Martínez B., Ciro. Estadística Básica Aplicada.
Galdos. Calculo y Estadística III Edición Unica
Cannavos G. Probabilidad y Estadística Aplicación y Métodos
CURSO INTENSIVO LAPSO 2010-V. MATERIA: ESTADISTICA. COD: EST-243
sábado, 14 de agosto de 2010
RESUMEN
Definición de Estadística
La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones.
Conceptos de Estadística
Población
Una población es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico.
Individuo
Un individuo o unidad estadística es cada uno de los elementos que componen la población.
Muestra
Una muestra es un conjunto representativo de la población de referencia, el número de individuos de una muestra es menor que el de la población.
Muestreo
El muestreo es la reunión de datos que se desea estudiar, obtenidos de una proporción reducida y representativa de la población.
Valor
Un valor es cada uno de los distintos resultados que se pueden obtener en un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos dos valores: cara y cruz.
Dato
Un dato es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara, cruz.
Variables estadísticas
Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no númericas, en las que existe un orden.
Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.
Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números.
Distribución de frecuencias
La distribución de frecuencias o tabla de frecuencias es una ordenación en forma de tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente.
Diagrama de barras
Un diagrama de barras se utiliza para de presentar datos cualitativos o datos cuantitativos de tipo discreto.
Los datos se representan mediante barras de una altura proporcional a la frecuencia.
Polígonos de frecuencias
Un polígono de frecuencias se forma uniendo los extremos de las barras mediante segmentos.
También se puede realizar trazando los puntos que representan las frecuencias y uniéndolos mediante segmentos.
Diagrama de sectores
Un diagrama de sectores se puede utilizar para todo tipo de variables, pero se usa frecuentemente para las variables cualitativas.
Los datos se representan en un círculo, de modo que el ángulo de cada sector es proporcional a la frecuencia absoluta correspondiente.
2º Los intervalos tienen amplitudes distintas.
En primer lugar tenemos que hallar las alturas.
La clase modal es la que tiene mayor altura.
Mediana
Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor.
La mediana se representa por Me.
La mediana se puede hallar sólo para variables cuantitativas.
Cálculo de la mediana
1 Ordenamos los datos de menor a mayor.
2 Si la serie tiene un número impar de medidas la mediana es la puntuación central de la misma.
3 Si la serie tiene un número par de puntuaciones la mediana es la media entre las dos puntuaciones centrales.
Cálculo de la mediana para datos agrupados
La mediana se encuentra en el intervalo donde la frecuencia acumulada llega hasta la mitad de la suma de las frecuencias absolutas.
Media aritmética para datos agrupados
Si los datos vienen agrupados en una tabla de frecuencias, la expresión de la media es:
Deciles
Los deciles son los nueve valores que dividen la serie de datos en diez partes iguales.
Los deciles dan los valores correspondientes al 10%, al 20%... y al 90% de los datos.
La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones.
Conceptos de Estadística
Población
Una población es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico.
Individuo
Un individuo o unidad estadística es cada uno de los elementos que componen la población.
Muestra
Una muestra es un conjunto representativo de la población de referencia, el número de individuos de una muestra es menor que el de la población.
Muestreo
El muestreo es la reunión de datos que se desea estudiar, obtenidos de una proporción reducida y representativa de la población.
Valor
Un valor es cada uno de los distintos resultados que se pueden obtener en un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos dos valores: cara y cruz.
Dato
Un dato es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara, cruz.
Variables estadísticas
Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no númericas, en las que existe un orden.
Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.
Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números.
Distribución de frecuencias
La distribución de frecuencias o tabla de frecuencias es una ordenación en forma de tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente.
Diagrama de barras
Un diagrama de barras se utiliza para de presentar datos cualitativos o datos cuantitativos de tipo discreto.
Los datos se representan mediante barras de una altura proporcional a la frecuencia.
Polígonos de frecuencias
Un polígono de frecuencias se forma uniendo los extremos de las barras mediante segmentos.
También se puede realizar trazando los puntos que representan las frecuencias y uniéndolos mediante segmentos.
Diagrama de sectores
Un diagrama de sectores se puede utilizar para todo tipo de variables, pero se usa frecuentemente para las variables cualitativas.
