Trabajo del grado 11-4, institución educativa liceo departamental, trabajo de primer periodo, conceptos básicos de programación y métodos estadísticos

1. Conceptos de programación y Métodos estadísticos
MariaAngélica Lozano Corrales
Laura Sofía Sánchez Pérez
Hanna Silberwasser Gravenhorst
Institución Educativa Liceo Departamental
Grado 11-4
Área Tecnología e Informática
Cali, Valle del Cauca
2022

2. Conceptos de programación y Métodos estadísticos
MariaAngélica Lozano Corrales
Laura Sofía Sánchez Pérez
Hanna Silberwasser Gravenhorst
Doc. Guillermo Mondragón
Institución Educativa Liceo Departamental
Grado 11-4
Área Tecnología e Informática
Cali, Valle del Cauca
2022

3. Tabla de Contenidos
1. Que es la estadística
Métodos estadísticos, Población, muestra
Ramas de la estadística
Aplicación de la estadística
conceptos
● Hipótesis...............................................................................................................
● Variable.................................................................................................................
● Dato.......................................................................................................................
● Población...............................................................................................................
● Muestra..................................................................................................................
● Nivel de medición nominal....................................................................................
2. Distribución de frecuencias:
● Nombre de la variable..............................................................................................
● Frecuencia absoluta..................................................................................................
● Frecuencia relativa porcentual..................................................................................
● Equivalencia en grados.............................................................................................
3. Taller PSEINT:
● Averigue los siguientes conceptos...........................................................................
● ¿Qué diferencia hay entre un contador y un acumulador?......................................
● ¿Cómo declarar una variable en pseint?..................................................................
● Explique cada tipo de lenguaje: java, python y C + +. Y ¿qué representan?..........
● Ejercicios de aplicación PSEINT.............................................................................
● Mapa conceptual......................................................................................................
● Conclusiones............................................................................................................
● Referencias...............................................................................................................
● Links de los blogs.....................................................................................................

4. ¿Qué es la estadística?
La estadística estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar
datos, permite obtener conclusiones y tomar decisiones válidas razonables basadas en el
análisis. La estadística es, por tanto, la ciencia que recoge, clasifica y analiza la información
que se presenta habitualmente mediante datos agregados que permiten que las observaciones
puedan cuantificarse, medirse, estimarse y compararse utilizando medidas de tendencia
central, medidas de distribución, métodos gráficos, etc.
Métodos estadísticos
•La población: Representa el conjunto grande de individuos que deseamos estudiar y
generalmente suele ser inaccesible. Es, en definitiva, un colectivo homogéneo que reúne unas
características determinadas.
• La muestra: Es el conjunto menor de individuos (subconjunto de la población accesible y
limitado sobre el que realizamos las mediciones o el experimento con la idea de obtener
conclusiones generalizables a la población ).
Ramas de la estadística
Existen dos ramas fundamentales de la estadística que son: la estadística descriptiva y la
estadística inferencial.
Estadística Descriptiva: Se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización
y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser
resumidos numérica o gráficamente.
Estadística inferencial: Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones
asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta lo aleatorio e incertidumbre en las
observaciones.
Aplicaciones de la estadística
Aunque comúnmente se asocie a estudios demográficos, económicos y sociológicos,
gran parte de los logros de la estadística se derivan del interés de los científicos por
desarrollar modelos que expliquen el comportamiento de las propiedades de la materia y de
los caracteres biológicos. La medicina, la educación, la gerontología y, en definitiva, casi
todos los campos de las ciencias emplean instrumentos estadísticos de importancia
fundamental para el desarrollo de sus modelos de trabajo.

5. Educación: La estadística educativa, nos permite recolectar información para
analizarla y tomar decisiones en diferentes niveles. Nos sirve para representar y extraer
información así como para tomar conclusiones y tomar decisiones adecuadas en las
instituciones educativas.
Contaduría: La Estadística auxilia a la contabilidad, ya que el uso o empleo de
cálculos de tipo estadístico, permite establecer diferentes registros contables que afectan los
estados financieros. Las aplicaciones de la estadística sirven para facilitar las funciones de
planeación, control, y toma de decisiones.
Administración: Para los emprendedores la importancia de la estadística se basa
principalmente en su valor para la toma correcta de decisiones, puesto que permite conocer
las principales propiedades de los objetos o datos observados y las características claves de
los fenómenos estudiados.
Gerontología: La estadística cumple con basarse en el método científico y enfocarlo
con intervenciones de calidad en el proceso del envejecimiento y la etapa de la vejez
usándola para la valorización de una vida de alta calidad.
Deporte: La contribución de la estadística a la cientificidad del sistema de preparación
del deportista se patentiza en aplicar modelos estadísticos que permitan obtener una
información objetiva sobre la caracterización de los atletas en diferentes etapas de su
preparación.
Economía: La gran mayoría de las veces por medio de estadísticas los economistas
recaban los datos para crear y ajustar sus preposiciones y principios que más tarde aplicarán a
la vida real. a un problema o un fenómeno económico puede hablarse tal vez de la inflación.
Conceptos fundamentales
Hipótesis: El desarrollo de pruebas de hipótesis es una herramienta estadística que
permite validar si los resultados obtenidos de la aplicación de una metodología son
significativos, es decir, si éstos realmente muestran la mejoría que se observa a la luz de un
criterio cuantitativo que puede captar los deseos de mejora del analista y no los resultados
reales del proceso en análisis.
Variable: Una variable estadística es una característica 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.

