REPASO DE LOS CONTENIDOS A EVALUAR DEL PRIMER PARCIAL DEL I SEMESTRE ESTADISTICA PARA ADMINISTRADORES I
1.
2. ESTADISTICA ES LA RAMA DE LAS MATEMÁTICAS
QUE ESTUDIA LA VARIABILIDAD, ASÍ COMO EL
PROCESO ALEATORIO QUE LA GENERA SIGUIENDO
LAS LEYES DE LA PROBABILIDAD.
3. LA ESTADÍSTICA SE DIVIDE EN DOS GRANDES ÁREAS:
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: SE DEDICA A LA DESCRIPCIÓN,
VISUALIZACIÓN Y RESUMEN DE DATOS ORIGINADOS A PARTIR DE LOS
FENÓMENOS DE ESTUDIO. LOS DATOS PUEDEN SER
RESUMIDOS NUMÉRICA O GRÁFICAMENTE.
4. ESTADÍSTICA INFERENCIAL SE DEDICA A LA
GENERACIÓN DE LOS MODELOS, INFERENCIAS Y
PREDICCIONES ASOCIADAS A LOS FENÓMENOS EN
CUESTIÓN TENIENDO EN CUENTA LA ALEATORIEDAD DE
LAS OBSERVACIONES.
5. POBLACIÓN: ES EL TODO O UN CONJUNTO FORMADO POR
TODOS LOS VALORES EXISTENTES, YA SEAN PERSONAS,
MEDIDAS U OBJETOS QUE PUEDEN SER EXPRESADOS
MEDIANTE UNA VARIABLE Y ADEMÁS,
6. MUESTRA: ES AQUEL
SUBCONJUNTO PERTENECIENTE
A UNA POBLACIÓN. ESTO QUIERE
DECIR QUE SE CONFORMA POR
ALGUNOS DATOS DE ESTA, YA
SEAN CIERTOS OBJETOS,
PERSONAS, O MEDIDAS DE LA
POBLACIÓN. AL ESTUDIO DE ESTE
CONCEPTO SE LE SUELE
CONOCER COMO MUESTREO.
11. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA ACUMULADA MENOR QUE
CLASE F FR MARCA DE
CLASE
CALIFICACIÓN Fa A Fr A
41 - 52 6 24% 41+52=46.5
2
MENOR QUE
40.5
0 (0/25)X100=0%
53 - 64 7 28% 53+64=58.5
2
MENOR QUE
52.5
6 (7/25)X100=28%
65 - 76 4 16% 65+76=70.5
2
MENOR QUE
64.5
13 (13/25)X100=52%
77 - 88 0 0% 77+88=82.5
2
MENOR QUE
76.5
17 (17/25)X100=68%
89 - 100 8 32% 89+100=94.5
2
MENOR QUE
88.5
17 (17/25)X100=68%
25 (25/25)X100=100%
12. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA ACUMULADA MAYOR QUE
CLASE F FR MARCA DE
CLASE
CALIFICACIÓN Fa A Fr A
41 - 52 6 24% 41+52=46.5
2
MAYOR QUE
40.5
25 (25/25)X100=100%
53 - 64 7 12% 53+64=58.5
2
MAYOR QUE
52.5
19 (19/25)X100=76%
65 - 76 4 16% 65+76=70.5
2
MAYOR QUE
64.5
12 (12/25)X100=48%
77 - 88 0 0% 77+88=82.5
2
MAYOR QUE
76.5
8 (8/25)X100=32%
89 - 100 8 32% 89+100=94.5
2
MAYOR QUE
88.5
8 (8/25)X100=32%
0 (0/25)X100=0%
13. PARAMETRO: SON LAS CARACTERISTICAS MEDIBLES U
OBSERVABLES DE UNA POBLACION.
EJEMPLO:
LA EDAD DE LOS ESTUDIANTES DEL LICEO JESUS DE
NAZARETH.
EL GENERO.
LA PROCEDENCIA.
LA CONDICION ECONOMICA.
AMBIENTE TECNOLOGICO.
PARAMETRO: 50% MUJERES Y 50% VARONES.
14. FUENTES DE DATOS DE LA ESTADISTICA
A) FUENTES PRIMARIAS: CUANDO LA INFORMACION ES
RECABADA DE PRIMERA MANO, UTILIZANDO PARA ELLO LA
ENTREVISTA, LA ENCUESTA O LA OBSERVACION. ES LA
INFORMACION QUE OBTIENE EL INVESTIGADOR.
EJEMPLO:
PASAMOS LA BOLETA DE ENCUESTA A 100 CIUDADANOS
SOLICITANDO SU INTENCION DE VOTO PARA LA PROXIMA
ELECCION.
OBSERVAMOS EL TRANSITO VEHICULAR EN DETERMINADO
PUNTO DE LA CIUDAD EN UN HORARIO DE 8:00 a.m. a 9:00 p.m.
A EFECTO DE DETERMINAR EL COLOR PREFERIDO.
CUANDO ENTREVISTAMOS A 20 ESTUDIANTES SOLICITANDO SU
NIVEL DE ACEPTACION DEL PROFESOR DE ESTADISTICA.
15. B) FUENTES SECUNDARIAS: ES AQUELLA QUE LA ENCONTRAMOS
EN INFORMES, BOLETINES, REVISTAS, PERIODICOS, INTERNET
ETC. QUE FUERON GENERADOS POR OTRAS PERSONAS PERO QUE
RESULTAN INTERESANTES EXAMINARLOS CON PROPOSITOS DE
NUESTRA INVESTIGACION.
SON INVESTIGACIONES PASADAS QUE SIRVEN DE GUIA A
NUESTRA INVESTIGACION ESTADISTICA.
EJEMPLO:
EL BOLETIN ESTADISTICO DEL BANCO CENTRAL.
LOS INFORMES PRESENTADOS POR NACIONES UNIDAD SOBRE LOS
INDICES DE LA POBREZA DE HONDURAS.
FUENTE UTILIZADA EN EL EJEMPLO ANTERIOR ES LA FUENTE
PRIMARIA
16. 1. VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL: ES EL QUE
PRESENTA MODALIDADES NO NUMERICAS QUE
ADMITEN UN CRITERIO DE ORDEN.
EJEMPLO: ESTADO CIVIL CON LAS SIGUIENTES
MODALIDADES: SOLTERO, CASADO, DIVORCIADO, VIUDO
O UNION LIBRE.
17. 2. VARIABLE CUALITATIVA ORDINAL: TAMBIEN LLAMADA
CUASICUANTITATIVA PRESENTA MODALIDADES NO
NUMERICAS EN LAS QUE EXISTE UN ORDEN.
EJEMPLO: LUGARES EN UNA COMPETENCIA: 1, 2, 3.
MEDALLAS EN UNA PRUEBA DE DEPORTE:ORO, PLATA,
BRONCE.
18. 4. VARIABLES CUANTITATIVAS: SON LAS
VARIABLES QUE SE EXPRESAN MEDIANTE
NUMEROS POR TANTO SE PUEDEN REALIZAR
OPERACIONES ARITMETICAS CON ELLAS. PUEDEN
SER DE DOS TIPOS:
19. 1) VARIABLES CUANTITATIVAS DISCRETOS:ESTA
CONDICION CORRESPONDE A DATOS QUE NO
ADMITEN FRACCIONAMIENTO. EN ESTE CASO SE
DICE QUE LA VARIBLE ES DISCRETA.
EJEMPLO: EL NUMERO DE ESTUDIANTES DEL LICEO
JESUS DE NAZARETH.
20. 2) VARIABLES CUANTITATIVAS CONTINUOS:ESTA
CONDICION CORRESPONDE A DATOS QUE POR SU
NATURALEZA SE PUEDEN FRACCIONAR ORIGINANDO
UNA CONTINUIDAD.
EJEMPLO: LA EDAD DE LOS ALUMNOS DEL LICEO JESUS
NAZARETH.
PODEMOS DECIR QUE KENNY TIENE UNA EDAD DE 16.5
AÑOS.
21. LA SUMATORIA
LOS DATOS OBTENIDOS PRODUCTO DE UNA
INVESTIGACION UTILIZANDO FUENTES
PRIMARIAS O SECUNDARIAS SON OBJETO
DE SUMATORIA.
23. OPERANDO NOS QUEDARIA ASI:
Σ Xn = 95% + 78% + 86% + 91% + 100%
Σ Xn = 360% PUNTOS ACUMULADOS
POR LOS CINCO ESTUDIANTES
24. EJEMPLO
KENNY COMPRA ARROZ EN 4 PULPERÍAS
DIFERENTES ASI:
PULPERIA CANTIDAD PRECIO
A 8 LIBRAS L 6.00
B 10 LIBRAS L 6.00
C 12 LIBRAS L 6.00
D 10 LIBRAS L 6.00
25. (8X6) + (10X6) + (12X6) + (10X6)
48 + 60 + 72 + 60 = L 240.00
6 X (8 + 10 + 12 + 10)
6 X 40 = L 240.00
26. UN GRÁFICO ES UNA REPRESENTACIÓN VISUAL
FIGURATIVA QUE DESCRIBE CONCEPTOS Y
RELACIONES. LOS GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
PLASMAN DATOS CONCEPTUALES O NUMÉRICOS Y
MUESTRAN LA RELACIÓN QUE ESTOS DATOS
POSEEN ENTRE SÍ.