Este documento contiene las hojas de vida de tres estudiantes de contaduría pública y conceptos sobre estadística descriptiva como desviación media, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación y regresión lineal. También incluye ejemplos de cálculo de estas medidas y su aplicación en la estimación de pesos de niños.

1. PORTAFOLIO ESTADISTICA DESCRIPTIVA

2. ESTADISTICA DESCRIPTIVA DOCENTE: ALEJANDRO OBANDO INTEGRANTES: CARLOS RUEDA YENNY QUINTERO ANDREA CERON grupo : 504 UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIA CONTADURIA PUBLICA III SEMESTRE

3. IDENTIFICACION

4. HOJA DE VIDA CARLOS RUEDA NOMBRE: CARLOS ENRIQUE RUEDA OLMOS FECHA DE NACIMIENTO 23 DE AGOSTO DEL 1990 LUGAR DE NACIMIENTO: BOGOTA D.C ESTADO CIVIL: SOLTERO DIRECCION: CLL 24B No 19B-34 CANAIMA TELEFONO 311 503 5366 ESTUDIOS REALIZADOS BACHILLER: NORMAL SUPERIOR DE V/CIO TECNICO: CONTABILIDAD Y FINANZAS UNIVERSIDAD: COOPERATIVA DE COLOMBIA

5. HOJA DE VIDA YENNY SULAY QUINTERO NOMBRE: YENNY SULAY QUINTERO BOHORQUE FECHA DE NACIMIENTO 28 DE DICIEMBRE DEL 1985 LUGAR DE NACIMIENTO: VILLAVICENCIO META ESTADO CIVIL: SOLTERA DIRECCION: ALTOS DE PANORAMA II TELEFONO 3202366377 ESTUDIOS REALIZADOS PRIMARIA: ESCULA EL JORDAN SEGUNDARIA: COLEGIO JUANPABLO II TECNICO: SECRETARIADO CONTABLE UNIVERSIDAD: COOPERATIVA DE COLOMBIA

6. HOJA DE VIDA ANDREA CERON CHAVEZ INFORMACION PERSONAL Fecha de Nacimiento 04 Febrero 1980 Lugar de Nacimiento Cosaca - Nariño. Estado Civil: Soltera Edad: 30 Años Tel: 3132706474 Dirección: Cll 35D # 20C–21 Jordán reservado e-mail: ceronchavez@hotmail.com FORMACION ACADEMICA Primaria: Centro educativo mercedario Pasto – Nariño 1991 Secundaria: Colegio Sta. Rita de Casia Villavicencio-Meta 1997 Universitarios: Universidad Cooperativa de Colombia IIISem contaduría publica 2.010

7. LEGAL

11. UNIDAD DE APRENDIZAJE # 3 Coeficiente de variación Desviación media Permite medir la variabilidad de los datos en forma porcentual Mide las distancias promedio de los datos a la media. Varianza Desviación estándar Medida de dispersión usada en el calculo de márgenes de error VALOR ABSOLUTO Aquel que convierte cualquier numero en valor positivo Analiza la varianza en una distribución de datos, se calcula extrayendo la raíz cuadrada al valor obtenido en la varianza.

12. TERCER CORTE

13. MEDIDAS DE DISPERCION Dato que mide Si los datos son muy dispersos, puede ser que la media sea muy variable. distancia Que se aleja o acerca Xn = 100 X = 96 Sn = 10 S = 5 60 X = 96 Los datos de una medida de tendencia central Promedia distancias 75 84

14. DESVIACION MEDIA Distancias promedio de los datos a la media Mide Valor absoluto Aquel que convierte cualquier numero en valor positivo. - 5 = 5 DATOS AGRUPADOS n DM = Xi – X . f i=1 n Xi=marca de clase X =promedio n= muestra f= frecuencia absoluta =valor absoluto DATOS NO AGRUPADOS n DM = Xi – X i=1 n Xi= datos X = promedio n = muestra

15. EJEMPLO DATOS NO AGRUPADOS n = 20 niños X = 66/20 = 3 gr 20 66 28 1-3= -2 = 2 2-3= -1 = 1 DM = 28/20 = 1.4 esta medida es desconfiadle invalida el concepto de justicia ya que el 1.4 es la mitad con respecto a 3 y esta muy lejos de la media.