6. Datos: Los datos estadísticos, en este marco, son los valores que se obtienen al llevar
a cabo un estudio de tipo estadístico. Se trata del producto de la observación de aquel
fenómeno que se pretende analizar. Para que resulten útiles, los datos estadísticos deben
organizarse y considerarse a partir de un contexto. Es importante tener en cuenta que el
procesamiento de los datos estadísticos es lo que genera información. El dato por sí mismo,
considerado como algo aislado, carece de interés.
Población: La población estadística consiste en la recolección de un conjunto de
elementos o sujetos que gozan de características comunes, con el fin de estudiarlos y sacar
conclusiones específicas para determinar resultados. Según el tamaño de la población
estudiada, el resultado puede ser finito o infinito. Si el resultado de los conjuntos investigados
es infinito, estos se consideran conceptuales o artificiales, ya que toda población debe tener
un resultado específico al ser estudiada.
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.
La estadística, como rama de las matemáticas, se encarga de recoger datos, ordenarlos
y analizarlos. Es decir, cuando queremos estudiar un determinado fenómeno recurrimos a la
estadística. Un buen ejemplo de fenómeno que estudia la estadística, es el salario medio de
los ciudadanos de un país.
Niveles de medición nominal: La medición de las variables puede realizarse por
medio de cuatro escalas de medición. Dos de las escalas miden variables categóricas y las
otras dos miden variables numéricas Los niveles de medición son las escalas nominal,
ordinal, de intervalo y de razón. Se utilizan para ayudar en la clasificación de las variables, el
diseño de las preguntas para medir variables, e incluso indican el tipo de análisis estadístico
apropiado para el tratamiento de los datos. Una característica esencial de la medición es la
dependencia que tiene de la posibilidad de variación. La validez y la confiabilidad de la
medición de una variable depende de las decisiones que se tomen para operacionalizar y
lograr una adecuada comprensión del concepto evitando imprecisiones y ambigüedad, por en
caso contrario, la variable corre el riesgo inherente de ser invalidada debido a que no produce
información confiable.
Distribución de frecuencias
Las distribuciones de frecuencias son tablas en que se dispone las modalidades de la variable
por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor, porcentajes,
etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencia es facilitar la obtención de la información
que contienen los datos.

7. Nombre de variable.
La distribución de frecuencias agrupadas o tabla con datos agrupados se emplea si las
variables toman un número grande de valores o la variable es continua. Se agrupan los
valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada clase se le
asigna su frecuencia correspondiente.
Los nombres de las variables pueden empezar con letras, o los símbolos $ o _. Solo pueden
contener letras, números, $ y _. No pueden empezar con un número. "myVariable", "leaf_1"
y "$money3" son todos ejemplos. válidos de nombres de variables.
Ejemplos válidos:
Ejemplos no válidos:
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
Ejemplo: Un profesor tiene la lista de las notas en matemáticas de 30 alumnos de su clase.
Las notas son las siguientes:

8. Una vez realizado el recuento, se representan las frecuencias absolutas de cada una de las
notas (ni). Las frecuencias son: n1(3)=2, n2(4)=4, n3(5)=6, n4(6)=7, n5(7)=5, n6(8)=3,
n7(9)=2 y n 8(10)=1.
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.
Este valor valor de frecuencia relativa porcentual representa la posibilidad sobre 100% de
encontrar este número en una serie de datos, es por esta razón que es una relación de
frecuencias
La frecuencia Relativa (n) y la frecuencia Relativa Acumulada (N) se pueden escribir de
manera porcentual al multiplicar por 100 su resultado decimal
Equivalencia en 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:
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.

9. Por teoría al sumar las contribuciones de los porcentajes, nos debe dar la totalidad de
los datos es decir 360⁰ .
Por último registramos los datos hallados en la tabla de distribución de frecuencias.
Taller PSEINT
Averigüe los siguientes conceptos:
A. ¿Qué diferencia hay entre un acumulador y un contador?
R/ Un 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. En el siguiente programa, utilizamos el
mismo arreglo del programa contador.
B. ¿Cómo declarar una variable en pseint?
R/ En caso de hacerlo con PSeInt, no es necesario hacerlo, aunque se puede hacer con la
instrucción "Define". Para declarar variables, lo único que debemos hacer es indicar el
nombre de la variable y su tipo (numérico, lógico y cadena), antes del inicio del programa,
separados por comas.
C. Explique cada tipo de lenguaje: java, python y C + +. Y ¿qué representan?
R/ Java: Es un lenguaje de programación interpretado que utiliza el paradigma orientado a
objetos (POO) desarrollado por la compañía Sun Microsystem en el año 1995. Tiene la
particularidad de que los programas desarrollados en él no necesitan del proceso de

10. compilación y pueden ser ejecutados en cualquier dispositivo usando Java Virtual Machine.
Este tiene una sintaxis basada en sus antecesores C y C + +, pero simplificando el modelo de
los objetos y desechando herramientas para manejo de bajo nivel. Actualmente es uno de los
lenguajes de programación más populares, sin embargo, no es el mejor para comenzar a
programar por la complejidad de su manejo sintáctico.
Características de Java
- Usa programación orientada a objetos
- Puede ejecutarse en diferentes sistemas operativos
Python: Python es un lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza para desarrollar
aplicaciones de todo tipo. A diferencia de otros lenguajes como Java o .NET, se trata de un
lenguaje interpretado, es decir, que no es necesario compilarlo para ejecutar las aplicaciones
escritas en Python, sino que se ejecutan directamente por el ordenador utilizando un
programa denominado interpretador, por lo que no es necesario “traducirlo” a lenguaje
máquina. Python es un lenguaje sencillo de leer y escribir debido a su alta similitud con el
lenguaje humano. Además, se trata de un lenguaje multiplataforma de código abierto y, por lo
tanto, gratuito, lo que permite desarrollar software sin límites. Con el paso del tiempo, Python
ha ido ganando adeptos gracias a su sencillez y a sus amplias posibilidades, sobre todo en los
últimos años, ya que facilita trabajar con inteligencia artificial, big data, machine learning y
data science, entre muchos otros campos en augen. C + +: C + + es un lenguaje de
programación orientado a objetos muy potente que evolucionó de la extensión de lenguaje
informático “C” y que hoy en día sigue usándose para realizar programación estructurada de
alto nivel y rendimiento, como sistemas operativos, videojuegos y aplicaciones en la nube. Se
trata de una de las herramientas programáticas más versátiles y completas, por esa razón un
programador C + + con experiencia es un perfil profesional con mucha demanda en toda
clase de proyectos tecnológicos. Es importante mencionar que no todos los proyectos de
informática requieren ser desarrollados en lenguaje C + +. Muchas veces, un lenguaje más
visual, intuitivo o especializado es una opción igual de eficiente y más sencilla. C + + se
recomienda actualmente para proyectos muy específicos y de alta complejidad, por ejemplo
programas de cryptocurrencies y videojuegos de realidad aumentada.
EJERCICIOS EN PSEINT:
*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.
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.
4. Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un círculo.
5. Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a Fahrenheit.
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.

15. Mapa Conceptual:

16. Conclusiones:
● Tenemos la posibilidad de concretar como estadística a la ciencia o el análisis
que usa diferentes teoremas o herramientas para recolectar, acomodar e interpretar
los datos numéricos o una muestra de los mismos.
● Tenemos la posibilidad de dividir la estadística en 2 piezas con distinta
funcionalidad, sin embargo, con el mismo fin analítico. Éstas son la estadísticas
detalladas y la estadística inferencial.
● Si nos ponemos a ver bien tenemos la posibilidad de descubrir la estadística
en la mayor parte de ciencias.

17. ● Las distribuciones de frecuencias a diferencia de la estadística permite obtener
la información de los datos numéricos por medio de tablas de variable por fila.
● Dentro del lenguaje de programación pudimos encontrar variables/códigos con
funcionalidades concretas en ésta
● En la actualidad hay idiomas de programación que reemplazan los códigos
específicos por idiomas simplificados. En medio de éstos: Java, Python, C + +.
● Comprendemos por algoritmo en programación como una serie de
instrucciones/códigos automatizados para concretar una o algunas operaciones.
Con el trabajo tenemos la posibilidad de concluir que la estadística y el reparto de
frecuencias poseen por objetivo sintetizar la información, por medio de la
preparación de tablas de frecuencias, representaciones gráficas y el cálculo de
medidas estadísticas, estas nos sirven para recolectar información y analizarlas.
Tenemos la posibilidad de distinguirlas por sus diferentes procedimientos teoremas
y/o maneras.
Referencias:
Links de blog:
━
MariAngélica Lozano Corrales:
━
Laura Sofía Sánchez Pérez: https://tecologiaconlaura.blogspot.com/
━
Hanna Silberwasser Gravenhorst: https://hannagravenhorstt.blogspot.com/

18. Capturas de Pantalla: