1. UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL CARMEN
FACULTAD DE CIENCIAS EDUCATIVAS
LICENCIATURA EN EDUCACIÓN
MATERIA:
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
INTEGRANTES:
MARÍA DEL CARMEN ARIAS GONZALEZ
JESÚS ALBERTO SÁNCHEZ SANTINI
8. TIPOS PROPIEDADES EJEMPLOS
CUANTITATIVAS Los valores que toma las
variables son cualidades,
no números
Deporte: Futbol, voleibol
Sexo: hombre, mujer.
CUALITATIVAS Los valores que toman las
variables son números.
Paginas de un libro
Edad
A su vez las variables cuantitativas (aleatorias) se
clasifican en:
TIPOS PROPIEDADES EJEMPLOS
DISCRETAS ( uniforme,
binomial, poisson,
hipergeométrica)
En cada tramo la variable
solo puede tomar un
numero determinado de
valores.
Un numero especifico de
un libro
Numero que se ocupa en
una fila: 1,2,3…
CONTINUAS ( normal,
gamma, ji-cuadrada, t-
student)
En cada tramo, la variable
puede tomar infinitos
valores
Altura de una persona,
entre 180 y 190
Peso de un recién nacido
9. • La varianza la
puedes sacar
desde programas
de computadora
como el Excel con :
VAR(número1;núm
ero2;...)
• Puedes usar
también el
programa alcula.
10. Varianza
Población
Se define como el promedio
de los cuadrados de las
desviaciones
Se de nota por σ2
Muestra
La varianza de una muestra
se denota por 𝑆2
14. Cuenta con varios nombre y
es simétrica
Curva normal
Curva N (0,1)
Deben ser iguales
Nunca se tocan
Su área da un
total de 1
15.
16. • La deviación indica que tan
aplanada será la curva
• Mayor valor = curvada pegada
a x =mayor dispersión de
datos
• Es la raíz cuadrada de la
varianza
• Los matemáticos han
calculado estas proporciones
y las han ordenado en forma
de tabla que se denomina
tabla normal de áreas.
17. Si tenemos una distribución normal ,
llamamos tipificar la variable al proceso de convertirla en
una Normal Estándar ,
lo cual nos permitirá poder consultarla en las tablas.
20. La tabla fija en la primera columna el valor de z con una cifra
decimal y, la segunda cifra decimal de z condiciona la
columna que ha de seleccionarse. En el cruce encontramos el
área buscada.
21. Veamos un caso para ejemplificar todo lo que vimos
P(Z< 1.96)
