BLOG, CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN, MÉTODOS ESTADÍSTICOS.

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BLOG
CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN
MÉTODOS ESTADÍSTICOS
PRIMER PERIODO
TECNOLOGÍA
MELANNIE ALBAN GAVIRIA
ISABELLA BALANTA
ISABEL MÉNDEZ
ISABEL ROJAS
11-1
I.E. LICEO DEPARTAMENTAL
JORNADA MAÑANA
2023

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TABLA DE CONTENIDO
1. PORTADA…………………………….…...…………………………………………1
2. TABLA DE CONTENIDO……………………….…………………………………..2
3. CONCEPTOS BASICOS DE PROGRAMACION……...……………………...…3
4. MÉTODOS ESTADÍSTICOS,POBLACIÓN,MUESTRA…………………………4
5. APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA…………………………………………..6
6. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA………………..….………….………10,11,12
7. TALLER PSEINT…………………………..………………………………………13
8. LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN……………………………………………14
9. CONCLUSIONES………………………………………………………………….20
10.REFERENCIAS…………………………………………………………………….21
11.EVIDENCIAS……………………………………………………………………….23
12.LINKS BLOGGER………………………………………………………………….28

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CONCEPTOS BASICOS DE PROGRAMACION
Constante:
Una constante es un valor de tipo permanente, ya que no puede modificarse, al
menos no dentro del contexto o situación en la que está.
Variable:
La variable en estadística es una característica o casualidad de un individuo que
pueden ser cualitativas o cuantitativas.
- Las variables cualitativas son aquellas características o cualidades que no
pueden ser calculadas con números, sino que son clasificadas con palabras.
- Las variables cuantitativas son aquellas características o cualidades que sí
pueden expresarse o medirse a través de números
Acumuladores:
Es un registro en el que son almacenados temporalmente los resultados aritméticos
y lógicos intermedios.
Contador:
Es un registro del procesador de un computador que indica la posición donde está el
procesador en su secuencia de instrucciones.
Identificador:
Es un conjunto de caracteres alfanuméricos de cualquier longitud que sirve para
identificar las entidades del programa.
FUNDAMENTOS DEL PROGRAMA PSEINT
Pseint es una aplicación informática de software libre que sirve para escribir
algoritmos y ejecutarlos, además genera diagramas de flujo de dichos algoritmos.

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MÉTODOS ESTADÍSTICOS
¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?
La estadística es la ciencia de la cual sacamos conclusiones a partir de datos
numéricos que nos dan información sobre la realidad de alguna manera específica.
Como ciencia, es una rama de las matemáticas que utiliza las leyes de la
probabilidad para analizar datos extraídos como una muestra representativa de la
realidad general, extrayendo posibles conclusiones sobre fenómenos que pueden o
no ser aleatorios.
Nos proporciona modelos para explicar situaciones de incertidumbre. Hoy en día, se
utiliza para estudiar los hábitos y comportamientos de las poblaciones, desde las
inclinaciones políticas hasta las preferencias de consumo u otros aspectos de la
vida.
RAMAS DE LA ESTADÍSTICA
1. Estadística Descriptiva
La estadística descriptiva es la rama de la estadística que describe o resume
cuantitativamente (medible mente) las características de conjuntos de información.
Es decir, la estadística descriptiva se encarga de resumir una muestra estadística
(un conjunto de datos obtenidos de una población), en lugar de comprender la
población que representa la muestra. Algunas de las medidas comúnmente
utilizadas en estadísticas descriptivas para describir conjuntos de datos son
medidas de tendencia central y medidas de variabilidad o dispersión. En cuanto a
las medidas de tendencia central, se utilizan medidas como la media, la mediana y
la moda. En las medidas de variabilidad se utilizan la varianza, la curtosis, etc.
La estadística descriptiva normalmente es la primera parte que se realiza en un
análisis estadístico. Dichos resultados suelen estar acompañados de gráficos y
estos representan la base de cualquier análisis cuantitativo (medible) de datos.
Un ejemplo de Estadística Descriptiva puede ser: La variación respecto al tiempo
que los visitantes pasan navegando en una página de internet.
2. Estadística Inferencial
Esta rama de la estadística tiene como objetivo inferir propiedades de la población
objeto de estudio, es decir, no solo recopila y resume datos, sino que también
intenta explicar ciertas propiedades o características a partir de los datos obtenidos.

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En este sentido, la estadística inferencial significa obtener conclusiones correctas
del análisis estadístico utilizando estadísticas descriptivas. Por esta razón, muchos
experimentos en las ciencias sociales involucran a pequeños grupos de personas,
por lo que por inferencia y generalización es posible determinar cómo se comporta
la población en su conjunto. Las conclusiones extraídas a través de la estadística
inferencial son aleatorias (falta de patrón o regularidad), pero aplicando métodos
apropiados, se pueden obtener resultados relevantes.
La estadística descriptiva como la estadística inferencial van de la mano.
La estadística Inferencial se divide en:
-Estadistica Parametrica
Consiste en procedimientos estadísticos basados en distribuciones de datos reales
determinadas por un número finito de parámetros (un número que resume la
cantidad de datos derivados de una variable estadística).
Para aplicar el procedimiento paramétrico, en la mayoría de los casos, se necesita
conocer de antemano la forma de la distribución de la forma final de la población
bajo estudio. Por tanto, si se desconoce completamente la distribución que siguen
los datos obtenidos, se debe utilizar un procedimiento denominado no paramétrico.
-Estadistica no parametrica
Esta rama de la estadística inferencial incluye procedimientos aplicados en pruebas
y modelos estadísticos donde sus distribuciones no cumplen con los llamados
criterios paramétricos. Dado que los datos en estudio definen su distribución, no se
pueden predefinir.
La estadística no paramétrica es un procedimiento que debe elegirse cuando se
desconoce si los datos se ajustan a una distribución conocida, por lo que puede
estar un paso por delante de un procedimiento paramétrico. Además, en las pruebas
no paramétricas, la posibilidad de error se puede reducir utilizando un tamaño de
muestra adecuado.
3. Estadistica Matematica
Como disciplina de la estadística, también se menciona de manera similar la
existencia de la estadística matemática.

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Esta fue la primera escala de la investigación estadística y utilizaron la teoría de la
probabilidad (la rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios) y
otras ramas de las matemáticas.
La estadística matemática implica recopilar información a partir de datos y utilizar
técnicas matemáticas como: análisis matemático, álgebra lineal, análisis
estocástico, ecuaciones diferenciales, etc. Por lo tanto, la estadística matemática
está influenciada por la estadística aplicada.
APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA
Aplicaciones de la estadística (educación, contaduría, administración, gerontología,
deporte, economía).
Educación
La Estadística es una herramienta importante para la educación y áreas sociales,
permite recolectar información para analizar y tomar decisiones en diferentes
niveles, brinda herramientas insustituibles en las investigaciones y desarrollo de
proyectos. Pero además se manejan otras estadísticas, como las que se refieran a:
- La salud de los estudiantes, cuáles son las enfermedades más frecuentes que
padecen
-Estadísticas sociales, como lugar donde viven, con quién viven
-Estadísticas demográficas referidas a la población de la comunidad y su estructura
por sexo y edad, número de hermanos/as, niños/as en edad escolar.
Contaduría
La estadística ayuda a la contabilidad en el empleo de cálculos de tipo estadístico,
permitiendo establecer registros contables que afectan los estados financieros.
Ayuda a la contabilidad en cuanto a su agilidad, procesamiento, análisis e
interpretación de información, dando como resultado la toma de decisiones
confiables sobre criterios económicos; ayuda a medir la variación de costos de una
producción, se basa en una gran variedad de información de datos contables,
permite comparar los resultados de una empresa en el pasado, con aquellos
obtenidos en el presente.
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.

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-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, brinda soporte para diseñar
productos y procesos.
Gerontología
La estadística es parte esencial del área de la salud, por cuanto los programas de
salud, son cuantificados en informes mensuales en donde se cuantifica una serie de
datos, para medir los indicadores del mismo. Por otra parte está la estadística vital,
como la natalidad, mortalidad y morbilidad que son los que indican, el estado de
salud de una nación.
En tal sentido la bioestadística, es la estadística aplicada a las ciencias biológicas y
en particular al área de ciencia de la salud la cual es un instrumento necesario para
la planificación de investigaciones, tanto en el diseño, como en el análisis de los
datos y la obtención de conclusiones a partir de ellos.
Las investigaciones necesarias para esta área requieren del manejo teórico de
estadística, por cuanto es necesario desde el enunciado del problema, formulación
de objetivos, de acuerdo a la calidad de datos que se esperen obtener.
Deporte
La estadística abarca un campo de conocimiento aplicable a cualquier deporte y
conlleva un conocimiento que puede ayudar al futuro profesional a ámbitos como la
investigación y puesta en práctica de los conocimientos adquiridos.
La contribución de la Estadística a al deporte se patentiza en aplicar modelos
estadísticos que permitan, entre otros:
-Obtener una información objetiva sobre la caracterización de los atletas en
diferentes etapas de su preparación.
-Más exactitud en el pronóstico del rendimiento deportivo.

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-Hacer de los tests elaborados o adaptados por los entrenadores de acuerdo a la
especificidad de su deporte verdaderos instrumentos de recogida de información
confiable para el perfeccionamiento del control del estado de preparación de los
atletas y garantizar a la vez la correcta validación y normalización de los mismos.
-Utilizar nuevos sistemas metodológicos de preparación tras la comprobación
estadística de su efectividad.
Economía
La estadística aplicada en la economía constituye una herramienta de gran valor
para los principales ejecutivos de una empresa, pues pueden utilizarla como un
recurso para la toma de decisiones en el marketing.
La estadística es ampliamente utilizada en el análisis económico, ya que ayuda a
comprobar la aplicación de la teoría económica en la práctica. Algunos ejemplos del
uso de estadística en Economía son:
-Elaboración de indicadores macroeconómicos agregados.
-Predicciones acerca del comportamiento futuro de la demanda.
-Testear la validez de hipótesis basadas en la teoría económica.
-Organizar y presentar datos económicos como: evolución de los precios, etc.

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CONCEPTOS BÁSICOS
Hipótesis: La hipótesis estadística es la suposición que se realiza acerca de las
características de una población. Es utilizada para verificarla o rechazarla tras
realizar el estudio estadístico pertinente.
Variable: La variables en estadística es una característica o casualidad de un
individuo que pueden ser cualitativas o cuantitativas:
-Las variables cualitativas son aquellas características o cualidades que no pueden
ser calculadas con números, sino que son clasificadas con palabras.
-Las variables cuantitativas son aquellas características o cualidades que sí pueden
expresarse o medirse a través de números.
Dato: un dato estadístico es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar
un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos:
cara, cara, cruz, cara, cruz.
Población: se refiere al conjunto de elementos que se quiere investigar, estos
elementos que se quiere investigar, estos elementos pueden ser objetos,
acontecimientos, situaciones o grupo de personas
Muestra: Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una
población de datos. Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto
número de observaciones que representen adecuadamente el total de los datos.
Nivel de medición nominal: El nivel de medición de una variable no es otra cosa
que la naturaleza matemática de una variable o cómo se mide una variable.
Se refiere a la cualidad más que a la cantidad. Un nivel nominal de medición es
simplemente una cuestión de diferenciar por nombre.
Por ejemplo:
● Preferencia de comida: desayuno, comida, cena
● Preferencia religiosa: 1= Budista, 2= Musulmana, 3= Cristiana, 4= Judía, 5=
Otra
● Orientación política: Izquierda, Derecha, Independiente
● Otros valores nominales son números de seguro social, códigos postales y
números de teléfono.

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Distribución de frecuencias
Las distribuciones de frecuencias son tablas en las que se dispone las modalidades
de la variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por
cada valor, porcentajes, etc. Las finalidades de las agrupaciones en frecuencia es
facilitar la obtención de la información que contienen los datos.
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 medidas fi. La
letra f se refiere a la palabra frecuencia y la letra i se refiere a la realización i-ésima
del experimento aleatorio.
La frecuencia absoluta es muy utilizada en la estadística descriptiva y es útil para
saber acerca de las características de una población y/o muestra. Esta medida se
puede utilizar con variables cualitativas o cuantitativas siempre que estas se puedan
ordenar.
● Ejemplo de frecuencia absoluta
Supongamos que las notas de 20 alumnos del primer curso de economía son las
siguientes:
1, 2, 8, 5, 8, 3, 8, 5, 6, 10, 5, 7, 9, 4, 10, 2, 7, 6, 5, 10.
A simple vista se puede observar que de los 20 valores, 10 de ellos son distintos y
los demás de ellos se repiten al menos una vez. Para elaborar la tabla de
frecuencias absolutas, en primer lugar, se ordenarán los valores de menor a mayor
y se calcula la frecuencia absoluta para cada uno.
Por tanto tenemos : Xi = Variable aleatoria estadística, nota del examen del primer
curso de economía.
N = 20 fi = Frecuencia absoluta = Número de veces que se repite el suceso
(en este caso, la nota del examen)

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Xi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ∑
FI 1 2 1 1 4 2 2 3 1 3 20
Como se puede observar, la suma de todas las frecuencias absolutas es igual al
total de datos utilizados del experimento (en este caso, es el número total de
alumnos que asciende a 20).
Frecuencia relativa
La frecuencia relativa es una medida estadistica que se calcula como el cociente de
la frecuencia absoluta de algún valor de la población/muestra (fi) entre el total de
valores que componen la población/muestra (N).
Para calcular la frecuencia relativa antes es necesario calcular la frecuencia
absoluta. sin ella no podriamos obtener la frevcuencia relativa.
hi = Frecuencia relativa de la observación i-ésima
fi = Frecuencia absoluta de la observación i-ésima
N = Número total de observaciones de la muestra
De la fórmula calcula de la frecuencia relativa se desprenden dos conclusiones:
● La primera es que la frecuencia relativa va a estar acotada entre 0 y 1, debido
a que la frecuencia de los valores muestra, siempre va a ser menor al tamaño
de la muestra.
● La segunda es que la suma de todas las frecuencias relativas va a ser 1 si se
mide en tanto por 1, o 100 si se mide en tanto por ciento.
● Ejemplo de frecuencia relativa porcentual
Supongamos que las notas de 20 alumnos del primer curso de economía son las
siguientes:
1,2,8,5,8,3,8,5,6,10,5,7,9,4,10,2,7,6,5,10.
Por tanto tenemos:
Xi = Variable aleatoria estadística, nota del examen de primer curso de economía.
N = 20

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fi = Frecuencia absoluta (número de veces que se repite el suceso, en este caso la
nota del examen).
Xi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ∑
FI 1 2 1 1 4 2 2 3 1 3 20
Hi 5% 10% 5% 5% 20% 10% 10% 15% 5% 15% 100%
Como resultado vemos que la frecuencia relativa nos da un resultado más visual al
relativizar la variables y nos permite juzgar si 4 personas de 20 es mucho o poco.
Hay que tener en cuenta, que para una muestra de un muestra de un tamaño
pequeño, la anterior información puede parecer obvia, pero para muestras de
tamaños muy grandes, esto podría no ser tan obvio.
● Ejemplo de frecuencia de grado
Apliquemos la fórmula para cada una de las calificaciones del ejemplo anterior.
Para 2.0 % =������� Χ 360° =110 Χ 360° = 360°10 = 36°
Para 3.0 % =������� Χ 360° =310 Χ 360° = 1080°10 = 108°
Para 4.0 % =������� Χ 360° =410 Χ 360° = 1440°10 = 144°
Para 5.0 % =������� Χ 360° =210 Χ 360° = 720°10 = 72°
Por teoría al sumar la contribuciones de los porcentajes, nos debe dar la totalidad de
los datos es decir 360°.
Por último registramos los datos hallados en la tabla de distribuciones de
frecuencias:
Calificación Conteo fi ni % Grados
2.0 I 1 1/10 10% 36°
3.0 I I I 3 3/10 30% 108°
4.0 I I I I 4 4/10 40% 144°
5.0 I I 2 2/20 20% 72°
Total 10 10 100% 360°

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TALLER PSEINT
I .Averigua los siguientes conceptos: ¿Qué diferencia hay entre un contador y un
acumulador, como declarar una variable en pseint, los lenguajes pueden ser de tres
tipos favor explique cada uno, java-phyton y c++ que representan?
Diferencia entre un contador y un acumulador:
Contador: Es una variable que se utiliza para contar algo. Normalmente usamos un
contador dentro de un ciclo y cambiamos su valor sumándole o restándole una
constante, es decir, siempre se le suma o resta la misma cantidad. El caso más
utilizado es incrementar la variable en uno.
Acumulador: Es una variable que se utiliza para sumar valores.
Al igual que el contador, se utiliza normalmente dentro de un ciclo pero cambiamos
su valor sumándole una variable, es decir, no siempre se le suma la misma
cantidad.
¿Cómo declarar una variable en Pseint?
Podemos hacerlo de 3 formas diferentes
Forma 1:
Definir total como entero
Esta es una forma muy organizada, con la palabra Definir, indicamos a PSeInt que
inicializamos una variable, colocamos un nombre, luego decimos de qué tipo será
«como entero» o podemos también definir múltiples variables en una sola línea.
Forma 2:
Solo asignamos un nombre a la variable seguido de su valor.
numero1 <- 0
Esta forma es más rápida sin embargo, puede no ayudar mucho en la lectura fácil
del código, este tipo de inicialización podemos usarla en condicionales y ciclos, en
los cuales utilizamos variables temporales.
Forma 3:
La tercera forma de inicializar variables se trata del momento en que solicitamos
datos al usuario, ejemplo:
Escribir "Ingrese un número"
Leer n1
La variable n1, no necesariamente debe estar iniciada con anterioridad, nacería
desde el momento en que solicitamos el valor, esta forma de uso de variables es
muy utilizada para capturar datos de entrada.

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Lenguajes de programación
¿Qué es un lenguaje de programación?
Un lenguaje de programación es una forma de comunicarnos, con una
computadora, tablet o celular e indicarle que queremos hacer. Existen diferentes
tipos de lenguajes: principalmente de bajo nivel y de alto nivel. La diferencia se
encuentra en lo cerca o lejos que estamos del hardware de nuestro equipo.
TIPOS DE LENGUAJE:
Compilado: convierte el código a binarios que lee el sistema operativo
Interpretado: requiere de un programa que lea la instrucción del código en tiempo
real y lo ejecute.
Intermedio: se compila el código fuente a un lenguaje intermedio y este último se
ejecuta en una máquina virtual.
JAVA: El software del plugin de java es un componente de java runtime
environment. JRE permite applets escritos en el lenguaje de programación de java
para ejecutar en varios exploradores, como lenguaje de java puede crear todo tipo
de aplicaciones que podrían crear usando cualquier lenguaje de programación
convencional, dispone de una gran funcionalidad de base (incrementada por la gran
cantidad de código de terceros existente). Java, como lenguaje de programación,
ofrece un código robusto, que ofrece un manejo automático de la memoria, lo que
reduce el número de errores.
Es un lenguaje INTERPRETADO
C++: es un lenguaje complicado que fue desarrollado en 1980, nos permite crear
datos complejos, definir operaciones sobre los datos complejos, relacionar datos
complejos sobre ellos, implementar múltiples patrones de diseños,
Realizar programación genérica y templates, que es hacer una clase del mismo
código que sirva para cualquier tipo que pase.
Es un lenguaje INTERMEDIO
PYTHON: es un lenguaje sencillo de leer y escribir debido a su alta similitud con el
lenguaje humano. Además trata de un lenguaje multiplataforma de código abierto y
por lo tanto gratuito, lo que permite desarrollar software sin límites, su filosofía de
diseño enfatiza la legibilidad del código y su sintaxis permite a los programadores
expresar conceptos en menos líneas de código de lo que es posible en lenguajes
como C++ o Java.
Es un lenguaje COMPLICADO

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II. Represente el algoritmo usando el programa pseint en modo flexible y
muestre el diagrama de flujo, Hacer las capturas de pantalla.
1. Toma 2 números, hacer la resta, la multiplicación y la división; muestre el
resultado.

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2. Calcular el promedio de 4 calificaciones o el promedio de 4 notas.
3. Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un triángulo.

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4. Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un círculo.

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5. Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a
Fahrenheit.

19. 19
6. Hacer un programa para convertir una longitud ingresada en pulgadas a pies.
7. Ingresar por teclado el nombre y la edad de cualquier persona e imprima tanto
el nombre como la edad.

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CONCLUSIONES
• Métodos Estadísticos
En la actualidad la Estadística se ha constituido en una herramienta importante en los
procesos de investigación, puesto que permite planear la investigación, recolectar, organizar,
representar, interpretar y analizar la información referente a individuos u observaciones de un
fenómeno al cual se le estudian característica en común, en una población o en una muestra.
Tenemos la posibilidad de mencionar que la funcionalidad primordial de la estadística es
justamente la recolección y agrupamiento de datos de diverso tipo para edificar con ellos
informes estadísticos que nos den iniciativa sobre diferentes y bastante diversos temas,
continuamente a partir de un criterio cuantitativo y no cualitativo. Esto es primordial de
remarcar debido a que la estadística se convierte entonces en una ciencia que nos habla de
porciones (por ejemplo, cuántas personas viven en un territorio por metro cuadrado) sin
embargo no nos da información directa sobre la calidad de vida de aquellas personas.
•Lenguajes de programación
Como ya dijimos, un lenguaje de programación es un conjunto de símbolos y códigos usados
para orientar la programación de estructura en el desarrollo web. Conocer cómo funciona el
lenguaje de programación y cómo se interrelaciona con nosotros a través de software nos
permite mejorar nuestra productividad y conseguir ese algo que nos diferencie de la
competencia.
El lenguaje de programación es la base para construir todas las aplicaciones digitales que se
utilizan en el día a día y se clasifican en dos tipos principales: lenguaje de bajo nivel y de alto
nivel.
•Distribución de frecuencias
La distribución de frecuencias son prácticamente tablas en las que se disponen modalidades
de la variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor,
porcentajes, grados, etc.
La finalidad de estas agrupaciones de frecuencia es facilitar la obtención de la información
que contiene los o un dato.

21. 21
REFERENCIAS
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http://www.hrc.es/bioest/estadis_1.html
Editorial Grudemi (2017). Estadística descriptiva e inferencial. Recuperado de Enciclopedia
Económica
https://enciclopediaeconomica.com/estadistica-descriptiva-inferencial/
J. Francisco.(29.Marzo.2019)
Diferencia entre estadística paramétrica y no paramétrica
https://economipedia.com/definiciones/diferencia-entre-estadistica-parametrica-y-no-
parametrica.html
C. Barona.(Enero.2018). Lenguajes de programación: tipos y características
https://www.chakray.com/es/lenguajes-programacion-tipos-caracteristicas/
J. Pereza.(17. Julio. 2019) .Conoce el lenguaje de programación Java
https://aritlocovrblog.wordpress.com/
https://www.seas.es/blog/informatica/conoce-el-lenguaje-de-programacion-java/
https://www.becas-santander.com/es/blog/python-que-es.html
https://pythondiario.com/ejercicios-de-programacion-python?amp=1
C. Orlando. (Canadá. 12). El lenguaje de c++
https://www2.eii.uva.es/fund_inf/cpp/temas/1_introduccion/introduccion.html
J. Antonio. (Madrid. 2021). Hipótesis de estadística
https://economipedia.com/definiciones/hipotesis-
estadistica.html#:~:text=La%20hip%C3%B3tesis%20estad%C3%ADstica%20es%20la,realiz
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C. Sandoval. (Abril. 15). Variable estadística
https://enciclopediaeconomica.com/variable-estadistica/
G. Westreicher. (Mayo. 12). Dato
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http://www.ine.cl/ine-ciudadano/definiciones-estadisticas/poblacion/que-es-poblacion
J. Lopez.( 14. Septiembre). Muestra estadística

22. 22
https://economipedia.com/definiciones/muestra-
estadistica.html#:~:text=Una%20muestra%20estad%C3%ADstica%20es%20un,el%20total%
20de%20los%20datos
A.Camilo. (1. Noviembre). Niveles de Medición: Aprende a dominarlos
https://www.questionpro.com/blog/es/niveles-de-medicion/
APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA EN CONTADURÍA, ADMINISTRACIÓN E
INFORMÁTICA. - HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA. (Act.I). (2019).
https://sites.google.com/site/historiadelaestadisticaacti/3
Tintaya, E. (2015, 1 agosto). Importancia de la estadística en la educacion. slideshare.
https://es.slideshare.net/eliseotintaya/importancia-de-la-estadstica-en-la-educacion
Medicos, P. (2020, 25 noviembre). La bioestadística aplicada a ciencias de la salud.
Enfermería. Revista Electrónica de Portalesmedicos.com. https://www.revista-
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Roldán, P. N. (2021, 13 octubre). Estadística. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/estadistica.html

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EVIDENCIAS

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LINKS BLOGS
Isabel Mendez https://isabelcristinamendez.blogspot.com/
Melannie Alban https://melaylatecnologia.blogspot.com/
Isabel Rojas https://wonbel.blogspot.com/
Isabella Balanta https://isabellabalanta11123.blogspot.com/