Los datos se representan en un círculo, de modo que el ángulo de cada sector es proporcional a la frecuencia absoluta correspondiente.
Histograma
Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras.
Se utilizan para variables continuas o para variables discretas, con un gran número de datos, y que se han agrupado en clases.
En el eje abscisas se construyen unos rectángulos que tienen por base la amplitud del intervalo, y por altura, la frecuencia absoluta de cada intervalo.
Medidas de centralización
Moda
La moda es el valor que tiene mayor frecuencia absoluta.
Se representa por Mo.
Se puede hallar la moda para variables cualitativas y cuantitativas.
Cálculo de la moda para datos agrupados
1º Todos los intervalos tienen la misma amplitud.
Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras.
Se utilizan para variables continuas o para variables discretas, con un gran número de datos, y que se han agrupado en clases.
En el eje abscisas se construyen unos rectángulos que tienen por base la amplitud del intervalo, y por altura, la frecuencia absoluta de cada intervalo.
Medidas de centralización
Moda
La moda es el valor que tiene mayor frecuencia absoluta.
Se representa por Mo.
Se puede hallar la moda para variables cualitativas y cuantitativas.
Cálculo de la moda para datos agrupados
1º Todos los intervalos tienen la misma amplitud.
2º Los intervalos tienen amplitudes distintas.En primer lugar tenemos que hallar las alturas.
La clase modal es la que tiene mayor altura. MedianaEs el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor.
La mediana se representa por Me.
La mediana se puede hallar sólo para variables cuantitativas.
Cálculo de la mediana
1 Ordenamos los datos de menor a mayor.
2 Si la serie tiene un número impar de medidas la mediana es la puntuación central de la misma.
3 Si la serie tiene un número par de puntuaciones la mediana es la media entre las dos puntuaciones centrales.
Cálculo de la mediana para datos agrupados
La mediana se encuentra en el intervalo donde la frecuencia acumulada llega hasta la mitad de la suma de las frecuencias absolutas.
Es decir tenemos que buscar el intervalo en el que se encuentre : N/2
Media aritmética para datos agrupadosSi los datos vienen agrupados en una tabla de frecuencias, la expresión de la media es:
Medidas de Posición
Cuartiles
Los cuartiles son los tres valores de la variable dividen a un conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales.
Q1, Q2 y Q3 determinan los valores correspondientes al 25%, al 50% y al 75% de los datos.
DecilesLos deciles son los nueve valores que dividen la serie de datos en diez partes iguales.
Los deciles dan los valores correspondientes al 10%, al 20%... y al 90% de los datos.
Percentiles
Los percentiles son los 99 valores que dividen la serie de datos en 100 partes iguales.
Los percentiles dan los valores correspondientes al 1%, al 2%... y al 99% de los datos.
viernes, 13 de agosto de 2010
Apuntes 04: Estadística Inferencial. Correlación y Regresión.
Recursos:
Siendo así la regresión una técnica estadística, por lo tanto para interpretar situaciones reales, pero a veces se manipula de mala manera por lo que es necesario realizar unaselección adecuada de las variables que van a construir las formulas matemática, que representen a la regresión, por eso hay que tomar en cuenta variables que tiene relación, de lo contraria se estaría matematizando un galimatías.
Se pueden encontrar varios tipos de regresión, por ejemplo:
Regresión lineal simple
Regresión múltiple ( varias variables)
Regresión logística
Simple b) Múltiple, etc.
La regresión lineal técnica que usa variables aleatorias, continuas se diferencia del otrométodo analítica que es la correlación, por que esta última no distingue entre las variables respuesta y la variable explicativa por que las trata en forma simétrica.
La matematización nos da ecuaciones para manipular los datos, como por ejemplo medir la circunferencia de los niños y niñas y que parece incrementarse entre las edades de 2 meses y 18 años, aquí podemos inferir o predecir que las circunferencias del cráneo cambiara con la edad, en este ejercicio la circunferencia de la cabeza es la respuesta y la edad la variable explicativa.
En la regresión tenemos ecuaciones que nos representan las diferentes clases de regresión:
Regresión Lineal : y = A + Bx
Regresiòn Logarìmica : y = A + BLn(x)
Regresión Exponencial : y = Ac(bx)
Regresión Cuadrática : y = A + Bx +Cx2
Para obtener un modelo de regresión es suficiente establecer la regresión para eso se hace uso del coeficiente de correlación: R.
