El documento habla sobre conceptos básicos de estadística como medidas de tendencia central, probabilidad normal, binomial y Poisson, población, muestra, variable y pronóstico. Explica que las medidas de tendencia central son valores representativos de una distribución ubicados en el centro, como la media, mediana y moda. También define conceptos como población, muestra, variable y experimento estadístico.

1. ESTADÍSTICA
APLICADA
GRUPO 1

2. Medidas de tendencia Central
Medidas de tendencia central Son medidas representativas de una distribución y que
regularmente se ubican en el centro.
▪MEDIA ARITMÉTICA Es lo que comúnmente llamamos promedio de una distribución y consiste en
sumar los datos y dividirlos entre el número de ellos..
▪MEDIANA : Es el valor que ocupa la posición media de la distribución
▪MODA : Es la medida que más se repite en una serie de datos o es el suceso de mayor
frecuencia.

3. Estadística
La Estadística es la ciencia y el arte de dar sentido a los datos, proporcionando la teoría y los
métodos para extraer información de estos y poder resolver problemas del mundo real.
La Estadística trabaja con la incertidumbre se relaciona con otras disciplinas como la medicina, la
economía, la agricultura, los negocios, las ingenierías, las ciencias sociales y humanas, entre
otras.
Actualmente es usada alrededor del mundo para apoyar la toma de decisiones dentro de:
Gobiernos, Partidos políticos, Compañías financieras, Empresas de opinión pública, Compañías
de seguros, Bancos, hospitales, Organizaciones sociales e industrias.

4. Población
una población es un conjunto de elementos o
eventos similares que son de interés para alguna
pregunta o experimento. Una población estadística
puede ser un grupo de objetos existentes (por
ejemplo, el conjunto de todas las estrellas dentro de
la Vía Láctea) o una hipotética y potencialmente
infinita grupo de objetos concebidos como una
generalización de la experiencia (por ejemplo, el
conjunto de todas las manos posibles en un juego
de póquer).
Un objetivo común del análisis estadístico es
producir información sobre alguna población elegida

5. Elemento
Los elementos en estadística son las diferentes formas de obtener información y cálculos de distintas
actividades. Para ahondar un poco más en ello aquí te diremos los elementos básicos y principales que
existen, estos son:
❑Población. Este es el conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un experimento o
en un estudio. La hay de dos tipos:
❑Población finita: Indica que es posible alcanzarse o sobrepasarse al contar.
❑Población infinita: Incluye un gran conjunto de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo.
❑Muestra. Se conoce como un conjunto de medidas o una observación tomada a partir de una
población dada. Es un subconjunto de la población.
❑Muestreo. Es un proceso o conjunto de métodos para obtener una muestra finita de una población
finita o infinita, con el fin de estimar valores de parámetros o corroborar hipótesis sobre la forma de
una distribución de probabilidades.

6. ❑Censo. Es el recuento de datos estadísticos sobre toda una población específica. De ese modo,
se pueden conocer sus características con precisión.
❑Variable. Este es una característica que puede fluctuar y cuya variación es susceptible a adoptar
diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. Clases de estos datos:
❑Variables cualitativas nominales: Cuando no es posible hacer medidas numéricas, son susceptibles de
clasificación.
❑Variables cuantitativas continuas: Son aquellas que teóricamente pueden tomar cualquier valor en una
escala de medidas, ya sea entero o fraccionario.
❑Variable cuantitativa discreta: Es aquella que puede asumir solo ciertos valores, números enteros.
❑Variable escalar: Será una variable cuando pueda asumir sus resultados en medidas numéricas.
❑Experimento. Es una actividad planificada, cuyos resultados producen un conjunto de datos. Es
el proceso mediante el cual una observación o medición es registrada.

7. Probabilidad Normal, Poisson y
Binomial
Probabilidad Normal
De entre todas las distribuciones continuas tiene especial relevancia la distribución Normal o de
Gauss. Aparece frecuentemente en las situaciones más variadas.
Las variables que presentan una distribución Normal tienen características comunes tales como la
acumulación de valores en torno al valor de la media, la simetría en la distribución de los valores y
escasos valores alejados de la media, por ejemplo:
❑- Caracteres morfológicos de individuos: altura, peso, número de pie, tamaño del palmo, etc.
❑- Carácterísticas de la mayoría de los productos de consumo: duración de las bombillas, resistencia a
la rotura de muebles o de piezas, duración de los electrodomésticos, etc.
❑- Calificaciones obtenidas en cursos, asignaturas y exámenes.

8. Probabilidad Normal, Poisson y
Binomial
Probabilidad Poisson
Este modelo se llama así para honrar la memoria de otro gran probabilista y matemático. La v.a.
de Poisson se refiere a sucesos en un intervalo de tiempo o en un área específica. El intervalo de
tiempo puede ser de cualquier duración, un minuto, una hora, un día, un año. Algunos ejemplos
de situaciones modeladas con el modelo de Poisson son: el número de fallas de una máquina en
una semana, el número juegos de algún deporte pospuestos por lluvia en una temporada.

9. Probabilidad Normal, Poisson y
Binomial
Probabilidad Binomial
Una distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que describe el número de
éxitos al realizar n experimentos independientes entre sí, acerca de una variable aleatoria.
Existen una gran diversidad de experimentos o sucesos que pueden ser caracterizados bajo esta
distribución de probabilidad. Imaginemos el lanzamiento de una moneda en el que definimos el
suceso “sacar cara” como el éxito. Si lanzamos 5 veces la moneda y contamos los éxitos (sacar
cara) que obtenemos, nuestra distribución de probabilidades se ajustaría a una distribución
binomial.
Por lo tanto, la distribución binomial se entiende como una serie de pruebas o ensayos en la que
solo podemos tener 2 resultados (éxito o fracaso), siendo el éxito nuestra variable aleatoria.

10. Pronóstico
El pronóstico en estadística es la estimación sobre lo que se espera que pueda suceder respecto
a una variable. Esto, en base a un análisis numérico. Es decir, el pronóstico es una forma de
adelantarse a lo que puede acontecer en el futuro, siempre utilizando herramientas matemáticas.
El pronóstico puede ser utilizado a distintos niveles, permitiendo tomar decisiones para mitigar
los efectos negativos que puedan tener ciertas contingencias en caso de que llegaran a
concretarse.
Por ejemplo, una empresa puede realizar pronósticos sobre las ventas esperadas para el próximo
año, considerando un escenario negativo, uno moderado y otro optimista. Para cada uno de ellos
supongamos que la variación estimada en los ingresos es de 1%, 4% y 10%, respectivamente.
Para llegar a este resultado, se incluyeron muchas variables, tanto internas como externas a la
organización, y, por supuesto, datos históricos.

11. Permutaciones
La permutación es una técnica de conteo que permite calcular las posibles ordenaciones de los
elementos de un conjunto o número de elementos del espacio muestral de un experimento
aleatorio. En esta técnica de conteo se considera que existe el orden en la muestra, pero no es
posible repetir ningún elemento de la población en su conformación.

12. Gracias
❑ Darlyn Melissa Recinos Félix 202105350
❑ Britney Thalía Gabriel Méndez 202104144
❑ Sofia Alejandra Gómez Reyes 202005616
❑ Daniela Maria Elisa Lucero Lopez 201901054
❑ Saira Anayely Figueroa 202103914
❑ Merlin Dayana Martinez Solis 202103775
❑ Erlyn Johany Ordóñez Natareno 202102283
❑ Helen Andrea Martinez Martinez 202002009
❑ Jeniffer Escarleth Gutiérrez Roa202105018
❑ Evelin Nineth Muñoz Matías202104413
❑ Brenda Lucrecia Ruiz Sánchez 201842128