SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 116
Facultad de Química e Ingeniería Química UNMSM ESTADISTICA A - 01 [email_address] [email_address]
Tema Nº 01: ESTADISTICA DESCRIPTIVA I Facultad de Química e Ingeniería Química Ing. José Manuel García Pantigozo 2008 - II UNMSM ESTADISTICA A
Objetivos de Aprendizaje ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Objetivos de Aprendizaje ,[object Object],[object Object],[object Object]
1.- CONCEPTOS
¿Qué es la estadística? Objetivos Que deberían saber al terminar esta clase: Que queremos significar por  estadística Que entendemos por  estadística descriptiva  e   inferencial . Que es una  población  y   que una  muestra. Que es una  variable ,  el  dato  y los  datos Cuando la información se refiere a un  parámetro  y cuando a una  estadística Distinguir cuando una  variable   es  c ualitativa  y cuando   cuantitativa . Distinguir  entre una  variable   discreta  y   continua. Distinguir las distintas escalas de medición  nominal ,  ordinal ,  de  intervalo  y de  razón
¿Qué es la estadística? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Datos
Ciencia que proporciona las herramientas (métodos y procedimientos) necesarios para recolectar, procesar analizar e interpretar datos. ESTADISTICA
¿Para qué sirve la estadística? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
¿Quienes usan la estadística? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
ESTADISTICA  ESTADISTICA DESCRIPTIVA  ESTADISTICA INFERENCIAL Describe un conjunto de datos con indicadores  estadísticos o estadígrafos  Obtiene información (variables e indicadores) de una muestra representativa  de  población
Tipos de Estadística ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Tipos de Estadística
POBLACION   MUESTRA Técnica   Del Muestreo Inferencia Estadística   Obtención de Variables  e  Indicadores:  Estadígrafos (Estimadores) ESTADISTICA INFERENCIAL
Conceptos  Estadísticos
[object Object],[object Object],Conceptos Estadísticos
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Conceptos Estadísticos
Población y Muestra Población Muestra
[object Object],Población Finita   Población Infinita   NOTA:   EN LA PRÁCTICA CUANDO UNA POBLACIÓN TIENE UN NUMERO MUY GRANDE O INDETERMINADO DE ELEMENTOS SE LE CONSIDERA POBLACIÓN INFINITA. ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Conceptos Estadísticos
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Conceptos Estadísticos
[object Object],[object Object],[object Object],Tipos de Estadística (ejemplos de estadística inferencial)
VARIABLES
VARIABLES Y SUS TIPOS La definición  de una Población y sus Características dependerán (Variables) de sus unidades elementales que deben ser observadas  y dependiendo de la naturaleza del problema planteado
[object Object],[object Object],[object Object],Variable
[object Object],[object Object],[object Object],Variable (cont.)
[object Object],[object Object],1-7 Tipos  de Variables
Tipos  de Variables (cont.) ,[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 Tipos  de Variables (cont.)
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 Tipos  de Variables (cont.)
CENSO   => Estadística  Descriptiva MUESTREO  =>  Estadística  Inferencial ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Técnicas de recolección de datos
NIVELES DE MEDICION DE LAS VARIABLES
NIVELES DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES DE ACUERDO A SU NATURALEZA PUEDEN ENCONTRARSE ENTRE ESTAS ESCALAS Escala de medidas NOMINAL ORDINAL INTERVALAR DE RAZON
Niveles de medición de las variables Tipos  Característica  Ejemplos ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],DE RAZON ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],DE  INTERVALO Clase social Preferencias Educación Hay un orden entre las categorías ORDINAL ,[object Object],[object Object],[object Object],Valores que se agrupan en categorías disjuntas y exhaustivas NOMINAL
1-12 Escalas de Medición ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
.  Nivel Nominal ,[object Object],[object Object],[object Object]
1-12 Escalas de Medición ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
.  Nivel Ordinal ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Escalas de Medición ,[object Object],[object Object],[object Object]
