, que sería el componente “fijo” y otra parte, que es lo que puede llamarse perturbación, que es el componente aleatorio puro.
LOS COMPONENTES FIJOS Y ALEATORIOS DE UNA VARIABLE ALEATORIA
31
Media poblacional de x: E(x) =µx
Para la observación i, el componente aleatorio está dado por ui = xi - µx
El valor observado de la variable x para el individuo i, por ejemplo, su salario, será en general distinto al valor medio µx. La diferencia no es la misma para todos los individuos, es decir, será aleatoria ui = xi - µx.
Los componentes fijos y aleatorios de una variable aleatoria
32
Media poblacional de x: E(x) =µx
Para la observación i, el componente aleatorio está dado por ui = xi - µx
Por tanto x podemos escribirla como la suma de dos componentes: xi = µx + ui
Los componentes fijos y aleatorios de una variable aleatoria
33
Media poblacional de x: E(x) =µx
Para la observación i, el componente aleatorio está dado por ui = xi - µx
Por tanto x, la podemos escribir como la suma de dos componentes : xi = µx + ui
Observar que el valor esperado de ui es cero:
E(ui) = E(xi - µx) = E(xi) + E(-µx) =µx - µx = 0
Los componentes fijos y aleatorios de una variable aleatoria
34
Estimadores y estimaciones:
• Un estimador es una fórmula matemática.
• Una estimación es un número que se obtiene de aplicar el estimador a los datos de una muestra concreta.
3. ESTIMADORES
Salvo en casos artificialmente simples, como el de los dados, no conoceremos la distribución de probabilidad o la función de densidad de la variable objeto de estudio. En consecuencia, tampoco conoceremos la media o la varianza poblacionales. Se trata, entonces, de obtener estimaciones a partir de una muestra de n observaciones. 35
Característica Poblacional Estimador
Media: µx
Varianza :
Estimadores
36
Los estimadores son variables aleatorias: veamos la media muestral como ejemplo:
Estimadores
37
La media muestral puede descomponerse en una parte fija y otra estocástica
Estimadores
38
Estimadores
De forma que no es más que la media de n valores fijos y n valores aleatorios.
39
Estimadores
Donde ! es la media de los términos aleatorios de la muestra.
40
Estimadores
Estos gráficos describen la densidad de x y x. Como se observó, ambos tienen el mismo componente fijo, pero la distribución de la media muestral está más concentrada.
Densidad de x
µx x µx x
Densidad de x
41
Estimadores
La diferencia está en el componente aleatorio de ambas variables. El componente aleatorio de la media muestral es menor que el de la variable original dado que es la media de los componentes aleatorios de todas las variables, y estos tienden a cancelarse.
Densidad de x
µx x µx x
Densidad de x
42
Insesgadez de x:
INSESGADEZ Y EFICIENCIA
Supongamos que queremos estimar la media poblacional µx de una variable aleatoria x dado un conjunto de n observaciones. Un estimador a utilizar es la media muestral. Demostraremos que es insesgado. 43
Insesgadez de x:
Insesgadez y Eficiencia
Es decir, el valor esperado de la media muestral es igual al parámetro poblacional que estamos buscando µx
44
Insesgadez de x :
Estimador General Z = !1x1 + !2x2
Insesgadez y Eficiencia
Sin embargo, la media muestral no es el único estimador insesgado de la media poblacional. Supongamos que tenemos únicamente dos observaciones y nos construimos un estimador general, Z 45
Insesgadez de x:
Estimador General Z = !1x1 + !2x2
Insesgadez y Eficiencia
El estimador general Z lo definimos como la suma ponderada de las dos observaciones que tenemos, donde los pesos son!1 y !2. Por ejemplo, en el caso de la media muestral los dos pesos son iguales a 1/n = 1/2 porque sólo tenemos dos observaciones. 46
Insesgadez de x:
Estimador General Z = !1x1 + !2x2
Insesgadez y Eficiencia
¿Cómo deben ser esos ponderadores para que el valor esperado del estimador sea igual a la media poblacional?
47
Insesgadez de x:
Estimador General Z = !1x1 + !2x2
Insesgadez y Eficiencia
48
Insesgadez de x:
Estimador General Z = !1x1 + !2x2
Insesgadez y Eficiencia
49
Insesgadez de x:
Estimador General Z = !1x1 + !2x2
Insesgadez y Eficiencia
Dado que las variables aleatorias son iid., su valor esperado es µx.
