Datos No agrupados
Alcoholemia
Andrea Martinez Gómez
2°E
T.S.U Procesos
Industriales área
Manufacturera.
El pensamiento estadístico
algún día será tan necesario
para la ciudadanía como la
habilidad de leer y escribir.
H. G. Wel...
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concentraciones de alcohol en
la sangre de 300 conductores
que participaron en
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1. Es una población tangible finita ya
que la población tangible son datos
que se pueden percibir físicamente,
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3. La variable de interés
son los efectos del alcohol
de los 300 conductores.
4. La variable es
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También conocida como
promedio. Es la multiplicación de
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Como siempre nos dicen nunca
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Al comparar nuestros datos
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frecuencias pero nos
enfocaremos para que nuestras
cifras disminuyen ya qu...
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Datos no agrupados Alcoholemia

  1. 1. Datos No agrupados Alcoholemia Andrea Martinez Gómez 2°E T.S.U Procesos Industriales área Manufacturera.
  2. 2. El pensamiento estadístico algún día será tan necesario para la ciudadanía como la habilidad de leer y escribir. H. G. Wells
  3. 3. La tabla adjunta contiene las concentraciones de alcohol en la sangre de 300 conductores que participaron en accidentes automovilísticos mortales.
  4. 4. 1. Es una población tangible finita ya que la población tangible son datos que se pueden percibir físicamente, siempre es finita porque después de un muestreo a la población se le disminuye 1. 2. De toda la población de conductores que han sufrido accidentes automovilísticos, solo se tomo una muestra de 300 conductores.
  5. 5. 3. La variable de interés son los efectos del alcohol de los 300 conductores. 4. La variable es cuantitativa -> Discreta -> Decimales-> Nivel de razón.
  6. 6. Como podemos ver tenemos una media aritmética de 0.55 y de ahí se parte para poder realizar la desviación media después vemos una varianza y de esa varianza se muestra la varianza muestral donde nos refleja el promedio de cada categoría.
  7. 7. Media aritmética También conocida como promedio. Es la multiplicación de la frecuencia absoluta por nuestras categorías y el resultado se divide entre los números se datos. 𝑥 = 0.55 6.
  8. 8. Moda Es el numero con mayor frecuencia en nuestra tabla de datos La moda es 0.55
  9. 9. 7. Rango El la máxima de la categoría se le resta la mínima de la categoría 0.61- 0.47= 0.14 Nuestro rango es 0.14 Rango semi-intercuartil Es un medio de la diferencia entre el primer y tercer cuartiles. Es la mitad de la distancia requerida para cubrir la mitad de las cuentas. Rango semi-intercuartil 0.0375
  10. 10. Se utiliza, cuando se quiere averiguar un porcentaje de un valor que cae dentro de los intervalos de la variable. Rango Percentil 10: 0.511 Rango Percentil 90: 0.58 Rango Percentil Desviación Media Es la sumatoria del valor absoluto entre los 300 datos de los conductores que han tenido un accidente por efectos del alcohol. 𝐷 : 0.01933333
  11. 11. Varianza Es el casi promedio de la desviación estándar . 𝑆2 = 0.000622074 Desviación estándar Es la raíz cuadrada de nuestra varianza. S = 0.024941403
  12. 12. 8. En esta grafica nos muestra el numero que 53 personas tiene 0.55 de alcohol en la sangre ya que es muy elevada la cantidad y el numero que tiene menor frecuencia es 1 una persona con 0.47 de alcohol en la sangre.
  13. 13. En esta grafica nos muestra el porcentaje que tiene cada una de nuestras categorías de nuestros 300 conductores ya que por lo visto el 26% representa la categoría 0.55.
  14. 14. En esta grafica nos muestran nuestras categorías en numero entero y porcentaje y como podemos ver que a simple vista vemos el 0.55 que es la media tiene una frecuencia relativa acumulada de 173 con un porcentaje de 58%.
  15. 15. En esta grafica nos muestra el promedio de nuestro valor absolutos como nos muestra la categoría 0.47 tiene una desviación de 0.8 eso nos dice que eso es su promedio en esta grafica.
  16. 16. En esta grafica como podemos nuestros limites inferiores y superior de nuestras categorías también nos muestra una mediana de sobre nuestros la muestra de 300 conductores.
  17. 17. Como siempre nos dicen nunca mezcles el alcohol con el volante, hay que ser mas consientes con nuestros actos, seria muy desgarrador saber que los datos que estudiamos fueran verdaderos, porque no solo se trata de fallecimientos en nuestros datos si no que también reflejamos el tipo de personas que somos. Nunca hay que ser del montón.
  18. 18. Al comparar nuestros datos vemos que varían las frecuencias pero nos enfocaremos para que nuestras cifras disminuyen ya que estamos hablando de un tema serio ya que no solo son accidentes automovilísticos comunes si no accidentes automovilísticos mortales, realizaremos actividades como campañas de prevención en escuelas, comerciales y con eso disminuir nuestras cifras. 10.

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