tecnologua

1. Encabezado: TRABAJO TECNOLOGIA 1
TEMA ESTADISTICA
VALENTINA CARO URIBE
INSTITUCION EDUCATIVA LICEO DEPARTAMENTAL

2. 1. ¿Que es la estadística?
R// La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar
información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se puede decir que es la
Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a partir de la
información disponible.
2. Ramas de la estadística
R// La estadística se divide en dos ramas:
- Estadística descriptiva: la cual se relaciona con la descripción de los datos de los datos
recopilados de una muestra.
- Estadística inferencial: que se relaciona con el proceso de utilizar los datos de una muestra para
realizar inferencias y tomar decisiones conforme a la población de la cual se toma la muestra.
3. Aplicaciones de la estadística (educación, administración, gerontología, deporte,
economía )
R// Teoría de muestras.
La teoría de muestras estudia las técnicas y procedimientos que debemos emplear para que
las muestras sean representativas de la población que pretendemos estudiar, de forma que los
errores en la determinación de los parámetros de la población objeto de estudio sean
mínimos.
Estadística descriptiva.
La estadística descriptiva es una parte de la estadística que se dedica a analizar y representar
los datos. Este análisis es muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población
las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, su poder inferencial es
mínimo y debería evitarse tal proceder.
Teoría de la estimación.
La teoría de la estimación estadística estudia cómo obtener información sobre una población,
mediante muestras extraídas de ella. Comprende la estimación puntual (a través de
estimadores) y la estimación por intervalos (intervalos de confianza).
Diseño de experimentos.
Los diseños de experimentos abarcan la secuencia completa de pasos tomados de antemano
para asegurar que los datos apropiados se obtendrán de modo que permitan un análisis
objetivo que conduzca a deducciones válidas con respecto al problema establecido.
Contraste de hipótesis.
Un contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es
una metodología de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple
una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.
Aborda problemas como la valoración de uno o más parámetros de la población y también
permite ajustar una distribución experimental a una teórica. Un contraste de hipótesis no
establece la verdad de la hipótesis, sino un criterio que nos permite decidir si la hipótesis se
acepta o se rechaza.
Análisis de la varianza.
El análisis de varianza (ANOVA) es una colección de modelos estadísticos y sus

3. procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes
debidos a diferentes variables explicativas. El análisis de varianza sirve para comparar si los
valores de un conjunto de datos numéricos son significativamente distintos a los valores de
otro o más conjuntos de datos. El procedimiento para comparar estos valores está basado en
la varianza global observada en los grupos de datos numéricos a comparar. Típicamente, el
análisis de varianza se utiliza para asociar una probabilidad a la conclusión de que la media
de un grupo de puntuaciones es distinta de la media de otro grupo de puntuaciones.
Análisis de regresión y correlación.
La regresión y la correlación son dos técnicas estrechamente relacionadas y comprenden una
forma de estimación. En forma más especifica el análisis de correlación y regresión
comprende el análisis de los datos muestrales para saber que es y como se relacionan entre si
dos o mas variables en una población. El análisis de correlación produce un número que
resume el grado de la correlación entre dos variables; y el análisis de regresión da lugar a una
ecuación matemática que describe dicha relación.
Tablas de contingencia.
Abarca las técnicas de estudio de las relaciones entre dos variables cualitativas así como el
grado de dependencia entre ellas.
Teoría de la decisión.
Trata sobre la elaboración de criterios de decisión en el marco de problemas complejos y de
carácter aleatorio. La Teoría de la Decisión tratará, por tanto, el estudio de los procesos de
toma de decisiones desde una perspectiva racional.
Series temporales (procesos estocásticos).
Un proceso estocástico es un concepto matemático que sirve para caracterizar es una sucesión
de variables aleatorias (estocásticas) que evolucionan en función de otra variable,
generalmente, el tiempo. Cada una de las variables aleatorias del proceso tiene su propia
función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estar correlacionadas o no.
Análisis de ruido.
Estudia las fluctuaciones de los sistemas con el fin de valorar, controlar y predecir su
comportamiento dinámico.
4. ¿Qué es Hipótesis?
R// Una hipótesis es un enunciado no verificado, una vez refutado o confirmado dejará de ser
hipótesis y sería un enunciado verificado. La hipótesis es una conjetura científica que requiere
una contrastación con la experiencia. Para ella no son suficientes los argumentos persuasivos,
por más elaborados que sean.
5. ¿Qué es variable?
R// variable es una palabra que representa a aquello que varía o que está sujeto a algún tipo
de cambio. Se trata de algo que se caracteriza por ser inestable, inconstante y mudable.
6. ¿Qué es un dato?
R// Información concreta sobre hechos, elementos, etc., que permite estudiarlos, analizarlos
o conocerlos.

4. 7. ¿Qué es una población ?
R// Población estadística, en estadística, es el conjunto de individuos, objetos o fenómenos de los cuales se
desea estudiar una o varias características
8. ¿Qué es una muestra?
R//En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas
aplicaciones interesa que una muestra sea representativa y para ello debe escogerse una técnica de muestra
adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada
9. ¿ Que es un nivel de medición nominal?
R// Los niveles de medición son las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
10. Distribución de frecuencias
R// Frecuencia absoluta. Se define como el número de elementos u
observaciones pertenecientes a una misma clase.
Frecuencia relativa: Se obtiene dividiendo la frecuencia absoluta por el número
total de observaciones. Indica la importancia relativa de la clase.
Frecuencias acumuladas: Es la suma de las frecuencias absolutas o relativas en
sentido ascendente o descendente según se quieran acumular “hacia arriba” o
“hacia abajo”