50
Insesgadez de x:
Estimador General Z = !1x1 + !2x2
Insesgadez y Eficiencia
Por lo tanto, cualquier estimador Z será un estimador insesgado de µ si la suma de los pesos de las observaciones es 1. Observar que existen infinitas combinaciones de los ponderadores que hacen que su suma sea igual a 1. 51
densidad
µx
estimator B
¿Cómo elegimos entre estimadores? Cuanto más preciso sea un estimador, es decir, cuanto menos incertidumbre nos transmita sobre el valor del parámetro, mejor será. La propiedad de eficiencia se refiere justamente a la precisión.
Insesgadez y Eficiencia
estimador A
52
densidad
µx
estimator B
De la densidad se observa que si bien los dos estimadores A y B son insesgados, el estimador B es más preciso, tiene menor varianza.
Insesgadez y Eficiencia
estimador A
53
Estimador General Z = !1x1 + !2x2
Insesgadez y Eficiencia
Analicemos la varianza poblacional del estimador general buscando definir los pesos que minimicen dicha varianza
54
Estimador General Z = !1x1 + !2x2
Insesgadez y Eficiencia
Es decir, si tenemos dos observaciones, cada observación la debemos ponderar por un medio para obtener el estimador insesgado de menor varianza. Pero ponderar por un medio es justamente definir el estimador Z como la media muestral. 55
CONFLICTO ENTRE VARIANZA MÍNIMA E INSESGADEZ
Supongamos que tenemos dos estimadores alternativos para estimar ", uno que es insesgado y el otro que es sesgado pero con varianza menor que el primero: ¿cuál de los dos elegimos?
densidad
"
estimador B
estimador A
56
Conflicto entre varianza mínima e insesgadez
Una forma para decidir entre uno y otro es definirse una función de pérdida y decidir en función de la pérdida mayor o menor: es decir, nos quedaremos con aquél que tenga menor pérdida.
error (positiva) error (negativa)
pérdida
57
Conflicto entre varianza mínima e insesgadez
Una función muy utilizada es la que se conoce como el “error cuadrático medio” (mean squared error MSE), que se define como el valor esperado del cuadrado de las desviaciones del estimador y el parámetro poblacional.
densidad
"
58
Conflicto entre varianza mínima e insesgadez
El error cuadrático medio puede escribirse como la suma del sesgo al cuadrado más la varianza: es decir, combina el conflicto entre varianza y sesgo en un solo indicador. Supongamos que el sesgo del estimador Bcon respecto a µZ es el que aparece en el gráfico.
" µZ
sesgo
densidad
59
Conflicto entre varianza mínima e insesgadez
" µZ
sesgo
Se puede demostrar que el MSE es igual a la suma de la varianza poblacional más el sesgo al cuadrado.
densidad
60
Conflicto entre varianza mínima e insesgadez
¿Cómo elegiremos entre ambos estimadores? Buscando aquel que tenga menor MSE.
densidad
"
estimador B
estimador A
61
n #x 1 50
La media muestral es un estimador de la media poblacional ¿qué pasa cuando la muestra crece?
densidad de x
50 100 150 200
n = 1
EFECTO DE UN AUMENTO DEL TAMAÑO MUESTRAL
0.08
0.04
0.02
0.06
62
n #x 1 50
Supongamos que x tiene media poblacional 100 y desviación típica 50. Supongamos, además, que no conocemos esta media y que queremos estimarla
densidad de x
50 100 150 200
n = 1
Efecto de un aumento del tamaño muestral
0.08
0.04
0.02
0.06
63
n #x 1 50
De las propiedades de la media muestral, sabemos que su media coincide con la media poblacional, que es insesgada y que su desviación típica será igual a la desviación típica poblacional dividida por la raíz cuadrada del número de observaciones
densidad de x
50 100 150 200
n = 1
Efecto de un aumento del tamaño muestral
0.08
0.04
0.02
0.06
n #x 1 50
Por tanto, cuanto mayor sea n, menor será la varianza de la media muestral.
densidad de x
50 100 150 200
n = 1
Efecto de un aumento del tamaño muestral
0.08
0.04
0.02
0.06
65
n #x 1 50 4 25
25 10 100 5
densidad de x
50 100 150 200
0.08
0.04
n = 100
Efecto de un aumento del tamaño muestral
0.02
0.06
66
n #x 1 50 4 25
25 10 100 5
1000 1.6 5000 0.7
En el límite, la desviación típica de la media muestral tiende a cero, por lo que la media muestral tenderá, en el límite, a la media poblacional: consistencia.
densidad de x
50 100 150 200
n = 5000
Efecto de un aumento del tamaño muestral
0.8
0.4
0.2
0.6
67
Muestra Finita: x es un estimador insesgado de µ
Efecto de un aumento del tamaño muestral
La insesgadez es un concepto de muestras finitas. El valor esperado de la media muestral es igual a su valor poblacional. Pero ¡ojo! el valor real que toma la media muestral puede no coindicir con la media poblacional. 68
Muestra Finita: x es un estimador insesgado de µ
Muestra grande: la distribución de x colapsa en µ
plim x = µ
Efecto de un aumento del tamaño muestral
La consistencia es un concepto de muestras grandes. Un estimador consistente es más preciso a medida que el tamaño de la muestra aumenta.