R = Coeficiente de correlación, este método mide el grado de relación existente entre dos variables, el valor de R varía de -1 a 1, pero en la práctica se traba con un valor absoluto de R.
El valor del coeficiente de relación se interpreta de modo que a media que R se aproxima a 1, es más grande la relación entre los datos, por lo tanto R (coeficiente de correlación) mide la aproximación entre las variables.
El coeficiente de correlación se puede clasificar de la siguiente manera:
CORRELACIÒN VALOR O RANGO
1) Perfecta 1) R = 1
2) Excelente 2) R = 0.9 < = R < r =" 0.8" r =" 0.5">
Coeficiente de Correlación de Pearson
El coeficiente de correlación de Pearson es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.
El cálculo del coeficiente de correlación lineal se realiza dividiendo la covarianza por el producto de las desviaciones estándar de ambas variables:
Estadística Inferencial. Regresión y Correlación
La regresión como una técnica estadística, una de ellas la regresión lineal simple y la regresión multifactorial, analiza la relación de dos o mas variables continuas, cuando analiza las dos variables a esta se el conoce como variable bivariantes que pueden corresponder a variables cualitativas. La regresión nos permite el cambio en una de las variables llamadas respuesta y que corresponde a otra conocida como variable explicativa, la regresión es una técnica utilizada para inferir datos a partir de otros y hallar una respuesta de lo que puede suceder.
La regresión como una técnica estadística, una de ellas la regresión lineal simple y la regresión multifactorial, analiza la relación de dos o mas variables continuas, cuando analiza las dos variables a esta se el conoce como variable bivariantes que pueden corresponder a variables cualitativas. La regresión nos permite el cambio en una de las variables llamadas respuesta y que corresponde a otra conocida como variable explicativa, la regresión es una técnica utilizada para inferir datos a partir de otros y hallar una respuesta de lo que puede suceder.
Siendo así la regresión una técnica estadística, por lo tanto para interpretar situaciones reales, pero a veces se manipula de mala manera por lo que es necesario realizar una
Se pueden encontrar varios tipos de regresión, por ejemplo:
Regresión lineal simple
Regresión múltiple ( varias variables)
Regresión logística
Simple b) Múltiple, etc.
La regresión lineal técnica que usa variables aleatorias, continuas se diferencia del otro
La matematización nos da ecuaciones para manipular los datos, como por ejemplo medir la circunferencia de los niños y niñas y que parece incrementarse entre las edades de 2 meses y 18 años, aquí podemos inferir o predecir que las circunferencias del cráneo cambiara con la edad, en este ejercicio la circunferencia de la cabeza es la respuesta y la edad la variable explicativa.
En la regresión tenemos ecuaciones que nos representan las diferentes clases de regresión:
Regresión Lineal : y = A + Bx
Regresiòn Logarìmica : y = A + BLn(x)
Regresión Exponencial : y = Ac(bx)
Regresión Cuadrática : y = A + Bx +Cx2
Para obtener un modelo de regresión es suficiente establecer la regresión para eso se hace uso del coeficiente de correlación: R.R = Coeficiente de correlación, este método mide el grado de relación existente entre dos variables, el valor de R varía de -1 a 1, pero en la práctica se traba con un valor absoluto de R.
El valor del coeficiente de relación se interpreta de modo que a media que R se aproxima a 1, es más grande la relación entre los datos, por lo tanto R (coeficiente de correlación) mide la aproximación entre las variables.
El coeficiente de correlación se puede clasificar de la siguiente manera:
CORRELACIÒN VALOR O RANGO
1) Perfecta 1) R = 1
2) Excelente 2) R = 0.9 < = R < r =" 0.8" r =" 0.5">
Coeficiente de Correlación de Pearson
El coeficiente de correlación de Pearson es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.
El cálculo del coeficiente de correlación lineal se realiza dividiendo la covarianza por el producto de las desviaciones estándar de ambas variables:
Siendo:
σXY la covarianza de (X,Y)
σX y σY las desviaciones típicas de las distribuciones marginales.
El valor del índice de correlación varía en el intervalo [-1, +1]:
Si r = 0, no existe relación lineal. Pero esto no necesariamente implica una independencia total entre las dos variables, es decir, que la variación de una de ellas puede influir en el valor que pueda tomar la otra. Pudiendo haber relaciones no lineales entre las dos variables. Estas pueden calcularse con la razón de correlación.
Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables denominada relación directa: cuando una de ellas aumenta, la otra también lo hace en idéntica proporción.
Si 0 < r =" -1,">
EJERCICIOS PARA PRACTICAR (PARTE III)
1. A un conjunto de 5 números cuya media es 7.31 se le añaden los números 4.47 y 10.15. ¿Cuál es la media del nuevo conjunto de números?
.
2. Se tienen el siguiente conjunto de 26 datos: 10, 13, 4, 7, 8, 11 10, 16, 18, 12, 3, 6, 9, 9, 4, 13, 20, 7, 5, 10, 17, 10, 16, 14, 8, 18. Obtener su mediana y cuartiles.
.
3. Calcular la media, la mediana y la moda de la siguiente serie de números:
5, 3, 6, 5, 4, 5, 2, 8, 6, 5, 4, 8, 3, 4, 5, 4, 8, 2, 5, 4.
.
4. Dadas las series estadísticas:
3, 5, 2, 7, 6, 4, 9.
3, 5, 2, 7, 6, 4, 9, 1.
Calcular:La moda, la mediana y la media.
La desviación media, la varianza y la desviación típica.
Los cuartiles 1º y 3º.
Los deciles 2º y 7º.
Los percentiles 32 y 85.
.
5. Sea una distribución estadística que viene dada por lo siguiente:
xi: 61, 64, 67, 70, 73
fi :5, 18, 42, 27, 8
Calcular:
1 La moda, mediana y media.
2 El rango, desviación media, varianza y desviación típica.
xi: 61, 64, 67, 70, 73
fi :5, 18, 42, 27, 8
Calcular:
1 La moda, mediana y media.
2 El rango, desviación media, varianza y desviación típica.
Ejemplos de Medidas de Tendencia Central
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Lectura 5.1 Medidas De Tendencia Central
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Apuntes 03: Medidas de Tendencia Central, Absolutas y Relativas
Medidas de Tendencia Central
Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.
La medidas de centralización son:
La medidas de centralización son:
Media Aritmética
La media es el valor promedio de la distribución. Si se tiene una muestra estadística de valores (X1,X2,...,Xn) de valores para una variable aleatoria X con distribución de probabilidad F (x,?) [donde ? es un conjunto de parámetros de la distribución] se define la media muestral n-ésima.
Es necesario tener agrupados los datos en forma ascendente o descendente, es decir, que se tenga como primer dato el máximo o el mínimo antes de calcular la media muestral.
Mediana
La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales. Definiremos como mediana al valor de la variable que deja el mismo número de datos antes y después que él. De acuerdo con esta definición el conjunto de datos menores o iguales que la mediana representarán el 50% de los datos, y los que sean mayores que la mediana representarán el otro 50% del total de datos de la muestra.
Moda
La moda es el valor que más se repite en una distribución. Es el dato que más se repite en la cuenta. Si existen dos datos que se repite un número igual de veces entonces el conjunto será bimodal. Ejemplo: Número de personas en distintos carros en una carretera: 5-7-4-6-9-5-6-1-5-3-7. En este caso el número que más se repite es 5 entonces la moda en este caso es 5.
En estadistica la moda es el valor que cuenta con una mayor frecuencia en una distribución de datos.
Medidas de Posición
Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos. Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:
Cuartiles
Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
Deciles
Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
Percentiles
Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales. Representan los valores de la variable que están por debajo de un porcentaje, el cual puede ser un valor de 1% a 100% (en otras palabras, el total de los datos es divido en 100 partes iguales).
Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos. Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:
Cuartiles
Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
Deciles
Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
Percentiles
Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales. Representan los valores de la variable que están por debajo de un porcentaje, el cual puede ser un valor de 1% a 100% (en otras palabras, el total de los datos es divido en 100 partes iguales).
Medidas de Dispersión
Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución. Las medidas de dispersión son:
Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución. Las medidas de dispersión son:
Rango o Recorrido
El rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística.
Desviación Media
La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.
Varianza
La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.
Desviación Típica
La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.
El rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística.
Desviación Media
La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.
Varianza
La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.
Desviación Típica
La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.
Recursos:
Ver Links: http://tgrajales.net/tendencentral.pdf
EJERCICIOS PARA PRACTICAR (PARTEII)
1. Busca las definiciones de tablas de frecuencia, como se construyen diagramas de barras y de líneas. Que es un polígono de frecuencia y un diagrama de sectores.
2. Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29. Construir la tabla de frecuencias.
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29. Construir la tabla de frecuencias.
3. .Los pesos de los 65 empleados de una fábrica vienen dados por los siguientes datos:
Peso: [50, 60), [60, 70), [70, 80), [80,90), [90, 100), [100, 110), [110, 120)
fi: 8......... 10....... 16..... 14........ 10....... 5............ 2
Peso: [50, 60), [60, 70), [70, 80), [80,90), [90, 100), [100, 110), [110, 120)
fi: 8......... 10....... 16..... 14........ 10....... 5............ 2
Construir la tabla de frecuencias.
Apuntes 02: Técnicas de Organización y Representación de Datos Estadísticos
TECNICAS DE ORGANIZACION Y REPRESENTACIONDE DATOS ESTADISTICOS
Recursos:
Ver Links recomendados: http://www.slideshare.net/jpgv84/estadstica-descriptiva-presentation[Photo]t/jpgv84/estadstica-descriptiva-presentation
![[Photo]](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjDN9jwxMd3VvRfBSAzF43tcp0Sk9QAKFNl7NGC9HilW17ouqIYYDptDjtp73vBYRn_ubDd4YyIHr2WXLtiwadH5E9lZ090dPvTnnfpGaOJOk8Fi5VwGvL0KLYWi3KEyDY-cohrT04i57bs/s1600-h/Estadistica+2.jpg){kind=link}
http://www.uantof.cl/facultades/csbasicas/Matematicas/academicos/emartinez/Estadistica/intervalo/intervalo.html http://www.uantof.cl/facultades/csbasicas/Matematicas/academicos/emartinez/Estadistica/intervalo/intervalo.html
Distribución de Frecuencias
Distribución de frecuencias es como se denomina en estadistica a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría. Esto significa una de las cosas más importantes de la matemática, su estadística con la agrupación de datos. La distribución de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el número existente en cada clase.Elementos fundamentales para elaborar una distribución de frecuencia:
1) Rango. Es una medida de dispersión que se obtiene como la diferencia entre el número mayor y el número menor de los datos.R = N_max - N_min
Ejemplo.Dados los números: 5, 10, 12, 8, 13, 9, 15R= 15- 5
2) Amplitud Total. Simplemente se obtiene sumándole 1 al rango. AT = (R+1)
3) Clases. Están formadas por dos extremos, el menor se llama límite inferior, el mayor se llama límite superior. hay distintos tipos de clases.Ej. Notas (20-26) Edades (20-26.5) Salarios (20-26.99)
4) Numero de Clases. Se determina a través de la formula de stuger, la cual es valida cuando el No de observaciones sea menor o igual a 500.
Formula. Nc= 1 + 3.33log ( N ) Donde: Nc es el número de clases. N es la cantidad de muestras tomadas.5) Valor del Intervalo o Amplitud. Se Obtiene por medio de la ecuación de dicta:
Vi = AT / Nc Donde: Vi es el valor de intervalo AT es la amplitud total Nc es el número de clase.Diagrama de Barras
Un diagrama de barras se utiliza para de presentar datos cualitativos o datos cuantitativos de tipo discreto. Se representan sobre unos ejes de coordenadas, en el eje de abscisas se colocan los valores de la variable, y sobre el eje de ordenadas las frecuencias absolutas o relativas o acumuladas. Los datos se representan mediante barras de una altura proporcional a la frecuencia.
Un diagrama de barras se utiliza para de presentar datos cualitativos o datos cuantitativos de tipo discreto. Se representan sobre unos ejes de coordenadas, en el eje de abscisas se colocan los valores de la variable, y sobre el eje de ordenadas las frecuencias absolutas o relativas o acumuladas. Los datos se representan mediante barras de una altura proporcional a la frecuencia.
Polígonos de FrecuenciaUn polígono de frecuencias se forma uniendo los extremos de las barras mediante segmentos. También se puede realizar trazando los puntos que representan las frecuencias y uniéndolos mediante segmentos.
Histogramas
Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras. Se utilizan para variables continuas o para variables discretas, con un gran número de datos, y que se han agrupado en clases. En el eje abscisas se construyen unos rectángulos que tienen por base la amplitud del intervalo, y por altura, la frecuencia absoluta de cada intervalo. La superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados.
EJERCICIOS PARA PRACTICAR (PARTE I)
Selecciona una alternativa en cada pregunta y justifica cada una de tus respuestas
1. Indica que variables son cualitativas y cuales cuantitativas:
a. Comida Favorita.
b. Profesión que te gusta.
c. Número de goles marcados por tu equipo favorito en la última temporada.
e. Número de alumnos de tu Instituto. f. El color de los ojos de tus compañeros de clase.
g. Coeficiente intelectual de tus compañeros de clase.
2. De las siguientes variables indica cuáles son discretas y cuales continuas.
a. Número de acciones vendidas cada día en la bolsa
b.Temperaturas registradas cada hora en un observatorio.
c. Período de duración de un automóvil.
d. El diámetro de las ruedas de varios coches.
e. Número de hijos de 50 familias.
f. Censo anual de los españoles.
3. Clasificar las siguientes variables en cualitativas y cuantitativas discretas o continuas.
a. La nacionalidad de una persona.
b. Número de litros de agua contenidos en un depósito.
c. Número de libro en un estante de librería.
d. Suma de puntos tenidos en el lanzamiento de un par de dados.
e. La profesión de una persona.
f. El área de las distintas baldosas de un edificio.
Apuntes 01: Conceptos Fundamentales de la Estadística
Definición de Estadística
La Estadística es una disciplina que utiliza recursos matemáticos para organizar y resumir una gran cantidad de datos obtenidos de la realidad, e inferir conclusiones respecto de ellos. Por ejemplo, la estadística interviene cuando se quiere conocer el estado sanitario de un país, a través de ciertos parámetros como la tasa de morbilidad o mortalidad de la población. En este caso la estadística describe la muestra en términos de datos organizados y resumidos, y luego infiere conclusiones respecto de la población. Aplicada a la investigación científica, también infiere cuando provee los medios matemáticos para establecer si una hipótesis debe o no ser rechazada. La estadística puede aplicarse a cualquier ámbito de la realidad, y por ello es utilizada en física, química, biología, medicina, astronomía, psicología, sociología, lingüística, demografía, etc.
La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones. Un estudio estadístico consta de las siguientes fases:
1. Recogida de datos.
2. Organización y representación de datos.
3. Análisis de datos.
4. Obtención de conclusiones.
Población y muestra
Puesto que la estadística se ocupa de una gran cantidad de datos, debe primeramente definir de cuáles datos se va a ocupar. El conjunto de datos de los cuales se ocupa un determinado estudio estadístico se llama población. No debe confundirse la población en sentido demográfico y la población en sentido estadístico. La población en sentido demográfico es un conjunto de individuos (todos los habitantes de un país, todas las ratas de una ciudad), mientras que una población en sentido estadístico es un conjunto de datos referidos a determinada característica o atributo de los individuos (las edades de todos los individuos de un país, el color de todas las ratas de una ciudad). Incluso una población en sentido estadístico no tiene porqué referirse a muchos individuos. Una población estadística puede ser también el conjunto de calificaciones obtenidas por un individuo a lo largo de sus estudios universitarios. Los datos de la totalidad de una población pueden obtenerse a través de un censo. Sin embargo, en la mayoría de los casos no es posible obtenerlos por razones de esfuerzo, tiempo y dinero, razón por la cual se extrae, de la población, una muestra, mediante un procedimiento llamado muestreo. Se llama muestra a un subconjunto de la población, preferiblemente representativo de la misma. Por ejemplo, si la población es el conjunto de todas las edades de los estudiantes de la provincia de Buenos Aires, una muestra será conjunto de edades de 2000 estudiantes de la provincia de Buenos Aires tomados al azar.
