Este documento presenta información sobre conceptos básicos de programación como constantes, variables, acumuladores, contadores e identificadores. También cubre métodos estadísticos como población y muestra. Explica conceptos clave de estadística como hipótesis, variables y datos. Finalmente, describe distribución de frecuencias incluyendo tablas de frecuencia, frecuencia absoluta, relativa y porcentual. Incluye un taller sobre programación en Pseint con diagramas de flujo como ejemplo.

1. CONCEPTOS DE PROGRAMACION Y METODOS ESTADISTICOS
Leidi Caterin Caro Delgado
Sara Camila Sepulveda Vallejo
Isabela Rozo Villagomez
Samanta Perea Giraldo
Maria del Mar Posada González
Sara Gongora Villaquiran
Institucion Educativa Liceo Departamental
Ciencias Tecnológicas e informática
LIC: Guillermo Mondragon Castro
Grado: 11-1
Valle del Cauca, Colombia
28 de Febrero de 2023

2. 1
ÍNDICE
Introduccion………………………………………………………………………………………2
1. Conceptos básicos de programación…………………………………………2
1.1 Constantes……………………………………………………………….….2
1.2 Variables……………………………………………………………………..2
1.3 Acumuladores……………………………………………………………….2
1.4 Contadores…………………………………………………………………. 3
1.5 Identificadores……………………………………………………………….3
2. Métodos estadísticos……………………………………………………………3
2.1 Métodos estadísticos……………………………………………………….3
2.2 Población…………………………………………………………………….3
2.3 Muestra………………………………………………………………………4
3. Estadística………………………………………………………………………..4
3.1 La estadística………………………………………………………………..4
3.2 Aplicaciones de la estadística……………………………………………..4
3.3 Conceptos básicos de la estadística……………………………………...5
4. Distribución de frecuencias…………………………………………………….5
4.1 Tablas de distribución de frecuencias…………………………………….5
4.2 Frecuencia Absoluta………………………………………………………..6
4.3 Frecuencia relativa………………………………………………………….6
4.4 Frecuencia porcentual……………………………………………………...6
4.5 Equivalencia en grados…………………………………………………….6
4.6 Nombre de la variable………………………………………………………7
5. Taller anexo: Programación Pseint…………………………………………….7
5.1. Conceptos básicos………………………………………………………….7
5.2. Lenguajes de programación……………………………………………….8
5.3 Aplicación de PSEINT: Diagramas de flujo……………………………….8
6. Conclusiones……………………………………………………………………..13
7. Referencias……………………………………………………………………….14
8. Anexos…………………………………………………………………………….15
8.1. Blogs………………………………………………………………………….17

3. 2
INTRODUCCIÓN
En este informe se pretende aprender sobre la programación, dar soluciones a
través del lenguaje de la programación y aplicación de la estadística con
pensamiento computacional. El objetivo principal de la realización de la actividad es
adquirir saberes básicos de programación en PSEINT, un software educativo de
programación. Asimismo, se dispone de nuevo vocabulario útil y esencial para el
desarrollo de actividades dentro del área de informática y tecnología por medio del
material proporcionado por el docente relacionando el desarrollo tecnológico con los
avances de la biología, química y otras ciencias y disciplinas.
1. CONCEPTOS BÁSICOS DE PROGRAMACIÓN
1.1 Constantes
En programación, las constantes son utilizadas como valores en un programa, estos pueden
ser establecidos como números, carácteres o una cadena de carácteres. Las constantes se
emplean para representar valores flotantes, enteros, de enumeración o de caracteres a los
cuales no se pueden establecer modificaciones durante la ejecución del programa, de este
modo, las constantes sólo pueden ser leídas más no modificadas.
1.2. Variables
Una variable es donde se almacenan los datos requeridos en un programa. Cuando se
elabora un código de programación, las variables se utilizan para: guardar datos y estados;
asignar valores de una variable a otra; representar valores dentro de una expresión
matemática; y mostrar valores por pantalla. Las variables pueden tener tipos distintos de
datos: Dato primitivo, como número o texto; Dato abstracto, como objeto que ha sido
creado.
Las constantes y variables nos permiten darle un nombre al valor utilizado, puesto que cada
constante y cada variable guardan un valor de diferentes tipos, es necesario especificar de
qué tipo serán los valores a guardar.
1.3. Acumuladores
Los acumuladores guardan todas las variables numéricas que hayan sido destinadas a
conservar y sumar la información que se vaya proporcionando. Los acumuladores son un
dato local con un uso particular, por esta razón hay acumuladores entre software externos.
Un acumulador puede actuar como una variable de naturaleza numérica, por lo que no se
recomienda su uso en los caracteres.
El uso de los acumuladores se utiliza con mucha frecuencia para diferentes lenguajes de
programación, lo observamos tanto en lenguaje C, Java o incluso, lenguaje PHP (para
programación de un sistema web).

