las variables son parte importante de la estadística y la complementa

1. Variables estadística
Bachiller:
García Angélica
CI V: 25060973

2. Algunos de estos métodos de evaluación ò de medición de variables
(escalas) podrían arrojar datos numéricos u otros podrían ser expresados
en palabras, de esto depende la credibilidad de la investigación basada en
la exactitud, conveniencia, y significado de las mediciones que podrían ser
el origen de las conclusiones, recomendaciones y acciones, fruto de la
resolución del fenómeno o problema. Una vez que agrupamos estas
características de los individuos ò de los elementos observados (variables)
en categorías o en grupos ò clases, esta agrupación de característica
comunes o similares

3. Una variable estadística es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación
es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u
observarse. Las variables adquieren valor cuando se relacionan con otras
variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría. En
este caso se las denomina constructos o construcciones hipotéticas.
 Variable cualitativa: Las variables cuantitativas se refieren a características
o cualidades que no pueden ser medidas con números.
Variable cuantitativa: Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante
un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella
 Variable discreta:
Una variable discreta es aquella que solo puede tomar un número finito de
valores entre dos valores cualesquiera de una característica.
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
 Variable continúa: Una variable continua es aquella que puede tomar un
número infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una
característica.
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

4. Población:
Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos
estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones.
Muestra:
Se llama muestra a una parte de la población a estudiar qué sirve para
representarla
Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no
de todos
Parámetro:
En estadística, un parámetro es un número que resume la ingente cantidad de
datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística El
cálculo de este número está bien definido , usualmente mediante una
Fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población.
Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito
esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad.

5.  Escala de medición:
Escalas de medición son una sucesión de medidas que permiten organizar
datos en orden jerárquico. Las escalas de medición, pueden ser
clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las
variables. Estas escalas son: nominales, ordinales o racionales. Según
pasa de una escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Las escalas de
medición ofrecen información sobre la clasificación de variables discretas o
continuas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la
gráfica adecuada
 Tasa:
La tasa es un tipo especial de razón o de proporción que incluye una medida
de tiempo en el denominador. Está asociado con la rapidez de cambio de
un fenómeno por unidad de una variable (tiempo, temperatura, presión).
Los componentes de una tasa son el numerador, el denominador, el tiempo
específico en el que el hecho ocurre, y usualmente un multiplicador,
potencia de 10, que convierte una fracción o decimal en un número entero.
:

6.  Frecuencia:
En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es el
número de veces ni que dicho evento se repite durante un experimento o
muestra estadística. Comúnmente, la distribución de la frecuencia suele
visualizarse con el uso de historigrama
 Razón :
La Razón es el cociente entre dos números, en el que ninguno o sólo algunos
elementos del numerador están incluidos en el denominador.
El rango es de 0 a infinito

7. n limite llegada
X1 variable a desamoblar
i=1 limite de partida
Propiedades
Suma de variables
Ʃ1(x1+y1)=Ʃx1
I-1
(x1+x2+x3)+(y1+y2+y3)
(4+3+5) + (7+4+2)
Ʃ(x1+y1)=25
Diferencia de variables
4Ʃ(x1-y1) =Ʃ(x1)-Ʃ(y2)
i=z i z
(x2+x3+x4)=(y2+y3+y4)
(3+5+8) - (4+2+5)
16-11=5
Ʃ4(x1-y1)=5
i=z

8. Podemos decir es justamente esto la recolección y agrupamiento de datos de
diverso tipo para construir con ellos informes estadísticos a diversas
proporciones escalas y frecuencias que nos den idea sobre diferentes y
muy variados temas, siempre desde un punto de vista cuantitativo y no
cualitativo.