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CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN - MÉTODOS ESTADÍSTICOS
GRADO
11-2
DOCENTE: GUILLERMO MONDRAGON
JUAN FERNANDO CHAPARRO
INSTITUCION EDUCATIVA LICEO DEPARTAMENTAL
ÁREA: TECNOLOGÍA
SANTIAGO DE CALI
TABLA DE CONTENIDO
La estadística…………………………………………………………………………….3
Métodos estadístico…………………………………………………………………….4
Distribución de frecuencias…………………………………..………………………5
Taller PSEINT…………………………………………………………………………….6
Conclusión………………………………………………………………………………10
BLOG……………………………………………………………………………………..10
REFERENCIAS…………………………………………………………………………11
LA ESTADISTICA
¿QUE ES?
es la ciencia y una rama de la
matemática que se encarga de
recolectar, organizar, analizar,
describir y estudiar una serie de
datos a fin de comprender un
fenómeno particular.
OBJETIVOS
1. Mejorar la comprensión
de los hechos.
2. Obtener resumen de la
información de datos.
3. Ofrecer datos y
soluciones dentro de
diferentes ámbitos.
4. Realiza la inferencia de
una población.
CARACTERISTICAS
1. Su estudio y aplicación
es fundamental para la
toma de decisiones en
diferentes ámbitos de la
vida.
2. Se genera un proceso
que estudiar las
problemáticas sociales,
científicas e industriales
3. Utiliza un sistema que
genera una solución de
forma verídica y
pausada.
CLASIFICACION
1. Descriptiva: Se encarga de
mostrar el resultado de los datos
estudiados de forma específica, sin
generalizaciones.
2. Inferencial: Al contrario de la
estadística descriptiva, esta si ofrece
resultados juntos con datos generales
de investigación amplia.
3. Aplicada: Esta estadística
proporciona el resultado de datos de
forma específica y general de una
investigación.
4. Matemática: Además de emplear
los procesos de la estadística
descriptiva e inferencial, utilizar el
álgebra y ciertos análisis más
profundos para obtener un punto de
vista más enfocado y formal.
3
Métodos
Estadísticos
Hipótesis:
Suposición de algo
posible o imposible
para sacar de ello
una consecuencia.
Variable: Una variable es
una condición o
característica determinada
sobre la que obtendremos
información. El dato es el
valor que cada variable
asumirá en un individuo
determinado.
Dato: Cifra, letra o
palabra que se
suministra a la
computadora como
entrada y la máquina
almacena en un
determinado formato.
Población: una
población se
compone de todos
los organismos de
una especie en
particular que viven
en un área
determinada
Muestra: En
estadística, una
muestra es un
subconjunto de casos o
individuos de una
población.
Nivel de medición
nominal: Es la más baja de
las cuatro formas de
caracterizar los datos.
Nominal significa "solo de
nombre" y eso debería
ayudar a recordar de qué se
trata este nivel. Los datos
nominales se ocupan de
nombres, categorías o
etiquetas.
4
Distribución
de
frecuencias
Nombre de la variable: Para los
nombresde variablesse aplican las
siguientesreglas:Cada nombre de
variable debe ser exclusivo;no se
permitenduplicados.
Los nombres de variable puedentener
hasta 64 bytesde longitud,y el primer
carácter debe ser una letra o uno de
los caracteres @,# o $.
Frecuencia absoluta: La
frecuencia absoluta es el
número de veces que
aparece un determinado
valor en un estudio
estadístico.
Frecuencia relativa
porcentual: corresponde
a las veces que se repite
un número en un
conjunto de
datos respecto al total,
pero se expresa en
porcentajes (%).
Equivalencia:1 grado
equivale aproximadamente
a 1,75 %;1 % corresponde
aproximadamente a0°35';
una pendiente de 45° es
igual a una pendiente de
100%
5
TALLER PSEINT
1. Toma 2 números, hacer la resta, la multiplicación y la división; muestre el
resultado.