.  Nivel Intervalar ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Escalas de Medición ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
.  Nivel Razón ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Resumen de Tipos de variables y Escalas de Medición Variable Cualitativa o  Atributo Cuantitativa o Numérica  Escala de Medición Nominal Escala de Medición Ordinal Escala de  Medición Discreta Escala de Medición  Continua
Variable Cuantitativa  (Numérica)  Variable Cualitativa  (No numérica ) Continua Discreta Puede tomar  cualquier valor  en un intervalo dado. (Procesos de medición) Nº de trabajadores  por oficina,  nº de alumnos  por curso etc .  Sexo, ocupación, Condición de de empleo (nombrado o contratado) Nominal Ordinal ,[object Object],[object Object],Ingreso, talla, peso etc. Toma sólo ciertos valores. (procesos de  contar) Se caracteriza por  Ejemplos Tienen un orden predeter-minado: No tienen un orden predeter-minado: Clasificación de Variables
TIPOS DE VARIABLES Variables Cuantitativas Variable :  corresponde a la característica de la Unidad de Análisis Tipos de escala   Intervalo  o  Razón DISCRETA Variables Cualitativas CONTINUA Toma valores enteros  Ejemplos :  Número de Hijos ,  Número de empleados de una empresa ,  Número de asignaturas aprobadas en un semestre , etc. Toma cualquier valor dentro de un intervalo  Ejemplos :  Peso (escala de Razón); Estatura (escala de Razón); Temperatura (Escala de Intervalo), etc. Escala de Razón : Tiene un cero absoluto, el cambio de unidad de medida no afecta la descripción de la variable.  Escala Intervalo :   Tiene un cero arbitrario y  al cambiar de unidad de medida cambia  la descripción de la variable. Unidad de Medida :  Gramos  o  Kilos  para la variable Peso; Grados  C  o  F  para Temperatura ORDINAL NOMINAL Característica o cualidad cuyas categorías no tienen un orden preestablecido.  Ejemplos :  Sexo, Deporte Favorito , etc. Característica o cualidad cuyas categorías tienen un orden preestablecido.  Ejemplos : Calificación (S, N, A); Grado de Interés por un tema, etc. Clasificación de Variables
FUENTES DE DATOS
FUENTES  PRIMARIA DE DATOS DE DATOS ESTADÍSTICOS .  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
FUENTES SECUNDARIA DE DATOS ESTADÍSTICOS ,[object Object],[object Object],[object Object],MUESTREOS Fuentes Secundarias
TIPOS DE GRAFICOS
Ejemplo Título y Subtítulo Fuente: …….. Nº valores del  eje vertical  =  0.60 x 8 = 4.8  = 5  Primer valor del  eje vertical  =  355  = 71  = 70  5
Construc- ción de Gráficos
Otros Gráficos: Especializados Mercado Bursátil Grafico de Velas (01/03 -28/03) Cierre apertura mínimo máximo Cotizaciones  en alza Cotizaciones a la baja
Inicial y  Primaria  Inicial y  Primaria
1. Gráficos Lineales : Fuente : Bolsa de Valores de Lima.  Bolsa de Valores de Lima: Cotizaciones Diarias de los ADR´s Telefónica de España: 1/10/01 - 23/01/02
Fuente : Bolsa de Valores de Lima.  Bolsa de Valores de Lima: Montos Negociados según Operación  Julio 1988 - Junio 1998 ( miles US$) 1.a Gráficos Lineales Compuestos :
2. Gráficos de Barras Simple  Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática  - ENAHO 1998 PERU: POBLACIÓN SEGÚN NIVEL DE EDUCACIÓN : 1998 (Cifras Porcentuales) %
Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática  - ENAHO 1998 2a. Gráficos de Barras Compuesto PERU: POBLACIÓN SEGÚN NIVEL DE EDUCACIÓN POR SEXO : 1998 (Porcentajes) %
Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática  - ENAHO 1998 2a. Gráficos de Barras Compuesto PERU: POBLACIÓN SEGÚN NIVEL DE EDUCACIÓN POR SEXO : 1998 (Porcentajes) %
GRAFICO DE BARRAS HORIZONTALES
Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática  - ENAHO 1998 PERU: POBLACIÓN SEGÚN DOMINIOS DE ESTUDIO : 1997 (Porcentajes - Cifras Estimadas)  3. Gráfico Circular
VOLUMEN NEGOCIADO EN LA BOLSA DE VALORES DE  LIMA: DIC. 1999 (miles US$) RENTA VARIABLE 47% INSTRUMENTOS  DE DEUDA 39% OPERACIONES  DE REPORTE 14% 3. Gráfico Circular  Fuente: Bolsa de Valores de Lima
Miles de dólares US$ 4. Pictograma  Gráfico Nº 3 Perú: Volumen de Ventas de Cerveza Pilsen y Cristral: 1990-95  (miles de US$)
España: Pirámide Poblacional - 1981 Fuente: Boletín Demográfico 1981
Perú: Pirámide Poblacional – 2005 (Cifras Porcentuales)
Evolución de una Pirámide Poblacional
 
Gráfico:  Mapa Estadístico
Perú: Densidad: Poblacional (Habitantes/ Km 2 MAPA  ESTADISTICO   Fuente: Censo Poblacional   1993
Gráfico:  Pictograma Mujeres en el Mundo: 1990-95 Fuente: Roberto Avila Acosta - Estadística Elememtal
DESCRIPCION DE DATOS: TABLAS Y GRAFICOS
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 MUESTRA
[object Object],[object Object],1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA  ( f i  ) TABLA 1  7  2  6  4  5  8  4  10  3  12  2  9  1  4  0  f  i   x  i
1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA  ( f i  ) GRAFICOS
1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA  ( f i  ) GRAFICOS
1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA  ( f i  ) GRAFICOS
[object Object],[object Object],1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA  ( F i  )
1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA  ( F i  ) TABLA 50  1  7  49  2  6  47  4  5  43  8  4  35  10  3  25  12  2  13  9  1  4  4  0  F  i   f  i   x  i
1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA  ( F i  ) GRAFICA
1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA  ( F i  ) GRAFICA
[object Object],1-9 FRECUENCIA RELATIVA ( h i  ) TABLA 1,00  0,02  50  1  7  0,98  0,04  49  2  6  0,94  0,08  47  4  5  0,86  0,16  43  8  4  0,70  0,20  35  10  3  0,50  0,24  25  12  2  0,26  0,18  13  9  1  0,08  0,08  4  4  0  H  i   h  i   F  i   f  i   x  i
1-9 FRECUENCIA RELATIVA ( h i  ) GRAFICA
1-9 FRECUENCIA RELATIVA ( h i  ) GRAFICA
[object Object],1-9 FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA  (H i ) TABLA: TABLA 1,00  0,02  50  1  7  0,98  0,04  49  2  6  0,94  0,08  47  4  5  0,86  0,16  43  8  4  0,70  0,20  35  10  3  0,50  0,24  25  12  2  0,26  0,18  13  9  1  0,08  0,08  4  4  0  H  i   h  i   F  i   f  i   x  i
1-9 FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA  (H i ) GRAFICA
1-9 FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA  (H i ) GRAFICA
[object Object],[object Object],1-9 FRECUENCIA PORCENTUAL (f i  %) TABLA 2 %  1,00  0,02  50  1  7  4 %  0,98  0,04  49  2  6  8 %  0,94  0,08  47  4  5  16 %  0,86  0,16  43  8  4  20 %  0,70  0,20  35  10  3  24 %  0,50  0,24  25  12  2  18 %  0,26  0,18  13  9  1  8 %  0,08  0,08  4  4  0  f  i  %  H  i   h  i   F  i   f  i   x  i
1-9 FRECUENCIA PORCENTUAL (f i  %) GRAFICA
1-9 FRECUENCIA PORCENTUAL (f i  %) GRAFICA
[object Object],1-9 FRECUENCIA PORCENTUAL  ACUMULADO (F i  %) TABLA 100 %  2 %  1,00  0,02  50  1  7  98 %  4 %  0,98  0,04  49  2  6  94 %  8 %  0,94  0,08  47  4  5  86 %  16 %  0,86  0,16  43  8  4  70 %  20 %  0,70  0,20  35  10  3  50 %  24 %  0,50  0,24  25  12  2  26 %  18 %  0,26  0,18  13  9  1  8 %  8 %  0,08  0,08  4  4  0  F  i  %  f  i  %  H  i   h  i   F  i   f  i   x  i
1-9 FRECUENCIA PORCENTUAL  ACUMULADO (F i  %) GRAFICA
1-9 FRECUENCIA PORCENTUAL  ACUMULADO (F i  %) GRAFICA
2.- DESCRIPCION DE DATOS
ORGANIZACION Y PRESENTACION DE DATOS UNIDIMENSIONALES ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object], 
ORGANIZACION Y PRESENTACION DE DATOS UNIDIMENSIONALES ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object], 
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS PARA VARIABLES CUANTITATIVA
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS PARA VARIABLES CUANTITATIVA
Problemas ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
3. Distribución de Frecuencias
Distribución de Frecuencias 1 30 4 24 2 18 2 12 2 6 2 29 1 23 5 17 1 11 2 5 1 28 2 22 4 16 2 10 2 4 1 27 1 21 5 15 5 9 0 3 2 26 4 20 1 14 0 8 1 2 2 25 1 19 2 13 1 7 1 1 Nº hijos Nº Nº hijos Nº Nº hijos Nº Nº hijos Nº Nº hijos Nº
Distribución de Frecuencias 100 30 Total 100.000 10.00  1.000 30 0.100  3 4 90.000 10.00  0.900 27 0.100  3 3 80.000 36.67  0.800 24 0.367  11 2 43.333 36.67  0.433 13 0.367  11 1 6.667 6.67  0.067 2 0.067  2 0 Hi% hi% Hi Fi h1 fi x
4.  DATOS
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 PROBLEMA
1280,5 1269,0 1284,0 1287,0 1275,5 1280,0 1280,5 1278,0 1275,5 1280,0 1274,5 1285,0 1282,0 1276,5 1268,5 1275,5 1269,0 1271,5 1280,5 1287,0 1276,5 1272,0 1273,0 1271,5 1275,5 1277,0 1278,0 1283,5 1274,5 1279,0 1287,5 1276,0 1279,5 1268,0 1269,0 1285,5 1268,0 1272,5 1266,5 1278,0 1267,0 1271,0 1275,5 1277,0 1283,0 1282,5 1272,5 1275,5 1275,0 1282,0 1271,0 1280,5 1266,0 1282,5 1284,5 1276,0 1279,0 1281,0 1276,0 1287,5 1273,5 1272,5 1279,5 1279,0 1276,0 1281,5 1278,0 1273,0 1280,0 1277,5 1286,0 1280,0 1281,0 1275,0 1278,5 1279,5 1273,5 1275,0 1276,5 1271,5 1284,5 1276,0 1268,5 1272,5 1284,5 1286,0 1271,0 1265,5 1279,5 1285,0 1280,0 1273,0 1284,0 1280,5 1275,5 1278,0 1279,5 1275,0 1267,0 1272,0 1282,0 1276,0 1269,5 1266,0 1273,5 1285,5 1275,5 1283,5 1285,0 1273,0
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS PARA VARIABLES CUANTITATIVA
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS PARA VARIABLES CUANTITATIVA
  1.00   110     1.00 0.07 110 8 1286.45 (1285.05 - 1287.85 ] 0.93 0.12 102 13 1283.65 (1282.25 - 1285.05 ] 0.81 0.19 89 21 1280.85 (1279.45 - 1282.25 ] 0.62 0.11 68 12 1278.05 (1276.65 - 1279.45 ] 0.51 0.21 56 23 1275.25 (1273.65 - 1276.65 ] 0.30 0.15 33 16 1272.45 (1271.05 - 1273.85 ] 0.15 0.08 17 9 1269.65 (1268.25 - 1271.05 ] 0.07 0.07 8 8 1266.85 (1265.45 - 1268.25 ] Hi hi Fi fi MC INTERVALOS
[object Object],[object Object],[object Object],1-9 PROBLEMA
70 38 70 47 35 26 78 82 74 41 54 41 59 53 50 73 61 75 65 62 47 52 68 52 69 42 77 53 45 68 85 60 61 33 45 61 35 21 51 35 44 45 54 51 55 48 60 76 34 74 53 64 80 32 63 72 62 75 45 56 75 80 70 74 76 48 59 65 73 57 39 46 57 56 60 50 88 82 22 62 55 72 68 40 37 78 43 36 67 43 28 56 79 84 49 36 65
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS PARA VARIABLES CUANTITATIVA
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1-9 DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS PARA VARIABLES CUANTITATIVA
5.  DIAGRAMA DE PUNTOS
DIAGRAMA DE PUNTOS (herramienta útil para pocos datos) Ejemplo: Datos de resistencia a la tensión de muestras de mortero Portland (Kg/cm 2 ) con polímero agregado: 16.85  16.40  17.21  16.35  16.52  17.04  16.96  17.15  16.59  16.57 mortero Portland sin modificar: 17.50  17.63  18.25  18.00 17.86 17.75  18.22 17.90 17.96 18.15
DIAGRAMA DE PUNTOS (herramienta útil para pocos datos) 16.0    16.5   17.0   17.5   18.0   18.5   *  *  ** *  *  * *  *  *   +  +  +  +  +  + +  +  +  + * = Mortero modificado + = Mortero sin modificar
5.  DIAGRAMA DE  Y DE TALLO Y HOJAS
Ejemplo: Resistencia a la Tensión de 80  muestras de aleación Aluminio-Litio 105 221 183 186 121 181 180 143  97 154 153 174 120 168 167 141 245 228 174 199 181 158 176 110 163 131 154 115 160 208 158 133 207 180 190 193 194 133 156 123 134 178  76 167 184 135 229 146 218 157 101 171 165 172 158 169 199 151 142 163 145 171 148 158 160 175 149  87 160 237 150 135 196 201 200 176 150 170 118 149 DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS
Tallo Hoja Frecuencia 7 6   1 8 7   1 9 7   1 10 5  1   2 11 5  8  0   3 12 1  0  3   3 13 4  1  3  5  3  5   6 14 2  9  5  8  3  1  6  9   8 15 4  7  1  3  4  0  8  8  6  8  0  8   12 16 3  0  7  3  0  5  0  8  7  9   10 17 8  5  4  4  1  6  2  1  0  6   10 18 0  3  6  1  4  1  0   7 19 9  6  0  9  3  4   6 20 7  1  0  8   4 21 8   1 22 1  8  9   3 23 7   1 24 5   1 DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Que Es La Estadistica
Que Es La EstadisticaQue Es La Estadistica
Que Es La EstadisticaGERALAROS
 
Estadistica 2010
Estadistica 2010Estadistica 2010
Estadistica 2010Docencia
 
Estadística descriptiva e inferencial
Estadística descriptiva e inferencialEstadística descriptiva e inferencial
Estadística descriptiva e inferencialPedro López Eiroá
 
Cuadro comparativo estadistica parametrica y no parametrica
Cuadro comparativo estadistica parametrica y no parametricaCuadro comparativo estadistica parametrica y no parametrica
Cuadro comparativo estadistica parametrica y no parametricaMarianaSandoval24
 
Cuartiles y percentiles
Cuartiles y percentilesCuartiles y percentiles
Cuartiles y percentilesnchacinp
 
Exposición-Muestreo Estratificado.pptx
Exposición-Muestreo Estratificado.pptxExposición-Muestreo Estratificado.pptx
Exposición-Muestreo Estratificado.pptxBryanEviaPachar
 
principios de estadistica
principios de estadisticaprincipios de estadistica
principios de estadisticaMAURISOSASOSA
 
Medidas estadísticas
Medidas estadísticasMedidas estadísticas
Medidas estadísticasMarco Yacila
 
estadística descriptiva e inferencial
estadística descriptiva e inferencialestadística descriptiva e inferencial
estadística descriptiva e inferencialKarlaDanielaOrtega
 
Conceptos estadistica basica
Conceptos estadistica basicaConceptos estadistica basica
Conceptos estadistica basicadamarys_guillen
 
Unidad 1 definición, función y campos de aplicación de la estadistica
Unidad 1 definición, función y campos de aplicación de la estadisticaUnidad 1 definición, función y campos de aplicación de la estadistica
Unidad 1 definición, función y campos de aplicación de la estadisticaVerónica Taipe
 

La actualidad más candente (20)

Que Es La Estadistica
Que Es La EstadisticaQue Es La Estadistica
Que Es La Estadistica
 
Rango
RangoRango
Rango
 
Estadistica 2010
Estadistica 2010Estadistica 2010
Estadistica 2010
 
Estadística descriptiva e inferencial
Estadística descriptiva e inferencialEstadística descriptiva e inferencial
Estadística descriptiva e inferencial
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Tabla de numeros aleatorios.pdf
Tabla de numeros aleatorios.pdfTabla de numeros aleatorios.pdf
Tabla de numeros aleatorios.pdf
 
Cuadro comparativo estadistica parametrica y no parametrica
Cuadro comparativo estadistica parametrica y no parametricaCuadro comparativo estadistica parametrica y no parametrica
Cuadro comparativo estadistica parametrica y no parametrica
 
Cuartiles y percentiles
Cuartiles y percentilesCuartiles y percentiles
Cuartiles y percentiles
 
Estadistica
Estadistica Estadistica
Estadistica
 
Exposición-Muestreo Estratificado.pptx
Exposición-Muestreo Estratificado.pptxExposición-Muestreo Estratificado.pptx
Exposición-Muestreo Estratificado.pptx
 
Tipos de muestreos
Tipos de muestreosTipos de muestreos
Tipos de muestreos
 
Estadistica
Estadistica Estadistica
Estadistica
 
Introduccion a las estadisticas
Introduccion a las estadisticasIntroduccion a las estadisticas
Introduccion a las estadisticas
 
principios de estadistica
principios de estadisticaprincipios de estadistica
principios de estadistica
 
Medidas de tendencia central Estadística
Medidas de tendencia central EstadísticaMedidas de tendencia central Estadística
Medidas de tendencia central Estadística
 
Medidas estadísticas
Medidas estadísticasMedidas estadísticas
Medidas estadísticas
 
estadística descriptiva e inferencial
estadística descriptiva e inferencialestadística descriptiva e inferencial
estadística descriptiva e inferencial
 
Conceptos estadistica basica
Conceptos estadistica basicaConceptos estadistica basica
Conceptos estadistica basica
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Unidad 1 definición, función y campos de aplicación de la estadistica
Unidad 1 definición, función y campos de aplicación de la estadisticaUnidad 1 definición, función y campos de aplicación de la estadistica
Unidad 1 definición, función y campos de aplicación de la estadistica
 

Destacado

Solucionario Manuel Cordova Zamora. Ejercicios de Probabilidad.
Solucionario Manuel Cordova Zamora. Ejercicios de Probabilidad.Solucionario Manuel Cordova Zamora. Ejercicios de Probabilidad.
Solucionario Manuel Cordova Zamora. Ejercicios de Probabilidad.Vitto Alcantara
 
01.2. variables medicion
01.2. variables medicion01.2. variables medicion
01.2. variables medicionSCSF2011
 
Africa Costa de Marfil
Africa Costa de MarfilAfrica Costa de Marfil
Africa Costa de Marfilmoniqb29
 
Seminario investigacion para docentes sep 2010
Seminario investigacion para docentes sep 2010Seminario investigacion para docentes sep 2010
Seminario investigacion para docentes sep 2010corposucre
 
5º año guia de datos y probabilidades
5º año guia de datos y probabilidades5º año guia de datos y probabilidades
5º año guia de datos y probabilidadesmarcelacuevaspalma
 
Probabilidades Básicas
Probabilidades BásicasProbabilidades Básicas
Probabilidades BásicasMona_61
 
Ejercicios probabilidades 1 5
Ejercicios probabilidades 1 5Ejercicios probabilidades 1 5
Ejercicios probabilidades 1 5sontorito0o
 
Ejercicios estadística unidimensiona lsol
Ejercicios estadística unidimensiona lsolEjercicios estadística unidimensiona lsol
Ejercicios estadística unidimensiona lsolklorofila
 
