Estadistica seccion 1

100 East

50

West North

0 1st Qtr

2nd Qtr

3rd Qtr

4th Qtr

Datos genĂŠricos y bĂĄsicos

Información relacionada 

Estadística: como una ciencia de obtener,

 

clasificar, organizar e interpretar datos.

Pero debe ser confiable ( si se realiza varias veces

  

tiene el mismo resultado y tener validez = Que se está evaluando lo que se desea evaluar SE divide en dos: la

 

descriptiva que trata de la presentación de datos de forma grafica y el computo .

La inferencial que hace



generalizaciones de acuerdo a los datos estudiados.

 También es una rama de la matemática que  trata de la recopilación, del análisis de la  interpretación y la presentación de datos numéricos.

 La estadística busca a través del método científico  reunir datos al medir o contar propiedad de alguna población.  La estadística trata del diseño, experimentos o encuestas

mediante la muestra para obtener una cantidad determinada de

 información y el uso óptimo de información para hacer

inferencias con respecto a una población a partir de la información contenida en una muestra .

¿Mejor antes?

Etica en estadistica

 Pitágoras dijo: "educad a los niños y no será necesario

castigar a los hombres", lo que resume, a mi juicio, la importancia de la educación en la etapa de la niñez y para la vida completa  Eso es lo mismo en estadística : es importante ser ético en la información y cómo se ha recopilado y cómo se transmite  No tomar posición en relación a los datos ni a los resultados.

Por que tablas y graficas?  La elaboración de reglas que nos permitan decidir

qué conclusión estadística podemos sacar a partir de los datos:

 1. esto es estadística inductiva. es cuando

generalizamos las características del grupo observado

 para incluir elementos no observados y se llega a

conclusiones a través de muestra tomada al azar o de otras formas…  Aplica resultados de una muestra a la población y emite juicios o conclusiones.



Dado que la estadística trabaja con datos procedentes de fenómeno aleatorio, es necesario conocer el comportamiento de todo el andamiaje que componen el trabajo estadístico.

 Conceptos :  Población: Es la colección, o conjunto, de individuos , objetos o

eventos cuyas propiedades serán analizadas.  Hay dos tipos de población :  Población finita: Cuando es posible enumerar(contar) físicamente los elementos que pertenecen a una población.  Población infinita: Cuando no es posible enumerar(contar) físicamente los elementos que pertenecen a una población.

Dicho de otra manera, cuando los elementos de una población son ilimitados.

 Muestra: Es un subconjunto de una población.  muestra representativa: es aquella que consideras

recordando que es al azar y de la población  Parámetro : Es la característica numérica de una población. También puede decirse que es el valor numérico que resume todos los datos de una población completa.  Estadística : Característica numérica de una muestra. O bien, el valor numérico que resume los datos de la muestra. Se dice que la estadística describe a la muestra de la misma manera en que el parámetro describe a la población.



unidades estadísticas o individuos: cada uno de los elementos de la población: son los elementos de estudio: fíjate se puede estudiar de un colegio: los alumnos; y de estos: el sexo, edad, calificaciones, numero de hermanos y esto seria una descripción estadística de cada población estudiantil.





datos (valor)= consiste en la información que se inicia por la observación, contar o medir pueden ser calificaciones: cantidad de accidentes de auto en el 2000.

Es el resultado al medir una magnitud en un elemento de la población

ď‚—

variables :cualquier caracterĂ­stica que se estudie bajo diferente valores





la variable pueden ser de dos tipos: discreta cuando se pueden tomar un número finito de valores, resulta de conteo continuas cuando se puede tomar, un número infinito de valores.





La práctica de distinción entre la variable continua o discreta depende del número de datos, resulta de medidas están discretas si hubo pocos valores y continúas si tienen muchos.

  

Espacio de la muestra conjunto de todo los posible resultados de un experimento aleatorio suceso =evento frecuencia número de veces que ocurre un suceso

 

frecuencia absoluta: fi/n si fi es la frecuencia relativa entonces el cociente sera FREC.absoluta frecuencia relativa proporción de veces qué ocurre un suceso respecto a un experimento: las posibles situaciones o alternativas de carácter





clase: alternativas que toman o se asignan a variables. Ejemplo: genero, valores de inteligencia numéricos, peso promedio intervalo de clase: recorrido de cada clase, si los valores están no agrupados el intervalo es 1, y si esta agrupado puede ser mayores o menores de 1. Ej 150 - 159 aquí es 10. Siempre se le suma 1.

     

IC = intervalo de clase f= frecuencia LR = limite real es la frontera PM Punto medio Fx= Frecuencia de cada clase Fac Frecuencia acumulada

 Azar o aleatoria=son aquellos eventos que se

producen por suerte  Aleatoriamente= se llevan a cabo estas actividades simulando un comportamiento al azar  Entrevista y encuestas= métodos de recolección de datos

ď‚— Medidas de tendencia central=media,moda,mediana

son valores de mas uso en este estudio y representan o resume hacia donde se mueven los datos en su anĂĄlisis

     

n =numero total de frecuencia i= ancho de clase media = promedio mediana = punto medio al ordenarlos . el 50 % esta por encima o por debajo moda = el valor que aparece con mas frecuencia

 

varianza = la media de las desviaciones al cuadrado desviación estándar=raiz cuadrada positiva de la varianza