6

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  • 1. CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN - MÉTODOS ESTADÍSTICOS GRADO 11-2 DOCENTE: GUILLERMO MONDRAGON JUAN FERNANDO CHAPARRO INSTITUCION EDUCATIVA LICEO DEPARTAMENTAL ÁREA: TECNOLOGÍA SANTIAGO DE CALI
  • 2. TABLA DE CONTENIDO La estadística…………………………………………………………………………….3 Métodos estadístico…………………………………………………………………….4 Distribución de frecuencias…………………………………..………………………5 Taller PSEINT…………………………………………………………………………….6 Conclusión………………………………………………………………………………10 BLOG……………………………………………………………………………………..10 REFERENCIAS…………………………………………………………………………11
  • 3. LA ESTADISTICA ¿QUE ES? es la ciencia y una rama de la matemática que se encarga de recolectar, organizar, analizar, describir y estudiar una serie de datos a fin de comprender un fenómeno particular. OBJETIVOS 1. Mejorar la comprensión de los hechos. 2. Obtener resumen de la información de datos. 3. Ofrecer datos y soluciones dentro de diferentes ámbitos. 4. Realiza la inferencia de una población. CARACTERISTICAS 1. Su estudio y aplicación es fundamental para la toma de decisiones en diferentes ámbitos de la vida. 2. Se genera un proceso que estudiar las problemáticas sociales, científicas e industriales 3. Utiliza un sistema que genera una solución de forma verídica y pausada. CLASIFICACION 1. Descriptiva: Se encarga de mostrar el resultado de los datos estudiados de forma específica, sin generalizaciones. 2. Inferencial: Al contrario de la estadística descriptiva, esta si ofrece resultados juntos con datos generales de investigación amplia. 3. Aplicada: Esta estadística proporciona el resultado de datos de forma específica y general de una investigación. 4. Matemática: Además de emplear los procesos de la estadística descriptiva e inferencial, utilizar el álgebra y ciertos análisis más profundos para obtener un punto de vista más enfocado y formal. 3
  • 4. Métodos Estadísticos Hipótesis: Suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una consecuencia. Variable: Una variable es una condición o característica determinada sobre la que obtendremos información. El dato es el valor que cada variable asumirá en un individuo determinado. Dato: Cifra, letra o palabra que se suministra a la computadora como entrada y la máquina almacena en un determinado formato. Población: una población se compone de todos los organismos de una especie en particular que viven en un área determinada Muestra: En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. Nivel de medición nominal: Es la más baja de las cuatro formas de caracterizar los datos. Nominal significa "solo de nombre" y eso debería ayudar a recordar de qué se trata este nivel. Los datos nominales se ocupan de nombres, categorías o etiquetas. 4
  • 5. Distribución de frecuencias Nombre de la variable: Para los nombresde variablesse aplican las siguientesreglas:Cada nombre de variable debe ser exclusivo;no se permitenduplicados. Los nombres de variable puedentener hasta 64 bytesde longitud,y el primer carácter debe ser una letra o uno de los caracteres @,# o $. Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. Frecuencia relativa porcentual: corresponde a las veces que se repite un número en un conjunto de datos respecto al total, pero se expresa en porcentajes (%). Equivalencia:1 grado equivale aproximadamente a 1,75 %;1 % corresponde aproximadamente a0°35'; una pendiente de 45° es igual a una pendiente de 100% 5
  • 6. TALLER PSEINT 1. Toma 2 números, hacer la resta, la multiplicación y la división; muestre el resultado. 6
  • 7. 2. Calcular el promedio de 4 calificaciones o el promedio de 4 notas. 7
  • 8. 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. 8
  • 9. 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. 9
  • 10. 7. Ingresar por teclado el nombre y la edad de cualquier persona e imprima tanto el nombre como la edad. CONCLUSION A partir de lo expuesto anteriormente, podemos concluir que esta investigación nos llevó a aprender nuevos conocimientos, exploramos más temas interesantes como la estadística y su aplicación en la vida cotidiana. Después aprendimos sobre diferentes conceptos que se relacionan con la estadística, el algoritmo y la frecuencia absoluta, relativa porcentual y equivalencia en grados, nuevos conocimientos que llegaron a nuestra mente. Un trabajo completo y agradable para nuestro intelecto e imaginación. BLOG: TecnoFer(tecnofer21.blogspot.com) 10
  • 11. REFERENCIAS 1. gcfglobal. https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-una-tabla- de-frecuencias/1/ 2. sites.google. HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA. (Act.I). https://sites.google.com/site/historiadelaestadisticaacti/3 https://sites.google.com/site/algoritmicai/contadores-y-sumadores 3.openwebinars.(2019). https://openwebinars.net/blog/que-es-cpp/ 4.Aula21. https://www.cursosaula21.com/que-es-pytho/ 5. BYSPEL.(2023) https://byspel.com/como-declarar-variables-en-pseint- datos-entrada-algoritmos/ 11