4. 3
1.4. Contadores
Un contador es una variable interna a la cual se adiciona un valor constante, esta variable
también tiene su propia programación que será leída posteriormente. El valor de dicha
variable incrementa o decrementa en una cantidad constante, gradualmente junto con cada
acción. Como su nombre lo indica, un contador se encarga de llevar la cuenta de sucesos
internos dentro de un bucle o proceso de cualquier índole para ser cuantificado. La
inicialización o programación propia del contador consiste en otorgarle un valor inicial, es
decir el número que abre paso al conteo. El contador contabiliza las repeticiones dentro del
algoritmo.
1.5. Identificadores
Los identificadores, también llamados símbolos son los nombres que se otorgan para
variables, tipos, funciones y etiquetas del programa. Los nombres de los identificadores
tienen diferencias entre la ortografía, mayúsculas y minúsculas de cualquier palabra clave.
Pero, el mismo identificador no puede ser expresado como palabras clave; se conservan
para un uso especial. Para la creación de un identificador se debe especificar la expresión
de la variable, un tipo o una función.
Por ejemplo:
result = identificador para variable de tipo entero.
main y printf = nombres de identificador para funciones.
2. MÉTODOS ESTADÍSTICOS
2.1. Métodos estadísticos
Los métodos estadísticos son herramientas matemáticas y análisis de datos que se utilizan
para recopilar, organizar, analizar e interpretar información numérica. Los métodos
estadísticos se utilizan en una amplia variedad de campos, como la ciencia, la medicina, la
economía, la educación y las ciencias sociales.
2.2. Población
La población en estadística se refiere al conjunto completo de individuos, objetos o eventos
que se están estudiando. Por ejemplo, si estamos interesados en estudiar la estatura
promedio de los estudiantes en una escuela, la población serían todos los estudiantes de
esa escuela. La población también puede ser mucho más amplia, como todos los habitantes
de una ciudad o de un país.

5. 4
2.3. Muestra
La muestra es un conjunto pequeño de personas o cosas que se utiliza para hacer sobre un
grupo más grande. Se escoge la muestra para que sea una buena representación del grupo
completo y así poder hacer generalizaciones. Para que la muestra sea buena, se debe
elegir al azar para evitar errores en la selección. Es muy importante escoger bien la muestra
y usar las técnicas adecuadas para que los resultados sean precisos y confiables en
cualquier investigación.
3. ESTADÍSTICA
3.1. La estadística
La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la recolección, análisis e
interpretación de datos. Es una herramienta fundamental en la toma de decisiones y la
resolución de problemas en distintos campos, incluyendo la ciencia, la medicina, la
economía, la ingeniería, la educación, la contaduría, la administración, el deporte y muchos
otros.
Las principales ramas de la estadística son:
● Estadística descriptiva: Se ocupa de describir y resumir los datos de una muestra
o población, utilizando medidas de tendencia central (como la media y la mediana) y
medidas de dispersión (como la desviación estándar y el rango).
● Estadística inferencial: Se ocupa de hacer inferencias o generalizaciones acerca
de una población a partir de una muestra de datos. Esto se logra mediante el uso de
técnicas de estimación y pruebas de hipótesis.
● Análisis de datos: Se ocupa de la exploración y análisis de los datos para descubrir
patrones, relaciones y tendencias. Se utilizan técnicas como el análisis de varianza y
el análisis de series de tiempo.
3.2. Aplicación de la estadística
La estadística se puede encontrar en múltiples campos.. Algunos ejemplos incluyen:
● Educación: La estadística se utiliza para analizar los resultados de las pruebas y
exámenes, evaluar la efectividad de los programas educativos y realizar
investigaciones sobre temas relacionados con lo académico.
● Contaduría: La estadística se utiliza para llevar a cabo auditorías, realizar análisis
financieros y estimar los ingresos y gastos futuros.

6. 5
● Administración: La estadística se utiliza para analizar los datos de ventas, el
rendimiento de los empleados y la satisfacción del cliente, y para tomar decisiones
sobre la gestión de recursos.
● Deporte: La estadística se utiliza para analizar el rendimiento de los equipos y los
jugadores, y para tomar decisiones sobre estrategias de juego y selección de
jugadores.
3.3. Conceptos básicos de la estadística
● Hipótesis: En estadística, una hipótesis es una afirmación o suposición acerca de
una población o un conjunto de datos. Se pueden formular hipótesis sobre cualquier
variable de interés.
● Variable: Una variable es una característica o atributo que se puede medir u
observar en una población o muestra.
● Dato: Un dato es una observación o medición de una variable.
● La población: La población se refiere al conjunto completo de individuos o
elementos que se está estudiando, mientras que la muestra es una porción
representativa de la población.
● Nivel de medición nominal: El nivel de medición nominal se refiere a la medición
de una variable que se divide en categorías, como el género o el estado civil.
● Muestra: un subconjunto más o menos representativo de una población estadística
4. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
4.1. Tablas de distribución de frecuencias
Las tablas de distribución de frecuencia organizan las diferentes modalidades de una
variable en filas, mientras que las columnas indican la cantidad de veces que cada valor
aparece, ya sea en términos absolutos o en porcentajes. El propósito de utilizar estas
agrupaciones es simplificar la interpretación de la información contenida en los datos.

7. 6
4.2. Frecuencia absoluta
La frecuencia absoluta indica el número de veces que ocurre o se repite un valor en una
serie de datos. En estadística se representa por medio de la fórmula:
f1 + f2 + f3 … + fn = N;
fi se representa como la frecuencia absoluta de cada valor
N representa el número total de valores de datos
4.3. Frecuencia relativa
La frecuencia relativa es la frecuencia absoluta de un evento, dividida por el número total de
eventos. Representa la proporción de una categoría de datos particular existente en una
muestra de datos. Puede representarse estadísticamente, por la fórmula:
hi = fi / N
hi representa la frecuencia relativa del evento
Fi representa la frecuencia absoluta de cada valor
N representa el número total de valores de datos
4.4. Frecuencia porcentual
La frecuencia porcentual es la medida que indica el porcentaje de veces que aparece un
valor en una muestra de datos, respecto al número total de datos. Es decir, que la
frecuencia porcentual, es la frecuencia relativa multiplicada por cien (100).
Se representa por medio de la fórmula:
f % = fr * 100
f % representa la frecuencia porcentual
fr representa la frecuencia relativa
4.5. Equivalencia en grados
En la equivalencia de grados se equilibran los grados, se pasa de un tiempo de grados a
otros grados, se utilizan los siguientes:

8. 7
● Celsius (°C): El grado Celsius representa una unidad de medida de la temperatura
que se ajusta al punto de fusión del agua a presión del nivel mar son su cero y su
punto de ebullición con el valor de 100 grados Celsius.
● Fahrenheit (°F): Es una escala de temperatura sugerida por el físico e ingeniero
polaco, alemán, Daniel Gabriel Fahrenheit en 1724. La escala establece como las
temperaturas de congelación y ebullición del agua, 32 °F y 212 °F.
● Kelvin (°K): Los grados kelvin se usan en iluminación para poder medir la
temperatura de color de una bombilla. Cuanto más alta sea su clasificación de
Kelvin, más blanca será la luz.
4.6. Nombre de la variable
Una variable es un espacio de la memoria que utilizamos para asignar un contenido que
puede ser tanto como un valor numérico (sólo números, con su valor de cálculo) o puede
ser alfanumérico (sólo texto o texto que tenga números). Dos o más variables pueden tener
el mismo contenido, pero no el mismo nombre, cuyo nombre no puede ser cambiado, el
nombre de la variable puede tener tanto números como letras.
Las letras pueden ser mayúsculas o minúsculas. No se aceptan nombres de variables que
tengan espacios en blanco, ni símbolos como guiones, puntos, comas, comillas, ni símbolos
matemáticos, ni palabras clave (que incluyen “inicio”, “fin”, “verdadero”, “falso”, “entonces”...)
etc. El nombre de una variable será lo suficientemente largo para no confundirse con otra
variable por tener nombre similar.
5. TALLER ANEXO: PROGRAMACION PSEINT
5.1. Conceptos básicos
-Contador: Un Contador es una variable que se utiliza para determinar el valor de algo.
Normalmente usamos un contador dentro de un ciclo y cambiamos su valor sumándole o
restándole una constante, esto nos quiere decir que es aquel que suma o resta una
cantidad determinada de variables.
-Acumulador: 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.