Ejercicios de probabilidades
Ejercicios de probabilidadesEjercicios de probabilidades
Ejercicios de probabilidadesjorgeluis18154650
 
PROBABILIDAD Y ANALISIS COMBINATORIO
PROBABILIDAD Y ANALISIS COMBINATORIOPROBABILIDAD Y ANALISIS COMBINATORIO
PROBABILIDAD Y ANALISIS COMBINATORIOcviana23
 
Ea analisis combinatorio
Ea analisis combinatorioEa analisis combinatorio
Ea analisis combinatorioaprendiz100
 
distribucion de probabilidades
distribucion de probabilidades distribucion de probabilidades
distribucion de probabilidades Daniel Fg
 
Guia de resolucion de ejercicios nro 3 sobre binomio de newton
Guia de resolucion de ejercicios nro 3 sobre binomio de newtonGuia de resolucion de ejercicios nro 3 sobre binomio de newton
Guia de resolucion de ejercicios nro 3 sobre binomio de newtonMaria Langone
 
Ejercicios de estadistica
Ejercicios  de estadisticaEjercicios  de estadistica
Ejercicios de estadisticaMaricela Ayala
 

Destacado (20)

Solucionario Manuel Cordova Zamora. Ejercicios de Probabilidad.
Solucionario Manuel Cordova Zamora. Ejercicios de Probabilidad.Solucionario Manuel Cordova Zamora. Ejercicios de Probabilidad.
Solucionario Manuel Cordova Zamora. Ejercicios de Probabilidad.
 
01.2. variables medicion
01.2. variables medicion01.2. variables medicion
01.2. variables medicion
 
estadistica_descriptiva
estadistica_descriptivaestadistica_descriptiva
estadistica_descriptiva
 
Africa Costa de Marfil
Africa Costa de MarfilAfrica Costa de Marfil
Africa Costa de Marfil
 
Seminario investigacion para docentes sep 2010
Seminario investigacion para docentes sep 2010Seminario investigacion para docentes sep 2010
Seminario investigacion para docentes sep 2010
 
5º año guia de datos y probabilidades
5º año guia de datos y probabilidades5º año guia de datos y probabilidades
5º año guia de datos y probabilidades
 
Probabilidades Básicas
Probabilidades BásicasProbabilidades Básicas
Probabilidades Básicas
 
Ejercicio 1 2
Ejercicio 1 2Ejercicio 1 2
Ejercicio 1 2
 
Ejercicios probabilidades 1 5
Ejercicios probabilidades 1 5Ejercicios probabilidades 1 5
Ejercicios probabilidades 1 5
 
Ejercicios estadística unidimensiona lsol
Ejercicios estadística unidimensiona lsolEjercicios estadística unidimensiona lsol
Ejercicios estadística unidimensiona lsol
 
Ejercicios de probabilidades
Ejercicios de probabilidadesEjercicios de probabilidades
Ejercicios de probabilidades
 
Unidad3 sd1
Unidad3 sd1Unidad3 sd1
Unidad3 sd1
 
PROBABILIDAD Y ANALISIS COMBINATORIO
PROBABILIDAD Y ANALISIS COMBINATORIOPROBABILIDAD Y ANALISIS COMBINATORIO
PROBABILIDAD Y ANALISIS COMBINATORIO
 
Ea analisis combinatorio
Ea analisis combinatorioEa analisis combinatorio
Ea analisis combinatorio
 
distribucion de probabilidades
distribucion de probabilidades distribucion de probabilidades
distribucion de probabilidades
 
Ejercicios para Repasar 1
Ejercicios para Repasar 1Ejercicios para Repasar 1
Ejercicios para Repasar 1
 
Guia de resolucion de ejercicios nro 3 sobre binomio de newton
Guia de resolucion de ejercicios nro 3 sobre binomio de newtonGuia de resolucion de ejercicios nro 3 sobre binomio de newton
Guia de resolucion de ejercicios nro 3 sobre binomio de newton
 
Binomio de newton
Binomio de newtonBinomio de newton
Binomio de newton
 
Tema1 ud1-b
Tema1 ud1-bTema1 ud1-b
Tema1 ud1-b
 
Ejercicios de estadistica
Ejercicios  de estadisticaEjercicios  de estadistica
Ejercicios de estadistica
 

Similar a Stadistik01

2009 Ii 01 Estadistica Descriptiva Ii
2009 Ii 01 Estadistica Descriptiva Ii2009 Ii 01 Estadistica Descriptiva Ii
2009 Ii 01 Estadistica Descriptiva IiMANUEL GARCIA
 
2011 - II : Clase Nº 01 Estadística Descriptiva I
2011 - II : Clase Nº 01 Estadística Descriptiva I2011 - II : Clase Nº 01 Estadística Descriptiva I
2011 - II : Clase Nº 01 Estadística Descriptiva IMANUEL GARCIA
 
