1. Miguel Silva
V-24712369
Prof. Oscar Pereira

2. Población: Es el conjunto de elementos de
referencia sobre el que se realizan unas de las
observaciones.
Ejemplo: Personas que están en un centro
comercial
Muestra: es un subconjunto de casos o
individuos de una población estadística.
Ejemplo: Personas que se encuentran en la
entrada en un centro comercial.
Muestra aleatoria: Parte de un todo que fue
seleccionada de tal manera que cada uno de sus
elementos se obtuvo completamente al azar.
Ejemplo: Tuvieron la misma probabilidad de ser
elegidos las personas que se encontraban en la
entrada del centro comercial como las que se
encontraban en la feria de la comida

3. Dato: Es cada uno de los valores que se ha
obtenido al realizar un estudio estadístico.
Ejemplo: Porcentaje de votos de cada
candidato a la presidencia de la república.
Variable: Es una característica que al ser
medida en diferentes individuos es
susceptible de adoptar diferentes valores.
Ejemplo: Que profesión ejerce cada
Venezolano
Parámetro: Es un número que resume la
ingente cantidad de datos que pueden
derivarse del estudio de una variable
estadística.
Ejemplo: El promedio de edad del estado
Lara

4. Estadístico: Es una medida cuantitativa,
derivada de una muestra, con el objetivo
de estimar o inferir características de una
población o modelo estadístico.
Censo: recuento de individuos que
conforman una población estadística.
Ejemplo: Censo de población que hay en
Venezuela
Encuesta: Listado que se hace de todos lo
elementos de una muestra de una o mas
características.
Ejemplo: Encuesta sobre que comida le
gusta a cada larense

5. Es una ciencia formal que
estudia la recolección,
análisis e interpretación de
datos de una muestra
representativa
Se dedica a la generación de los
modelos, inferencias y predicciones
asociadas a los fenómenos en
cuestión teniendo en cuenta la
aleatoriedad de las observaciones.
Se dedica a la descripción,
visualización y resumen de datos
originados a partir de los
fenómenos de estudio. Los datos
pueden ser resumidos numérica o
gráficamente.

6. 1.Se Plantea una Hipótesis
sobre una población
Se escoge lo que se va a estudiar
2.Se Decide que datos escoger
Se escoge que individuos
pertenecerán al estudio y de esa
muestra se decide que datos escoger
3.Se recogen los datos
Se refiere al muestreo, de
que forma se va a recoger la
información.
4.Se Describen los datos
Los datos obtenidos se
resumen.
5.Se realiza una inferencia
De la población escogida se
realiza una inferencia.
6.Cuantificar la confianza de la
inferencia
Por ultimo se expresa numéricamente
la confianza de la inferencia

7. Muestreo aleatorio: En este tipo de
muestreo cada elemento de la población
tiene la misma posibilidad de ser elegidos.
Ejemplo: En una universidad se quieren
escoger 100 alumnos para un estudio,
todos tienen la misma probabilidad de ser
elegidos.
Muestreo estratificado: Consiste en la
división previa de la población de estudio
en grupos o clases que se suponen
homogéneos con respecto a alguna
característica de las que se van a estudiar.
Ejemplo: De los 100 alumnos escogidos se
dividen en dos grupos, el 60% mujeres y el
40% hombres.

8. Muestreo conglomerado: En este caso la
población se divide en grupos llamados
conglomerados. Luego se elige al azar un cierto
numero de ellos y todos los elementos de los
conglomerados elegidos forman la muestra.
Ejemplo: Elegimos aleatoriamente ciertos
barrios dentro de la ciudad, para después elegir
calles y edificios. Una vez elegido el edificio, se
entrevista a todos los vecinos
Muestreo sistemático: Esta se usa
cuando ya existen un conjunto de
datos organizados numéricamente.
Ejemplo: Cuando Calificamos a un
grupo de personas por su estatura,
peso, edad.

9. Variables cualitativas: Las variables cualitativas
se refieren a características o cualidades que no
pueden ser medidas con números. Podemos
distinguir dos tipos:
Una variable cualitativa nominal presenta
modalidades no numéricas que no admiten un
criterio de orden. Por ejemplo: El estado civil
soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
Una variable cualitativa ordinal presenta
modalidades no numéricas, en las que existe un
orden. Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado,
notable, sobresaliente.

10. Variables cuantitativas: Una variable
cuantitativa es la que se expresa mediante un
número, por tanto se pueden realizar
operaciones aritméticas con ella. Podemos
distinguir dos tipos:
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.
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.

11. Estas exponen la muestra recogida en la
muestra de una manera inteligente. Pueden ser:
 Frecuencias absolutas: Es el número de veces
que aparece en la muestra dicho valor de la
variable.
 Frecuencias relativas: Es el cociente entre la
frecuencia absoluta de un determinado valor
y el número total de datos.
 Frecuencias acumuladas absolutas y
relativas: Acumulan las frecuencias absolutas
y relativas. Son especialmente útiles para
calcular cuartiles.

12. Estatura Frecuencias
1.60 m 1
1.55 m 2
1.50 m 10
1.45 m 15
1.40 m 2
1.35 m 3
1.30 m 1
1.25 m 1
Total 35
 Frecuencias absolutas: En una escuela se le
tomo la estatura a cada alumno de primario
de primer grado a sexto, siendo esta la
frecuencia absoluta.

13. País Goles
anotados
Frecuencia
relativa
Alemania 3 3/18
Argentina 3 3/18
Brasil 3 3/18
España 1 1/18
Francia 2 2/18
Holanda 1 1/18
Italia 2 2/18
Nigeria 3 3/18
---- Total de
goles 18
Total de
frecuencias
18/18
 Frecuencias relativas: La siguiente
información es acerca de los goles anotados
por cada país en los octavos de final del
Campeonato Mundial de Futbol.
 Francia 2 goles, España 1, Alemania 3, Italia
2, Brasil 3, Nigeria 3, Holanda 1 y Argentina
2.

14.  Frecuencias acumuladas absolutas y
relativas: Una profesora en su informe anual,
señalará que para el curso de 35 alumnos, la
frecuencia de notas es la siguiente.
n
Clases o
rango
Frecuencia
Absoluta ni
Absoluta
Acumulada Ni
Frecuencia
Relativa fi
Relativa
Acumulada
1 1,0 – 1,9 0 0 0% 0%
2 2,0 – 2,9 1 1 3% 3%
3 3,0 – 3,9 2 3 6% 9%
4 4,0 – 4,9 5 8 14% 23%
5 5,0 – 5,9 15 23 43% 66%
6 6,0 – 6,9 11 34 31% 97%
7 7.0 1 35 3% 100%