9. 8
-Variable PSEINT: Para declarar la variable de Pseint hay que dar la orden escribiendo
primero el nombre y su tipo numérico.
5.2. Lenguajes de programación
-JAVA: Un lenguaje sencillo y orientado a objetos, que permite el desarrollo de aplicaciones
en diversas áreas, como seguridad, animación, acceso a bases de datos, aplicaciones
cliente-servidor, interfaces gráficas, páginas Web interactivas y desarrollo de aplicaciones
móviles, entre otras.
- C++: Lenguaje compilado que fue desarrollado en 1980 por Bjarne Stroustroup en los
laboratorios At & T como una extensión orientada a objetos del lenguaje C.para maximizar
la velocidad y minimizar los requisitos de memoria.
-Python: Se utiliza para scripting (secuencias de comandos) y automatización en muchas
industrias, desde máquinas de programación en grandes fábricas hasta usos de ocio, como
videojuegos
5.3. Aplicación de PSEINT: Diagramas de flujo
● Toma 2 números, hacer la resta, la multiplicación y la división; muestre el resultado.

10. 9
● Calcular el promedio de 4 calificaciones o el promedio de 4 notas.

11. 10
● Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un triángulo.

12. 11
● Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un círculo
● Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a
Fahrenheit

13. 12
● Hacer un programa para convertir una longitud ingresada en pulgadas a pies.
● Ingresar por teclado el nombre y la edad de cualquier persona e imprima
tanto el nombre como la edad.

14. 13
6. CONCLUSIONES
Por medio de este trabajo tuvimos conocimiento de conceptos nuevos aprendiendo que la
programación es fundamental para aumentar el avance tecnológico dentro de las industrias,
para llevar a cabo esto se necesitan de sitios y aplicaciones creadas a partir de los códigos
y lenguajes de programacion.No es un acontecimiento que vivimos en un mundo
computarizado, donde la tecnología forma parte de nuestra vida y todo lo que hacemos en
ella.
En la actualidad la estadística es fundamental para los procesos investigativos puesto que
permiten la organización, análisis, interpretación y recolección de datos referente a
observación de un fenómeno o individuo en una muestra. La relación de la estadística con
la informática es estrecha puesto que nos lleva al entendimiento de la misma. Gracias a la
programación se llevan a cabo las acciones necesarias para un software o sistema
informático. Uno de los sistemas informáticos de programación es PSEINT, un software que
facilita la programación a principiantes en el campo, por medio de la construcción de
diagramas de flujo (pseudocódigo) para representar problemas en cuestión. Cada concepto
básico de programación representa un punto fundamental en la creación de cualquier
programa algorítmico, por lo tanto, los conceptos definidos nos aportan el conocimiento del
desarrollo de un programa desde el inicio donde se dan instrucciones específicas para un
correcto funcionamiento del software interno de un dispositivo, así como el que dirige los
procesos en un sitio web, una máquina electrónica, una lavadora, una impresora, etc.
En conclusión, la estadística es una herramienta esencial para la toma de decisiones y la
resolución de problemas en una gran variedad de campos. Los métodos estadísticos
permiten recopilar, organizar, analizar e interpretar datos numéricos, lo que permite una
mejor comprensión de los fenómenos y procesos que ocurren en diferentes ámbitos. Una
buena aplicación de la estadística puede generar una toma de decisiones más informada y
efectiva, lo que puede ser fundamental para el éxito de muchas organizaciones y empresas.
Por lo que, la estadística es una disciplina importante y necesaria para muchos campos,
incluyendo la ciencia, la ingeniería, la medicina, la educación y los negocios.
También se puede deducir que la programación está desde tiempos antiguos como la
utilización del ábaco, las torres de hanoi y en la mesopotamia antigua el código hammurabi,
donde nace el álgebra.
Si hablamos de tecnología, donde cada día las máquinas se perfeccionan y actualizan.
Estas actualizaciones se realizan utilizando la estadística con metodologías de
incertidumbres y metrología.
Partiendo desde lo anteriormente descrito en el ámbito de la tecnología y desde la historia
donde nace el álgebra, damos un salto a la inteligencia artificial con las redes neuronales.

15. 14
7. REFERENCIAS
● ¿Que es una Variable en programación? Lenguajesdeprogramacion.net.
(2019) -
https://lenguajesdeprogramacion.net/diccionario/que-es-una-variable-en-programacio
n/
● ¿Que es una Constante en programación? Kikopalomares (2023) -
https://kikopalomares.com/clases/que-es-una-constante-en-programacion
● Frecuencia relativa; Economipedia, Francisco Javier Marco (2020) -
https://economipedia.com/definiciones/frecuencia-relativa.html
● Frecuencia Absoluta y relativa; Barcelona Geeks, Rudeus Greyrat (2022)
- https://barcelonageeks.com/frecuencia-absoluta-y-relativa-en-la-programacion-r/
● Frecuencia Porcentual; Probabilidadyestadistica.net (2023)-
https://www.probabilidadyestadistica.net/frecuencia-porcentual/
● Equivalencia entre las mediciones; prometeo.matems (2018) -
http://prometeo.matem.unam.mx/recursos/Bachillerato/DGEE_DGTIC_IMATE/recurs
os/2_173/index.html
● Conceptos y nombres de variables; aprenderaprogramar, Mario Rancel
(2014) -
https://www.aprenderaprogramar.com/index.php?option=com_content&view=article&i
d=227:concepto-y-nombres-de-variables-en-programacion-con-pseudocodigo-cu001
25a&catid=28&Itemid=59
● Grados Celsius; Meteopedia (2022) -
https://www.eltiempo.es/noticias/meteopedia/grados-celsius#:~:text=El%20grado%20
Celsius%20representa%20una,el%20s%C3%ADmbolo%20%E2%80%9C%C2%B0C
%E2%80%9D.
● ¿Que es un acumulador en programación?; Informatica, Adrian Seco
(2021)
https://quees.com/acumulador-programacion/#%C2%BFQu%C3%A9_es_un_acumul
ador_en_programaci%C3%B3n
● Diferencia entre un contador y un acumulador; Salomonrt.wordpress
(2017)
https://salomonrt.wordpress.com/2017/08/19/diferendeeentre-un-contIdentificadoresd
esdor/
● Identificadores de C; Microsoft (2023) -
https://learn.microsoft.com/es-es/cpp/c-language/c-identifiers?view=msvc-170

16. 15
● Método estadístico; La UNAM, (2019)
https://www.unamenlinea.unam.mx/recurso/83050-el-metodo-estadistico#:~:text=El%
20m%C3%A9todo%20estad%C3%ADstico%20consiste%20en,%2C%20presentaci
%C3%B3n%2C%20s%C3%ADntesis%20y%20an%C3%A1lisis
● Método estadístico; Universidad de Santo Tomas, Bojaca (2004)
http://soda.ustadistancia.edu.co/enlinea/Segunda%20unidad%20Cuanti/el_mtodo_es
tadstico.html
● Estadística; GCFGlobal (2022)
https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
● Población, muestra, variable; Aulavirtual, profesor Jairo (2023)
https://sites.google.com/site/matematicasjuanmanuelista/matematicas-9/estadistica-9
/1-poblacion-muestra-variable
● Hipótesis estadística; Economipedia, Jose antonio Ludeña (2019)
https://economipedia.com/definiciones/hipotesis-estadistica.html
8. ANEXOS
Registro de Encuentro Via Google Meet
Maria del Mar Posada: Monitor
Sara Gongora: Relator
Samanta Perea: Vigía del Tiempo
Sara Sepulveda: Periodista
Leidi Caro: Encargada de los Materiales
Isabela Rozo: Encargada del Aseo
El encuentro se inició a las 3:00 pm y tuvo una duración de 3 horas y media con el
objetivo de socializar ideas y orientarnos en nuestras funciones; procedimos a leer e
interpretar las normas requeridas para desarrollar el trabajo, nos distribuimos cada
una de las tareas dependiendo del rol.
En este encuentro se realizó la conceptualización y análisis de los conceptos
básicos de los ejes tematicos propuestos por el docente: Distribución de
frecuencias, Conceptos básicos de la estadística y programación

17. 16
Monitor: Se encargó principalmente de la elaboración de la conceptualización los
ejes tematicos 1 (Conceptos básicos de la programación), consultando en el
material brindado por el docente para el desarrollo de este y en páginas web,
adicionalmente recopilar todo el trabajo en un PDF y subirlo al classroom.
Periodista: Encargada de tomar registros fotográficos durante el desarrollo de la
reunión.
Vigía de tiempo: Encargada de completar las ideas del trabajo y organizar la
distribución del tiempo en nuestras funciones.
Encargado de materiales: Encarga de consultar e indagar los gráficos necesarios
para el desarrollo de la actividad
Relator: Encargada de hacer una síntesis del encuentro para la elaboracion y
organizacion del trabajo

18. 17
8.1. Blogs
Nombre del estudiante Blog (Blogger)
Isabela Rozo Villagómez https://transformandoelmundoconlarobotica.
blogspot.com/
Sara Gongora Villaquiran https://eldesarrollotecnologicoylainnovacion
.blogspot.com/
Sara Camila Sepulveda Vallejo https://tecnouniversal2021liceo.blogspot.co
m/se
Leidi Caterin Caro Delgado https://leidi489.blogspot.com/
Maria del Mar posada Gonzales https://mdmtcnologia.blogspot.com/
Samanta Perea Giraldo https://samanta9tec.blogspot.com/?m=1