Conceptos Estadísticos Básicos ccesa007
Conceptos Estadísticos Básicos  ccesa007Conceptos Estadísticos Básicos  ccesa007
Conceptos Estadísticos Básicos ccesa007Demetrio Ccesa Rayme
 
Que Es La Estadistica
Que Es La EstadisticaQue Es La Estadistica
Que Es La Estadisticacarl_moron
 
Estad Gener I
Estad Gener IEstad Gener I
Estad Gener Imarix
 
Fundamentos de estadistica jose noe
Fundamentos de estadistica jose noeFundamentos de estadistica jose noe
Fundamentos de estadistica jose noeEl profe Noé
 
1.2 Introduccion a la estadistica.pptx
1.2 Introduccion a la estadistica.pptx1.2 Introduccion a la estadistica.pptx
1.2 Introduccion a la estadistica.pptxcarlos641188
 
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...Leonel Delgado Eraso
 
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...Leonel Delgado Eraso
 
Métodos estadísticos tecnología
Métodos estadísticos tecnologíaMétodos estadísticos tecnología
Métodos estadísticos tecnologíaTamaraOchoa2
 
Metodos estadisticos tecnologia
Metodos estadisticos tecnologiaMetodos estadisticos tecnologia
Metodos estadisticos tecnologiaValentinaGarcia127
 
Metodos estadisticos tecnologia
Metodos estadisticos tecnologiaMetodos estadisticos tecnologia
Metodos estadisticos tecnologiaAnaSofia328
 

Similar a Stadistik01 (20)

2009 Ii 01 Estadistica Descriptiva Ii
2009 Ii 01 Estadistica Descriptiva Ii2009 Ii 01 Estadistica Descriptiva Ii
2009 Ii 01 Estadistica Descriptiva Ii
 
2011 - II : Clase Nº 01 Estadística Descriptiva I
2011 - II : Clase Nº 01 Estadística Descriptiva I2011 - II : Clase Nº 01 Estadística Descriptiva I
2011 - II : Clase Nº 01 Estadística Descriptiva I
 
Conceptos Estadísticos Básicos ccesa007
Conceptos Estadísticos Básicos  ccesa007Conceptos Estadísticos Básicos  ccesa007
Conceptos Estadísticos Básicos ccesa007
 
Que Es La Estadistica
Que Es La EstadisticaQue Es La Estadistica
Que Es La Estadistica
 
Estadistica 2009
Estadistica 2009Estadistica 2009
Estadistica 2009
 
Estad Gener I
Estad Gener IEstad Gener I
Estad Gener I
 
Fundamentos de estadistica jose noe
Fundamentos de estadistica jose noeFundamentos de estadistica jose noe
Fundamentos de estadistica jose noe
 
1.2 Introduccion a la estadistica.pptx
1.2 Introduccion a la estadistica.pptx1.2 Introduccion a la estadistica.pptx
1.2 Introduccion a la estadistica.pptx
 
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
 
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
Calidonauta 72003-1-distribucion-de-frecuencias-sus-graficas-calidad-estadist...
 
Probabilidad y estadística
Probabilidad y estadísticaProbabilidad y estadística
Probabilidad y estadística
 
Métodos estadísticos tecnología
Métodos estadísticos tecnologíaMétodos estadísticos tecnología
Métodos estadísticos tecnología
 
Metodos estadisticos tecnologia
Metodos estadisticos tecnologiaMetodos estadisticos tecnologia
Metodos estadisticos tecnologia
 
Metodos estadisticos tecnologia
Metodos estadisticos tecnologiaMetodos estadisticos tecnologia
Metodos estadisticos tecnologia
 
I unidad Estadistica General
I unidad Estadistica GeneralI unidad Estadistica General
I unidad Estadistica General
 
La estadistica
La estadistica La estadistica
La estadistica
 
Tarea de tecnologia (1)
Tarea de tecnologia (1)Tarea de tecnologia (1)
Tarea de tecnologia (1)
 
Tarea de tecnologia (1)
Tarea de tecnologia (1)Tarea de tecnologia (1)
Tarea de tecnologia (1)
 
Tarea de tecnologia
Tarea de tecnologiaTarea de tecnologia
Tarea de tecnologia
 
Tarea de tecnologia
Tarea de tecnologiaTarea de tecnologia
Tarea de tecnologia
 

Más de MANUEL GARCIA

2013 i eco - ventajas competitivas
2013   i eco - ventajas competitivas2013   i eco - ventajas competitivas
2013 i eco - ventajas competitivasMANUEL GARCIA
 
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracionMANUEL GARCIA
 
Proyecto de reciclado de pet
Proyecto de reciclado de petProyecto de reciclado de pet
Proyecto de reciclado de petMANUEL GARCIA
 
2010 i ap - administracion de proyevt ojjjjjjj-s (2)
2010 i   ap - administracion de proyevt ojjjjjjj-s (2)2010 i   ap - administracion de proyevt ojjjjjjj-s (2)
2010 i ap - administracion de proyevt ojjjjjjj-s (2)MANUEL GARCIA
 
