Trabajo sobre los conceptos de programacion y metodos estadisticos. Realizado en el año 2022

1. Conceptos de programación y métodos estadísticos
Alejandro Diaz Rodriguez
Sergio Machado Serna
Juan David Monroy Ospina
Christian Pana Quintero
Andres Fernando Perea Castillo
Tecnología
11-5
Profesor
Guillermo Mondragon Castro
Institucion Educativa Liceo Departamental
Santiago de Cali 26 de febrero del 2022

2. Tabla de contenido
1. Conceptos basicos de programacion
1.1 Constantes
1.2 Variables
1.3 Acumuladores
1.4 Contadores
1.5 Identificadores
2. Métodos estadísticos, población, muestra
2.1 Qué es la estadística
2.2 Cuáles son los componentes de la estadística
2.3 Ramas de la estadística
2.3.1 Estadística descriptiva
2.3.2 Estadística inferencial
2.3.3
2.4 Aplicaciones de la estadística
2.4.1 Educación
2.4.2 Contaduría
2.4.3 Administración
2.4.4 Gerontología
2.4.5 Deporte
2.4.6 Economia
3. Distribución de frecuencias
3.1 Nombre de la variable
3.2 Frecuencia absoluta
3.3 Frecuencia relativa porcentual
3.4 Equivalencia en grados
4. Mapa conceptual
4.1 Mapa de la estadística
4.2 Mapa de la distribución de frecuencias
5. Blogs
6. Capturas
7. Citaciones

3. 1. CONCEPTOS BASICOS DE PROGRAMACION
1.1 Constantes: Una constante es un valor, una variable, que no puede ser alterado durante la
ejecución del programa. Tan solo se puede leer, no se puede modificar. Por ejemplo
Si en nuestro programa tenemos que usar el número Pi, este siempre va a ser el mismo, no va
a cambiar, así que este por seguridad debería ser una constante para asegurarnos de que nunca
va a cambiar.
Cada lenguaje tiene su propia forma de definir que una variable sea constante. Por ejemplo,
en C las constantes se declaran con #define. En Java por ejemplo se usa la palabra final.
Mientras que en otros lenguajes como C++, JavaScript, Kotlin, C#, en todas estas se definen
con la palabra const.
1.2 Variables: Una variable en programación es un elemento de datos cuyo valor puede
cambiar durante el curso de la ejecución de un programa. El nombre de la variable debe
seguir el convenio de denominación de un identificador (carácter alfabético o número y el
signo de subrayado). Cuando se define más de una variable en una sola declaración, el
nombre debe ir separado por comas. Cada declaración de variable debe finalizar con un signo
de punto y coma. Los nombres de variables no pueden coincidir con una palabra reservada.
En palabras más sencillas, si queremos explicar qué es una variable en programación
podemos decir que es una unidad de almacenamiento y recuperación de datos con valores que
pueden cambiar, la cual se identifica con un nombre único en el código del programa.
1.3 Acumuladores: Un acumulador es una variable numérica que permite ir acumulando
operaciones. Me permite ir haciendo operaciones parciales. Un acumulador:
Se inicializa a un valor inicial según la operación que se va a acumular: a 0 si es una suma o
a 1 si es un producto.
Se acumula un valor intermedio.
acum <- acum + num;
Ejemplo
Introducir 5 números y sumar los números pares.

4. Proceso SumarPares
Definir var,suma,num como Entero;
suma<-0;
Para var<-1 Hasta 5 Hacer
Escribir Sin Saltar "Dime un número:";
Leer num;
Si num % 2 = 0 Entonces
suma<-suma+num;
FinSi
FinPara
Escribir "La suma de los números pares es ",suma;
FinProceso
1.4 Contadores: Un contador es una variable entera que la utilizamos para contar cuando
ocurre un suceso. Un contador:
Se inicializa a un valor inicial. cont <- 0;
Se incrementa, cuando ocurre el suceso que estamos contando se le suma 1.
cont <- cont + 1;
Ejemplo
Introducir 5 número y contar los números pares.
Proceso ContarPares
Definir var,cont,num como Entero;
cont<-0;
Para var<-1 Hasta 5 Hacer
Escribir Sin Saltar "Dime un número:";
Leer num;
Si num % 2 = 0 Entonces
cont<-cont+1;

5. FinSi
FinPara
Escribir "Has introducido ",cont," números pares.";
FinProceso
1.5. Identificadores: Los identificadores son los nombres que se proporcionan para
variables, tipos, funciones y
etiquetas de un programa.
Ejemplo:
var onlyStrings: String = &quot;Hi!&quot;
var onlyInts: int = 5
var onlyFloats: float = 5.0
var onlyBooleans: bool = true
En este ejemplo, estas cuatro variables son representadas por los identificadores onlyStrings,
onlyInts, onlyFloats y onlyBooleans, respectivamente.
Los nombres de identificadores deben ser diferentes en ortografía y mayúsculas y minúsculas
de cualquier palabra reservada, ya que estas palabras forman parte del vocabulario básico del
lenguaje de programación.
2.Métodos estadísticos, población, muestra
2.1 Qué es la estadística:La estadística se puede definir como la disciplina dedicada a
estudiar las poblaciones. Consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten
recolectar información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se
puede decir que es la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la
comprensión de los hechos a partir de la información disponible.
2.2 Cuáles son los componentes de la estadística
A la hora de usar esta disciplina es importante saber qué elementos la componen. A
continuación, se definen algunos de los elementos más usados en la estadística:
- Población. Es el conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un
experimento o en un estudio. La hay de dos tipos

6. - Población finita. Es aquella que indica que es posible alcanzarse o sobrepasarse al
contar.
Es aquella que posee o incluye un número limitado de medidas y observaciones.
- Población infinita. Es infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y
observaciones
que no pueden alcanzarse en el conteo. Son poblaciones infinitas porque
hipotéticamente
no existe límite en cuanto al número de observaciones que cada uno de ellos puede
generar.
- Muestra. Un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población
dada. Es un subconjunto de la población.
- Muestra representativa. Un subconjunto representativo seleccionado de una
población de
la cual se obtuvo.
2.3 Ramas de la estadística: La estadística se puede dividir en dos grandes ramas
que son: Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial
2.3.1 Estadística Descriptiva: La estadística descriptiva estudia a las poblaciones
describiendo su comportamiento según las condiciones o características de interés. Utiliza
medidas de resumen, tablas o gráficos para describir los datos recolectados.
La estadística descriptiva no busca describir los datos de cualquier forma, lo hace de
manera cuantitativa. Un ejemplo de estadística descriptiva sería cuando queremos calcular la
media de goles por partido de un futbolista. Se trata de estadística descriptiva, ya que
tratamos de describir una variable (número de goles). En este caso, mediante el cálculo de
una métrica. Así pues, decir que Sergio metió 0,5 goles por partido durante los últimos 30
partidos, es una frase propia de estadística descriptiva
2.3.2 Estadística Inferencial: La Estadística inferencial estudia cómo sacar
conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado
de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos. Emplea usualmente mecanismos que
le permiten llevar a cabo dichas deducciones, tales como pruebas de estimación puntual (o de

7. intervalos de confianza), pruebas de hipótesis, pruebas paramétricas (como de media, de
diferencia de medias, proporciones, etc.)
A continuación, definiremos algunos de los mecanismos usados en la estadística
inferencial:
- Muestreo: es el proceso mediante el cual se selecciona un grupo de observaciones
que
pertenecen a una población. Esto, con el fin de realizar un estudio estadístico.
- Muestreo Aleatorio estratificado: Se divide a la población en estratos, que son
grupos que
comparten características en común y son más homogéneos, inclusive, que la
población
en su conjunto. Entonces, se selecciona una muestra, ya sea de manera aleatoria o
sistemática, dentro de cada estrato. El objetivo es lograr una representatividad de cada
estrato.
- Media: es el valor que se obtiene al dividir la suma de un conglomerado de números
entre
la cantidad de ellos.
- Pruebas de hipótesis: evalúa la probabilidad asociada a la hipótesis nula (H0) de que
no
hay efecto o diferencia.
- Proporciones: expresa la frecuencia con que se encuentra la variable de interés,
dentro del
conjunto total de datos de una población. Desde este punto de vista, el problema es
simple:
P= a / N
siendo P la proporción, a el número de veces que se ha presentado la variable de
interés, y
N, el número de datos del total de la muestra. Se trata de un parámetro, y es un
número
exacto, es decir, que, si no cambia la población, la proporción será constante.
Para explicar mejor esta rama de la estadística, se expondrá un ejemplo:

8. En una fábrica que consta de 600 trabajadores queremos tomar una muestra de 20.
Sabemos que
Hay 200 trabajadores en la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en la D.
2.4 Aplicaciones de la estadística
2.4.1 Educación: La estadística educativa, nos permite recolectar información para
analizar y tomar las decisiones en diferentes niveles. Se pueden ver claros ejemplos en los
procesos como elecciones de gobierno estudiantil, promedios de notas en los periodos, etc.
2.4.2 Contaduría: La Estadística es de gran importancia en las diferentes empresas,
enfocadas desde cualquier área profesional ya que ayudan a lograr una adecuada planeación y
control apoyados en los estudios de pronósticos,presupuestos etc.
En este trabajo se muestra la aplicación y la relación que existe entre la Contaduría y la
Estadística, tomando como referencia las áreas más importantes de la Contabilidad en las que
se aplica de manera significativa la estadística, las áreas que se estudiaran a fondo son: La
Contabilidad Financiera, La Contabilidad de Costos, La Auditoría y La Contabilidad
Administrativa.
2.4.3 Administración: Es indispensable la aplicación de la estadística en la
administración, ya que proporciona elementos de confiabilidad que sustentan la toma de
decisiones en temas administrativos, como calidad y productividad.
La estadística descriptiva ofrece datos para definir elementos básicos como son la
media, moda, desviación estándar y los diferentes diagramas de cajas, tablas de
contingencia y gráficas de dispersión. Y así tomar la decisión administrativa a partir
de hipótesis, en la industria como negocios a nivel general.
La estadística inferencial comprende los métodos y procesos por medio de técnicas
descriptivas. Algunas son:
● Comparación de métodos de trabajo, materiales, y productividad de máquinas y
equipos de medición.
● Busca condiciones de operatividad eliminando defectos, logrando mejor desempeño
de procesos.
● Brinda soporte para diseñar productos y procesos.

9. ● La aplicación de herramientas estadísticas se encuentra en paquetes de software,
simplificando la labor operativa administrativa.
2.4.4 Gerontología :El envejecimiento de la población y una mayor urbanización en
América Latina, con el consiguiente aumento de las enfermedades crónicas, provocará
que la demanda de servicios de salud exceda la capacidad financiera de la región,
según ha advertido el Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
El estudio, que compara los planes de beneficios en salud de varios países de la
región, subraya el bajo gasto sanitario público en Latinoamérica, que pasó de 3,4% al
4,1% del producto interior bruto (PIB) total en los últimos quince años.
Se trata de la mitad del gasto público medio en salud como porcentaje del PIB de los
países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE),
que es del 7,9%.
2.4.5 Deporte:Un control científico del proceso de entrenamiento deportivo exige el
uso adecuado de modelos estadísticos matemáticos.
Los métodos estadísticos matemáticos además de facilitar la recogida y organización
de los datos en el desarrollo del entrenamiento deportivo posibilitan conocer si se han
cumplido o no los objetivos trazados, retroalimenta al entrenador y este decide sobre
la estrategia a seguir con sus atletas, siempre tratando de alcanzar elevados
rendimientos deportivos, pero sin comprometer la calidad de vida del atleta.
La delimitación de cuáles modelos estadísticos ayudan a la solución de problemas
concretos del control del entrenamiento deportivo orienta a los entrenadores en la
utilización de los mismos como instrumentos de trabajo en su labor profesional.
2.4.6 Economía :Procesamiento, recopilación, sistematización y difusión de
información básica sobre estadísticas e indicadores económicos en las áreas de
cuentas nacionales, balanza de pagos, comercio exterior y precios internos.
Cálculo de las paridades de poder adquisitivo (PPA) obtenidas a partir de la
comparación de precios de canastas de bienes y servicios representativos de los
componentes del PIB derivados del programa de comparación internacional (PCI).
Recopilación y difusión de métodos y recomendaciones internacionales.

10. Recopilación, correlación y difusión de clasificadores internacionales económicos
utilizados tanto en estadísticas económicas como en la elaboración de los indicadores
económicos.
Desarrollo metodológico en áreas emergentes como las cuentas satélites y otras
extensiones.
Provisión de asistencia técnica a los países que la requieran, en la implementación del
sistema de cuentas nacionales (SCN 2008), de estadísticas de precios internos y del
comercio exterior de bienes y servicios.
Desarrollo de indicadores básicos para el análisis macroeconómico del turismo que
complementan el proceso de elaboración de las cuentas satélites del turismo (CST).
Secretaría técnica del grupo de trabajo de cuentas nacionales de la CEA -CEPAL
3 Distribución de frecuencias
3.1 Nombre de la variable:En programación, una variable está formada por un espacio en el
sistema de almacenamiento (memoria principal de un ordenador) y un nombre simbólico (un
identificador) que está asociado a dicho espacio. Ese espacio contiene una cantidad de
información conocida o desconocida, es decir un valor. El nombre de la variable es la forma
usual de referirse al valor almacenado: esta separación entre nombre y contenido permite que
el nombre sea usado independientemente de la información exacta que representa. El
identificador, en el código fuente de la computadora puede estar ligado a un valor durante el
tiempo de ejecución y el valor de la variable puede por lo tanto cambiar durante el curso de la
ejecución del programa. El concepto de variables en computación puede no corresponder
directamente al concepto de variables en matemática. El valor de una variable en
computación no es necesariamente parte de una ecuación o fórmula como en matemáticas. En
computación una variable puede ser utilizada en un proceso repetitivo: puede asignársele un
valor en un sitio, ser luego utilizada en otro, más adelante asignársele un nuevo valor para
más tarde utilizarla de la misma manera. Procedimientos de este tipo son conocidos con el
nombre de iteración. En programación de computadoras, a las variables, frecuentemente se le
asignan nombres largos para hacerlos relativamente descriptivas para su uso, mientras que las
variables en matemáticas a menudo tienen nombres escuetos, formados por uno o dos
caracteres para hacer breve en su transcripción y manipulación.

11. El espacio en el sistema de almacenaje puede ser referido por diferentes identificadores . Esta
situación es conocida entre los angloparlantes como "aliasing" y podría traducirse como
"sobre nombramiento" para los hispanoparlantes. Asignarle un valor a una variable utilizando
uno de los identificadores cambiará el valor al que se puede acceder a través de los otros
identificadores.
3.2 Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es una medida estadística que nos da
información acerca de la cantidad de veces que se repite un suceso al realizar un número
determinado de experimentos aleatorios. Esta medida se representa mediante las letras fi. La
letra f se refiere a la palabra frecuencia y la letra i se refiere a la realización i-ésima del
experimento aleatorio.
3.3 Frecuencia relativa porcentual: La frecuencia relativa porcentual es el porcentaje de la
frecuencia relativa, siendo esta la división de la frecuencia absoluta entre el total de valores
en una selección de datos. La frecuencia relativa es muy usada en probabilidad, y hace
referencia a la relación de una frecuencia absoluta entre un total
3.4 Equivalencia de grados: Los grados son otra forma de representar el porcentaje, pero ya
no en una escala del 100% sino bajo una medida angular de 360°; para ello vamos a emplear
la siguiente fórmula.
𝑮𝒓𝒂𝒅𝒐𝒔 =𝑓𝑖𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 Χ 360°
Calcular los grados es muy similar que calcular el valor del porcentaje, multiplicamos el
valor de la frecuencia absoluta fi por 360 y lo dividimos entre el total de datos, también
llamado la muestra.

12. 4 Mapas conceptuales
4.1 Mapa de la estadística
4.2 Mapa de la distribución de frecuencias

13. 5 Blogs
https://informaticsandrobotics.blogspot.com/2022/02/periodo-1-2022.html
https://www.blogger.com/blog/pages/7297429303077737159
6 Capturas

14. 7 Citaciones
Sanjuán, F. J. M. (Febrero 11 2021). Frecuencia absoluta. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/frecuencia-absoluta.html
¿qué es frecuencia porcentual ejemplos? (noviembre 22 2014). A.L.E.P.H.
https://aleph.org.mx/que-es-frecuencia-porcentual-ejemplos
uDocz. (febrero 27 2022). Porcentaje y grados en una tabla de frecuencias.
https://www.udocz.com/apuntes/146103/porcentaje-y-grados-en-una-tabla-de-frecuenci
Gerontologia, L. E. (2014, 15 junio). Informes y Estadísticas | Ciencias del Envejecimiento
– Gerontología – Universidad Maimónides | Página 3. informes y estadísticas.
http://gerontologia.maimonides.edu/category/informes-y-estadisticas/page/3/
2022 José Domingo Muñoz.
https://plataforma.josedomingo.org/pledin/cursos/programacion/curso/u23/
3 de Junio del 2021 Lorena Paez
https://www.crehana.com/blog/desarrollo-web/que-es-variable-programacion/
http://gerontologia.maimonides.edu/category/informes-y-estadisticas/page/3/

15. Acerca de Estadísticas económicas | Static Page | Comisión Económica para América
Latina y el Caribe. (1994, 23 mayo). cepal. Recuperado 12 de junio de 1998, de
https://www.cepal.org/es/temas/estadisticas-economicas/acerca-estadisticas-economicas
colaboradores de Wikipedia. (2022, 18 enero). Variable (programación). Wikipedia, la
enciclopedia libre.
https://es.wikipedia.org/wiki/Variable_(programaci%C3%B3n)#:%7E:text=El%20nom
bre%20de%20la%20variable,la%20informaci%C3%B3n%20exacta%20que%20repre
senta.
Algara, D. G. (2021, 18 mayo). EDUCACIÓN: El uso de estadísticas en el aula. Por Diego
González Algara. eloriente.net.
http://www.eloriente.net/home/2017/04/17/educacion-uso-estadisticas-aula-diego-gonzal
ez-algara/
Aplicacion de la estadistica en la contaduria - Trabajos finales - 1538 Palabras. (2012, 26
marzo). Buenas Tareas.
https://www.buenastareas.com/ensayos/Aplicacion-De-La-Estadistica-En-La/3761094.ht
ml
APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA EN CONTADURÍA, ADMINISTRACIÓN E
INFORMÁTICA. - HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA. (Act.I). (2013, 6 agosto).
https://sites.google.com/site/historiadelaestadisticaacti/3
colaboradores de Wikipedia. (febrero 18 2022). Estadística. Wikipedia, la enciclopedia
Identificadores. (s. f.). eii.uva.es.
https://www2.eii.uva.es/fund_inf/cpp/temas/2_tipos_variables/identificadores.html

16. EcuRed. (s. f.). Identificadores (Informática) - EcuRed.
https://www.ecured.cu/Identificadores_(Inform%C3%A1tica)
Editorial Grudemi. (2021, 3 febrero). Estadística inferencial. Enciclopedia Económica.
https://enciclopediaeconomica.com/estadistica-inferencial/
estadística inferencial. (s. f.). Diccionario de Matemáticas | Superprof.
https://www.superprof.es/diccionario/matematicas/estadistica/estadistica-inferencial.ht
ml
Estadística inferencial - Concepto, usos y ejemplos. (s. f.). Concepto.
https://concepto.de/estadistica-inferencial/
Estimación puntual y estimación por intervalos. (s. f.). Recursostic.
http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/estimacion_por_inte
rvalos/es
timacion.htm
Experto GestioPolis.com. (2021, 21 septiembre). Estadística: qué es, definición,
significado,
objetivos, tipos, partes, elementos, historia, ejemplos. gestiopolis.
https://www.gestiopolis.com/que-es-estadistica-tipos-y-objetivos/
Functions. (s. f.). Godot.
https://gdscript.com/tutorials/functions/#:%7E:text=It%20has%20an%20input%20and
,containing

17. %20your%20functions%20and%20variables.
Identificadores. (s. f.). eii.uva.es.
https://www2.eii.uva.es/fund_inf/cpp/temas/2_tipos_variables/identificadores.html