16. DATOS NO AGRUPADOS X = 96.3/30 = 3.2 30 96.3 27.5 DM = 27.5/30 = 0,92 Es confiable, si representa el rendimiento académico.

17. VARIANZA DATOS AGRUPADOS n S = ∑ ( Xi – X ) . f i=1 n Xi=marca de clase ,existen intervalos. Medida de dispersión 2 2 Usada en el calculo de márgenes de error DATOS NO AGRUPADOS n S = ∑ ( Xi – X ) i=1 n Xi = es dato no hay intervalos 2 2 Si los datos no agrupados están en una tabla de frecuencia n S = ∑ ( Xi – X ) . f i=1 n 2 2

18. DESVIACION ESTANDAR Para analizar DATOS AGRUPADOS n S = ∑ ( Xi – X ) . f i=1 n En una distribución de datos se utiliza la desviación estándar 2 Se calcula DATOS NO AGRUPADOS n S= ∑ ( Xi – X ) i=1 n n S = ∑ ( Xi – X ) . f i=1 n 2 Extrayendo la raíz cuadrada al valor obtenido en la varianza 2

19. EJEMPLO DATOS NO AGRUPADOS 2 20 66 58.2 X = 66/20 = 3.3 S = 58.2/20 = 2.91 S = 2.91 = 1.7 la media es verídica Se calcula la varianza para encontrar la desviación estándar 2

20. DATOS AGRUPADOS 2 2 30 96.3 37.56 X = 96.3/30 = 3.2 S = 37.56/30 = 1.252 S = 1.252 = 1.1 2 varianza Desviación estándar

21. COEFICIENTE DE VARIACION medir permite CV = 1.7/3.3 * 100% CV = 51.5% Esta medida no es justa es La variabilidad de los datos en forma porcentual CV Coeficiente de variación

22. APLICACIÓN DE LAS MEDIDAS DE DISPERCION REGRESION LINEAL Cuando se toman medidas Ecuación de regresión lineal Y = mx + b Que relacionan 2 variables Variable dependiente Se ubican establece Variable independiente intercepto Una recta que promedia todos los puntos dispersos En el plano Puntos dispersos en el plano formando una nube de puntos generando Recta de regresión lineal.

23. TABLA DE PUNTOS DISPERSOS 2 2 X = ∑ X n Y = ∑ Y n 2 2 2 FORMULAS Covarianza ( X.Y) = ∑X.Y – X . Y n Varianza S = ∑X – (X) n m = Cov ( X . Y) S INTERPRETACION Es un pronostico de lo que puede pasar en el tiempo m = ∑ X . Y - X . Y n ∑ X - ( X ) n b = Y - mx 2 2 2 2 2 2

24. EJEMPLO

25. 2 A la pregunta: Cuantos kilos pesara un niño de 10 años? R/TA: un niño de 10 años pesara 42 k X = 10/5 = 2 Y = 54/5 = 10,8 Cov (xy) = 147/5 - 2.108 Cov(xy9 = 29.4 – 21.6 = 7.8 S = 30/5 – 4 = 6 – 4 = 2 m = 7.8/2 = 3.9 b = 10.8 – 3.9 (2) = 3 Y = mx + b Y = 3.9x + 3 Y = 3.9 (10) + 3 = 42 k 2

26. DESIGUALDADES DE CHEVICHEFF Los datos Permite estandarizar Se puede dividir y se necesita la media y la desviación estándar. Cada porción de curva da en porcentaje y es una frecuencia relativa En estratos y darle valor a cada uno Se parte del supuesto Que todos los datos están en una distribución normal.