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Nombre: Solivia Cholicoca Herrerara
Profesor: Ernesto García B.
Cuatrimestre: 2
Sección: C
Concepto de Estadística
Es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes
de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y
dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o
condicional. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones
gubernamentales.
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.
Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar.
Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular,
entre otros.
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. Se
usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población
bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas
sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas
(estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación
(correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión).
Otras técnicas de modelamiento incluyen a nova, series de tiempo y minería de datos.
Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. La
estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y
estadística no paramétrica.
Hay también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las
bases teóricas de la materia.
1. Explica y anota 3 ejemplos de población
Tres buenos ejemplos de población serian
- Una Universidad
- Una Ciudad
- Animales
Ya que una población es un conjunto demasiado grande para poder abarcarlo
2. Anota y explica tres ejemplos de población tangible y tres de población
conceptual.
Consta de elementos físicos reales
Tangibles:
-Genero de personas en una ciudad
- Edad de alumnos en una institución
- Peso de trabajadores en una empresa
Conceptual:
-Número de alumnos previstos en una escuela para el 2016
-Número de personas en un partido de futbol
-Número de personas en un concierto
Población tangible.- las poblaciones constaban de elementos físicos reales: estudiantes
de una universidad, bloques de concreto de una pila, pernos de una remesa. Estas
poblaciones se denominan poblaciones tangibles. Este tipo de poblaciones son siempre
finitas.
Después de que se muestrea un elemento, el tamaño de población disminuye en 1. En
principio, uno podría en algunos casos regresar el elemento muestreado a la población,
con oportunidad de muestrearlo nuevamente, pero esto rara vez se hace en la práctica
3.-Muestra:
Constituye un subconjunto de una población que contiene elementos o resultados que
realmente se observa. Ejemplo:
Dimensión de la población: 222.222 habitantes
Probabilidad del evento: Hombre o Mujer 50%
Nivel de confianza: 90%
Desviación tolerada:5%
Resultado 196
Tamaño de la muestra: 270
4.-Muestra aleatoria simple:
De tamaño n es una muestra elegida por un método en el que cada colección de n
elementos de la población tiene la misma probabilidad de formar la muestra, de la
misma manera que en una lotería.
5. El departamento médico de la Universidad quiere saber la presión arterial de los
estudiantes. Hay 2700 alumnos inscritos. Obtiene una lista de los alumnos numerada
del 1 al 2700, utiliza Excel para generar 100 números aleatorios enteros y cita a los
alumnos para realizar la medición de presión arterial. ¿Es esta una muestra aleatoria
simple? Justifica tu respuesta.
arterial por lo tanto si es una muestra aleatoria simple
6. Un inspector de calidad supervisa rollos de tela para determinar la tasa de fallas en
el tinte de los mismos. Decide tomar 20 rollos de la producción del miércoles, cada
hora durante cinco horas, selecciona los cuatro últimos rollos producidos y cuenta el
número de fallas de cada uno. ¿Es esta una muestra aleatoria simple?
R: No porque ya tiene casi definidos los rollos que se van a inspeccionar.
7. El encargado de producción de la fábrica de tornillos “Rosa Acero” mide la longitud
de una muestra de 60 piezas. Encuentra que el 90% de ellos están dentro de las
especificaciones por lo que afirma que en todo el lote de producción, el 90% de los
tornillos cumplen con los requerimientos del cliente. ¿Es esto verdadero? Justifica tu
respuesta.
R: no, porque solo es una muestra de todo el lote, por lo tanto no es seguro que el 90%
cumpla con los requerimientos si el otro 10% no los cumple.
8. El encargado de calidad, Ch. Gallegos, toma otra muestra de 60 piezas del mismo
lote y encuentra que sólo el 85% de ellos cumple con las especificaciones. El encargado
de producción, Antonio Ibarra, afirma que el de calidad debe haberse equivocado
porque el resultado correcto es de 90% ¿Tiene razón? Justifica tu respuesta.
R: Los dos podrían tener y no tener razón porque si se hacen varias muestras podrían
variar una de la otra y en este caso se debe considerar las que sean más cercanas a las
especificaciones.
9. Juanene mide, diez veces, la longitud de una pieza fabricada por Sebastián
Rodríguez; en cada medición, el vernier indica lecturas ligeramente diferentes. ¿Bajo
qué condiciones pueden considerarse estas lecturas como una muestra aleatoria
simple? ¿Cuál es la población? ¿Es una población tangible o conceptual?
1.- Que se tomen medidas de 10 piezas diferentes al azar para sacar los resultados de
las mediciones
2.- La población serían los diferentes resultados de las mediciones realizadas.
3.-Conceptual porque la población son los datos de las medidas realizadas
10. Escribe y explica los siguientes:
a) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que pueda
considerarse aleatoria simple
b) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que no puede
aceptarse como muestra aleatoria simple
c) Un ejemplo de población conceptual en la que se toma una muestra que puede ser
considerada muestra aleatoria simple
En un restaurant se hace una encuesta a los clientes en ese momento para saber cuál
de sus platillos es el más rico. La población serían los clientes.
RB: en un centro comercial se pregunta a un comprador cual es el producto que no sale
defectuoso para él. La población seria el producto por el que se está preguntando.
RC: se mide una pieza con un micrómetro, el cual en tres ocasiones da diferente
resultado. La población seria el número de veces que se midió la pieza ya que da
diferente resultado.

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ESADÍSTICA

  • 1. Nombre: Solivia Cholicoca Herrerara Profesor: Ernesto García B. Cuatrimestre: 2 Sección: C
  • 2. Concepto de Estadística Es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales. 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. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros. 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. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen a nova, series de tiempo y minería de datos. Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. La estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y estadística no paramétrica.
  • 3. Hay también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia. 1. Explica y anota 3 ejemplos de población Tres buenos ejemplos de población serian - Una Universidad - Una Ciudad - Animales Ya que una población es un conjunto demasiado grande para poder abarcarlo 2. Anota y explica tres ejemplos de población tangible y tres de población conceptual. Consta de elementos físicos reales Tangibles: -Genero de personas en una ciudad - Edad de alumnos en una institución - Peso de trabajadores en una empresa Conceptual: -Número de alumnos previstos en una escuela para el 2016
  • 4. -Número de personas en un partido de futbol -Número de personas en un concierto Población tangible.- las poblaciones constaban de elementos físicos reales: estudiantes de una universidad, bloques de concreto de una pila, pernos de una remesa. Estas poblaciones se denominan poblaciones tangibles. Este tipo de poblaciones son siempre finitas. Después de que se muestrea un elemento, el tamaño de población disminuye en 1. En principio, uno podría en algunos casos regresar el elemento muestreado a la población, con oportunidad de muestrearlo nuevamente, pero esto rara vez se hace en la práctica 3.-Muestra: Constituye un subconjunto de una población que contiene elementos o resultados que realmente se observa. Ejemplo: Dimensión de la población: 222.222 habitantes Probabilidad del evento: Hombre o Mujer 50% Nivel de confianza: 90% Desviación tolerada:5% Resultado 196 Tamaño de la muestra: 270 4.-Muestra aleatoria simple:
  • 5. De tamaño n es una muestra elegida por un método en el que cada colección de n elementos de la población tiene la misma probabilidad de formar la muestra, de la misma manera que en una lotería. 5. El departamento médico de la Universidad quiere saber la presión arterial de los estudiantes. Hay 2700 alumnos inscritos. Obtiene una lista de los alumnos numerada del 1 al 2700, utiliza Excel para generar 100 números aleatorios enteros y cita a los alumnos para realizar la medición de presión arterial. ¿Es esta una muestra aleatoria simple? Justifica tu respuesta. arterial por lo tanto si es una muestra aleatoria simple 6. Un inspector de calidad supervisa rollos de tela para determinar la tasa de fallas en el tinte de los mismos. Decide tomar 20 rollos de la producción del miércoles, cada hora durante cinco horas, selecciona los cuatro últimos rollos producidos y cuenta el número de fallas de cada uno. ¿Es esta una muestra aleatoria simple? R: No porque ya tiene casi definidos los rollos que se van a inspeccionar. 7. El encargado de producción de la fábrica de tornillos “Rosa Acero” mide la longitud de una muestra de 60 piezas. Encuentra que el 90% de ellos están dentro de las especificaciones por lo que afirma que en todo el lote de producción, el 90% de los tornillos cumplen con los requerimientos del cliente. ¿Es esto verdadero? Justifica tu respuesta. R: no, porque solo es una muestra de todo el lote, por lo tanto no es seguro que el 90% cumpla con los requerimientos si el otro 10% no los cumple. 8. El encargado de calidad, Ch. Gallegos, toma otra muestra de 60 piezas del mismo lote y encuentra que sólo el 85% de ellos cumple con las especificaciones. El encargado de producción, Antonio Ibarra, afirma que el de calidad debe haberse equivocado porque el resultado correcto es de 90% ¿Tiene razón? Justifica tu respuesta.
  • 6. R: Los dos podrían tener y no tener razón porque si se hacen varias muestras podrían variar una de la otra y en este caso se debe considerar las que sean más cercanas a las especificaciones. 9. Juanene mide, diez veces, la longitud de una pieza fabricada por Sebastián Rodríguez; en cada medición, el vernier indica lecturas ligeramente diferentes. ¿Bajo qué condiciones pueden considerarse estas lecturas como una muestra aleatoria simple? ¿Cuál es la población? ¿Es una población tangible o conceptual? 1.- Que se tomen medidas de 10 piezas diferentes al azar para sacar los resultados de las mediciones 2.- La población serían los diferentes resultados de las mediciones realizadas. 3.-Conceptual porque la población son los datos de las medidas realizadas 10. Escribe y explica los siguientes: a) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que pueda considerarse aleatoria simple b) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que no puede aceptarse como muestra aleatoria simple c) Un ejemplo de población conceptual en la que se toma una muestra que puede ser considerada muestra aleatoria simple En un restaurant se hace una encuesta a los clientes en ese momento para saber cuál de sus platillos es el más rico. La población serían los clientes. RB: en un centro comercial se pregunta a un comprador cual es el producto que no sale defectuoso para él. La población seria el producto por el que se está preguntando.
  • 7. RC: se mide una pieza con un micrómetro, el cual en tres ocasiones da diferente resultado. La población seria el número de veces que se midió la pieza ya que da diferente resultado.