69
7
EJEMPLO DE UN ESTIMADOR SESGADO PERO CONSISTENTE
Es posible que un estimador sea sesgado en muestras pequeñas pero consistente.
n = 20
Z "$
densidad de Z
70
7
Ejemplo de un estimador sesgado pero consistente
Sea Z un estimador de la característica poblacional ". Mirando a la densidad de Z, se observa que sobreestima el valor del parámetro, es decir, tiene un sesgo positivo
n = 20
"$
densidad de Z
Z
71
7
n = 100
Para que el estimador sea consistente, deben pasar dos cosas cuando la muestra aumenta. El sesgo debe disminuir.
n = 20
Ejemplo de un estimador sesgado pero consistente
"$ Z
72
7
n = 100
y la densidad debe colapsar en el parámetro.
n = 1000
n = 20
Ejemplo de un estimador sesgado pero consistente
"$ Z
73
7
n = 1000
n = 100000
n = 100
Ejemplo de un estimador sesgado pero consistente
"$ Z
74
RELACIONES ENTRE VARIABLES
¿Cómo podemos inferir si existe una relación entre dos variables económicas a partir de los estadísticos covarianza y correlación?
75
COVARIANZA POBLACIONAL
La covarianza poblacional de dos variables aleatorias es el valor esperado del producto de sus desviaciones con respecto a la media
La covarianza poblacional: #XY =E((X-µX) (Y-µY))
76
Covarianza Poblacional
Si X sonY indeptes, #XY = 0
77
COVARIANZA MUESTRAL
Dada una muestra de n observaciones de dos variables, X, Y, la covarianza muestral no es más que la media del producto de sus desviaciones con respecto a la media muestral.
78
La covarianza muestral es un estimador sesgado de la covarianza poblacional
79
1. Si Y = V + W,
Cov(X, Y) = Cov(X, V) + Cov(X, W)
2. Si Y = aZ, donde a es constante,
Cov(X, Y) = Cov(X, aZ) = aCov(X, Z)
Ejemplo: Cov(X, 3Z) = 3Cov(X, Z)
3. Si Y = a, donde a es constante,
Cov(X, Y) = Cov(X, a) = 0
Ejemplo: Cov(X, 10) = 0
Reglas de la covarianza
80
D
EXPRESIONES ALTERNATIVAS DE LA COVARIANZA
#XY =E((X-µX) (Y-µY))=E(XY)- µX µY
POBLACIONAL
MUESTRAL
81
RELACIÓN ENTRE LA VARIANZA Y LA COVARIANZA
La varianza de una variable aleatoria no es más que la covarianza de dicha variable respecto a sí misma
82
Por tanto, las reglas de la varianza se pueden deducir a partir
de las reglas de la covarianza
83
Regla 1: Si Y = V + W, Var(Y) = Var(V) + Var(W) + 2Cov(V, W)
Prueba:
Var(Y) = Cov(Y, Y) = Cov(Y, [V + W]) = Cov(Y, V) + Cov(Y, W) = Cov([V + W], V) + Cov([V + W], W) = Cov(V, V) + Cov(W, V) + Cov(V, W) + Cov(W, W) = Var(V) + Var(W) + 2Cov(V, W)
84
Regla 2: Si Y = bZ, donde b es constante, Var(Y) = b2Var(Z)
Prueba:
Var(Y) = Cov(Y, Y) = Cov(Y, bZ) = bCov(Y, Z) = bCov(bZ, Z) = b2Cov(Z, Z) = b2Var(Z)
85
Regla 3: Si Y = b, donde b es constante, Var(Y) = 0
Prueba:
Var(Y) = Cov(Y, Y) = Cov(b, b) = 0
86
Regla 4: Si Y = V + b, donde b es constante, Var(Y) = Var(V)
Prueba:
Var(Y) = Var(V + b) = Var(V) + Var(b) + 2Cov(V, b) = Var(V)
0
0 V + b
V
Sumar una constante sólo tiene un efecto de traslación: la varianza no cambiará y la media se verá desplazada por la constante de la traslación.
87
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
Coef. Correlación Poblacional
Coef. Correlación Muestral
88
Coeficiente de Correlación
¿Por qué el coeficiente de correlación es mucho mejor que la covarianza como mediada de la asociación entre dos variables? Por que la covarianza depende de las unidades en las que las variables están medidas, mientras que el coeficiente de correlación no.
89