Datos individuales y datos estadísticos
Un dato individual es un dato de un solo individuo, mientras que un dato estadístico es un dato de una muestra o de una población en su conjunto. Por ejemplo, la edad de Juan es un dato individual, mientras que el promedio de edades de una muestra o población de personas es un dato estadístico. Desde ya, puede ocurrir que ambos no coincidan: la edad de Juan puede ser 37 años, y el promedio de edades de la muestra donde está incluído Juan es 23 años. Por esta razón un dato estadístico nada dice respecto de los individuos, porque solamente describe la muestra o población. Los datos estadísticos que describen una muestra suelen llamarse estadísticos (por ejemplo, el promedio de ingresos mensuales de las personas de una muestra), mientras que los datos estadísticos descriptores de una población suelen llamarse parámetros (por ejemplo, el promedio de ingresos mensuales de las personas de una población).
Estructura del dato
Los datos son la materia prima con que trabaja la estadística, del mismo modo que la madera es la materia prima con que trabaja el carpintero. Así como este procesa o transforma la madera para obtener un producto útil, así también el estadístico procesa o transforma los datos para obtener información útil. Tanto los datos como la madera no se inventan: se extraen de la realidad; en todo caso el secreto está en recoger la madera o los datos más adecuados a los objetivos del trabajo a realizar. De una manera general, puede definirse técnicamente dato como una categoría asignada a una variable de una unidad de análisis.
La variable es la característica, propiedad o atributo que se predica de la unidad de análisis. Por ejemplo puede ser la edad para una persona, el grado de cohesión para una familia, el nivel de aprendizaje alcanzado para un animal, el peso específico para una sustancia química, el nivel de ‘salud’ para una dentadura, y el tamaño para una mesa. Pueden entonces también definirse población estadística (o simplemente población) como el conjunto de datos acerca de unidades de análisis (individuos, objetos) en relación a una misma característica, propiedad o atributo (variable). Sobre una misma población demográfica pueden definirse varias poblaciones de datos, una para cada variable. Por ejemplo, en el conjunto de habitantes de un país (población demográfica), puede definirse una población referida a la variable edad (el conjunto de edades de los habitantes), a la variable ocupación (el conjunto de ocupaciones de los habitantes), a la variable sexo (el conjunto de condiciones de sexo de los habitantes). La categoría es cada una de las posibles variaciones de una variable. Categorías de la variable sexo son masculino y femenino, de la variable ocupación pueden ser arquitecto, médico, etc, y de la variable edad pueden ser 10 años, 11 años, etc. Cuando la variable se mide cuantitativamente, es decir cuando se expresa numéricamente, a la categoría suele llamársela valor. En estos casos, el dato incluye también una unidad de medida, como por ejemplo años, cantidad de hijos, grados de temperatura, cantidad de piezas dentarias, centímetros, etc. El valor es, entonces, cada una de las posibles variaciones de una variable cuantitativa.
La Medición
Los datos se obtienen a través un proceso llamado medición. Desde este punto de vista, puede definirse medición como el proceso por el cual asignamos una categoría (o un valor) a una variable, para determinada unidad de análisis. Ejemplo: cuando decimos que Martín es varón, estamos haciendo una medición, porque estamos asignando una categoría (varón) a una variable (sexo) para una unidad de análisis (Martín). Se pueden hacer mediciones con mayor o menor grado de precisión. Cuanto más precisa sea la medición, más información nos suministra sobre la variable y, por tanto, sobre la unidad de análisis. No es lo mismo decir que una persona es alta, a decir que mide 1,83 metros. Los diferentes grados de precisión o de contenido informativo de una medición se suelen caracterizar como niveles de medición. Típicamente se definen cuatro niveles de medición, y en cada uno de ellos la obtención del dato o resultado de la medición será diferente: Ejemplos de datos en diferentes niveles de medición: Nivel de medición, Nivel nominal Nivel ordinal, Nivel cuantitativo discreto, Nivel cuantitativo continuo.
Clasificaciones de la Estadística
Existen varias formas de clasificar los estudios estadísticos.
1) Según la etapa.- Hay una estadística descriptiva y una estadística inferencial. La primera etapa se ocupa de describir la muestra, y la segunda etapa infiere conclusiones a partir de los datos que describen la muestra (por ejemplo con respecto a la población).
2) Según el tiempo considerado.- Dentro de la estadística descriptiva se distingue la estadística estática o estructural, que describe la población en un momento dado (por ejemplo la tasa de nacimientos en determinado censo), y la estadística dinámica o evolutiva, que describe como va cambiando la población en el tiempo (por ejemplo el aumento anual en la tasa de nacimientos).
3) Según la cantidad de variables estudiada.- Desde este punto de vista hay una estadística univariada (estudia una sola variable, como por ejemplo la inteligencia, en una muestra), una estadística bivariada (estudia como están relacionadas dos variables, como por ejemplo inteligencia y alimentación), y una estadística multivariada (que estudia tres o más variables, como por ejemplo como están relacionados el sexo, la edad y la alimentación con la inteligencia).
El Razonamiento Estadístico
El razonamiento estadístico opera a través de los siguientes pasos:
• Se plantea un problema de estudio.
• Se realiza un muestreo consistente en la recolección de datos referentes al fenómeno o variable que deseamos estudiar.
• Se propone un modelo de probabilidad, cuyos parámetros se estiman mediante estadísticos a partir de los datos de muestreo. Sin embargo, se mantiene lo que se denominan “hipótesis sostenidas” (que no son sometidas a comprobación)
• Se valida el modelo comparándolo con lo que sucede en la realidad. Se utiliza métodos estadísticos conocidos como test de hipótesis y prueba de significación
• Se utiliza el modelo validado para tomar decisiones o predecir acontecimientos futuros.
Definiciones Básicas
• Población: Conjunto de todos los elementos incluidos en cierto estudio estadístico.
• Muestra: Subconjunto de la población.
• Elemento: Unidad mínima de la que se compone la población. Ramas
Tipos
En función del área a la cual se enfoque, se puede considerar: • Estadística política • Estadística industrial • Estadística social • Econometría • Bioestadística • Física estadística • Geoestadística • Estadística cuántica • Estadística descriptiva • Estadística teórica • Estadística aplicada
Definición de Variable
Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.
Tipos de Variable Estadística
Variable Cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable Cualitativa Nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
Variable Cualitativa Ordinal o Variable Cuasicuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no númericas, en las que existe un orden. Por ejemplo:
*La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
*Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
*Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
Variable Cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable Discreta
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo:
*El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable Continua
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo:
*La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75. En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales.
Ver Links: http://www.slideshare.net/MAURISOSASOSA/principios-de-estadistica
http://www.slideshare.net/jpgv84/estadstica-descriptiva-presentation
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jueves, 12 de agosto de 2010
Contenido Programático y Plan de Evaluc.
PROPÓSITO DEL CURSO:
Este curso tiene como propósito, proporcionar al participante las herramientas básicas para la aplicación de la metodología estadística, sus principios, procedimientos y conceptos fundamentales estableciendo conexiones entre ellos y situaciones reales, que conlleven a la solución de problemas presentes en el ámbito laboral de las Relaciones Públicas.
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CONTENIDO:
1. Conceptos fundamentales de la Estadística: Definiciones básicas: Orígenes, importancia, clasificación. Método estadístico, etapas de la investigación estadística. Parámetros y estadísticos. Variables estadísticas y funciones. Población y muestra: Definición, características. Tipos de muestreo.
2. Distribución de frecuencias y técnicas de organización y representación de datos estadísticos: Construcción de tablas y gráficas estadísticas: Histogramas, polígonos de frecuencia, gráficas de barras y sectores. Interpretación de tablas y gráficos.
3. Medidas de tendencia central o de posición: Definición, Aplicaciones de los estadígrafos de tendencia central: Media aritmética, Mediana, Moda. Comparación de la media, la mediana y la moda. El Percentil: Concepto, características, cálculo e interpretación estadística.
4. Medidas absolutas y relativas de dispersión: Definición, Aplicaciones de los estadígrafos de dispersión: Rango, Desviación media. Desviación estándar y varianza. Interpretación de las medidas.
5. Correlación: Concepto, cálculo. Coeficiente de correlación de Pearson. Correlación y regresión.
6. Estadística Inferencial: Introducción a la teoría de las probabilidades:Definición, características. Propiedades formales. Concepto de aleatoriedad. Teoremas y acciones fundamentales de la teoría de probabilidades. Nociones de inferencia estadística.
PLAN DE EVALUACION:
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