2010 i ap - administracion de proyevto (2)
2010 i   ap - administracion de proyevto (2)2010 i   ap - administracion de proyevto (2)
2010 i ap - administracion de proyevto (2)MANUEL GARCIA
 
ADMINISTRACION DE PROYECTOS
ADMINISTRACION DE PROYECTOSADMINISTRACION DE PROYECTOS
ADMINISTRACION DE PROYECTOSMANUEL GARCIA
 
08 resurgimiento-de-la-teoria-neoclasica
08 resurgimiento-de-la-teoria-neoclasica08 resurgimiento-de-la-teoria-neoclasica
08 resurgimiento-de-la-teoria-neoclasicaMANUEL GARCIA
 
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracionMANUEL GARCIA
 
2011 ii ao ii - programacion de proyectos - l (2)
2011   ii  ao  ii - programacion de proyectos - l (2)2011   ii  ao  ii - programacion de proyectos - l (2)
2011 ii ao ii - programacion de proyectos - l (2)MANUEL GARCIA
 
Trabajo recicladofinal (2)
Trabajo recicladofinal (2)Trabajo recicladofinal (2)
Trabajo recicladofinal (2)MANUEL GARCIA
 
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracionMANUEL GARCIA
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 8
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 8Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 8
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 8MANUEL GARCIA
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 07 (2)
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 07 (2)Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 07 (2)
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 07 (2)MANUEL GARCIA
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 07
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 07Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 07
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 07MANUEL GARCIA
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 05 (2)
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 05 (2)Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 05 (2)
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 05 (2)MANUEL GARCIA
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 05
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 05Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 05
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 05MANUEL GARCIA
 

Más de MANUEL GARCIA (20)

NORMA ISO 9001:2015
NORMA ISO 9001:2015NORMA ISO 9001:2015
NORMA ISO 9001:2015
 
Proyectos pet
Proyectos petProyectos pet
Proyectos pet
 
2013 i eco - ventajas competitivas
2013   i eco - ventajas competitivas2013   i eco - ventajas competitivas
2013 i eco - ventajas competitivas
 
2013 i eco - costos
2013   i eco - costos2013   i eco - costos
2013 i eco - costos
 
2013 i le - incoterm
2013   i  le - incoterm2013   i  le - incoterm
2013 i le - incoterm
 
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
 
Proyecto de reciclado de pet
Proyecto de reciclado de petProyecto de reciclado de pet
Proyecto de reciclado de pet
 
2010 i ap - administracion de proyevt ojjjjjjj-s (2)
2010 i   ap - administracion de proyevt ojjjjjjj-s (2)2010 i   ap - administracion de proyevt ojjjjjjj-s (2)
2010 i ap - administracion de proyevt ojjjjjjj-s (2)
 
2010 i ap - administracion de proyevto (2)
2010 i   ap - administracion de proyevto (2)2010 i   ap - administracion de proyevto (2)
2010 i ap - administracion de proyevto (2)
 
ADMINISTRACION DE PROYECTOS
ADMINISTRACION DE PROYECTOSADMINISTRACION DE PROYECTOS
ADMINISTRACION DE PROYECTOS
 
08 resurgimiento-de-la-teoria-neoclasica
08 resurgimiento-de-la-teoria-neoclasica08 resurgimiento-de-la-teoria-neoclasica
08 resurgimiento-de-la-teoria-neoclasica
 
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
 
2011 ii ao ii - programacion de proyectos - l (2)
2011   ii  ao  ii - programacion de proyectos - l (2)2011   ii  ao  ii - programacion de proyectos - l (2)
2011 ii ao ii - programacion de proyectos - l (2)
 
Trabajo recicladofinal (2)
Trabajo recicladofinal (2)Trabajo recicladofinal (2)
Trabajo recicladofinal (2)
 
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
07 teoria-neoclasica-de-la-administracion
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 8
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 8Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 8
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 8
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 07 (2)
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 07 (2)Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 07 (2)
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 07 (2)
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 07
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 07Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 07
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 07
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 05 (2)
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 05 (2)Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 05 (2)
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 05 (2)
 
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 05
Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 05Semestre 2011   i -  proyecto - semana nº 05
Semestre 2011 i - proyecto - semana nº 05
 

Último

LAS_TIC_COMO_HERRAMIENTAS_EN_LA_INVESTIGACIÓN.pptx
LAS_TIC_COMO_HERRAMIENTAS_EN_LA_INVESTIGACIÓN.pptxLAS_TIC_COMO_HERRAMIENTAS_EN_LA_INVESTIGACIÓN.pptx
LAS_TIC_COMO_HERRAMIENTAS_EN_LA_INVESTIGACIÓN.pptxAlexander López
 
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptxMedidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptxaylincamaho
 
Crear un recurso multimedia. Maricela_Ponce_DomingoM1S3AI6-1.pptx
Crear un recurso multimedia. