La relación entre la cantidad media total de K/D de un jugador adolescente de preparatoria y la cantidad media total de horas de juego por semana

La relación entre la cantidad media total de K/D de un jugador adolescente de preparatoria y la cantidad media total de horas de juego por semana.

Matemáticas: Aplicación e interpretación.

Total, de palabras: 2533

Emilio Martinez Gómez

¿Cuál es la relación entre la cantidad de tiempo que se dedica a los videojuegos y su porcentaje de baja por muerte?

Introducción:  Los videojuegos se han hecho una de las principales formas de entretenimiento de los adolescentes hoy en día, la interrogatoria que intenta responder esta evaluación, es conocer si el talento puede superar a la dedicación en el contexto de los videojuegos y específicamente en el videojuego Rainbow Six Siege, que es definido por ser uno de los juegos mas populares de FPS (perspectiva de primera persona), por lo que en este juego es de suma importancia el kd que es la relación de bajas por muerte en porcentaje, es decir la cantidad de bajas que le generes al equipo enemigo antes de morir en una ronda o durante la partida completa que consta de 4 a 9 rondas según la situación, y se divide por dos equipos de 5 jugadores que se turnan para atacar y defender. En realidad, el k/d es el mayor representante de la habilidad de un jugador, esto se debe a que mientras mas bajas generes sin morir mayor será la cantidad de habilidad de un jugador. Ahora bien dicho esto, el propósito es observar la relación entre la cantidad media total de k/d de un jugador adolescente de preparatoria y la cantidad media total de horas de juego por semana, para definir si en realidad el tiempo que se le dedique al juego define su habilidad en él, o en realidad influye más el talento personal de cada jugador sobrepasando el tiempo/dedicación que se le dedique al juego.

Este es un tema sumamente de interés para mí como jugador del videojuego constantemente, es uno de mis hobbies durante mi tiempo libre, algo que logro disfrutar y que se me da bien, este juego en específico lo juego únicamente con mis amigos y he logrado notar que existe una brecha de niveles, incluso mis amigos que más juegan no son tan buenos como algunos que no juegan tanto los cuales sobrepasan o igualan el nivel de ellos.

Descripción del tema elegido: Este ensayo se basa en procesos matemáticos que forman parte del subtema del curso de matemáticas aplicación e interpretación que es la estadística y probabilidad los cuales fueron estudiados a lo largo del curso, es por eso que es necesario el contexto sobre los procesos matemáticos tanto como las formulas como los conceptos que serán usados en este trabajo.

La probabilidad y estadística en las ramas de las matemáticas son definidas como las matemáticas que se ocupan de las leyes que rigen los acontecimientos aleatorios, incluida la recopilación, el análisis, la interpretación y la presentación de datos numéricos.

Un gráfico de dispersión (también llamado gráfico de dispersión, gráfico de dispersión, diagrama de dispersión, diagrama de dispersión o diagrama de dispersión) es un tipo de gráfico o diagrama matemático que utiliza coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables de un conjunto de datos. Si los puntos están codificados (color/forma/tamaño), se puede mostrar una variable adicional. Los datos se muestran como una colección de puntos, cada uno de los cuales tiene el valor de una variable que determina la posición en el eje horizontal y el valor de la otra variable que determina la posición en el eje vertical.

La "media" es el "promedio" al que estás acostumbrado, donde sumas todos los números y luego los divides entre el número de números.

La varianza es la media de las diferencias al cuadrado con respecto a la media. Para calcular la varianza, primero hay que calcular la diferencia entre cada punto y la media; luego, elevar al cuadrado y promediar los resultados

La desviación estándar es una estadística que mide la dispersión de un conjunto de datos en relación con su media. La desviación estándar se calcula como la raíz cuadrada de la varianza, determinando la desviación de cada punto de datos con respecto a la media. Si los puntos de datos están más alejados de la media, hay una mayor desviación dentro del conjunto de datos; por tanto, cuanto más dispersos estén los datos, mayor será la desviación típica.

En matemáticas y estadística, la covarianza es una medida de la relación entre dos variables aleatorias. La métrica evalúa cuánto -hasta qué punto- cambian las variables juntas. En otras palabras, es esencialmente una medida de la varianza entre dos variables. Sin embargo, la métrica no evalúa la dependencia entre las variables.

A diferencia del coeficiente de correlación, la covarianza se mide en unidades. Las unidades se calculan multiplicando las unidades de las dos variables. La varianza puede tomar cualquier valor positivo o negativo. Los valores se interpretan como sigue:

Covarianza positiva: Indica que dos variables tienden a moverse en la misma dirección.

Covarianza negativa: Revela que dos variables tienden a moverse en direcciones inversas.

El coeficiente de correlación de Pearson es el estadístico de prueba que mide la relación estadística, o asociación, entre dos variables continuas.  Se conoce como el mejor método para medir la asociación entre variables de interés porque se basa en el método de la covarianza.  Proporciona información sobre la magnitud de la asociación, o correlación, así como la dirección de la relación.

Planificación: Para poder lograr esto, primeramente, se requerirán de tomar los datos del tiempo que se emplea por semana aproximadamente de una lista de 20 jugadores y su porcentaje de K/D en la temporada, específicamente de jugadores entre 15 y 18 años, esto se hará mediante una simple encuesta realizada a 20 jugadores solicitando los dos datos que es su k/d en esta temporada y su porcentaje en horas de cuanto tiempo le dedican a la semana. Una vez realizada la encuesta y con estos datos se planea un gráfico de dispersión. Después, calculare la media de cada uno del set de datos (X) (Y) y seguiré con la varianza de los mismos , después utilizaré los cálculos de la varianza para calcular la desviación estándar y averiguar la dispersión de los datos. Con estos datos calculare la covarianza para observar la relación entre las dos variables. A continuación, averiguaré el coeficiente de correlación de Pearson para encontrar la fuerza de la correlación de mis datos.

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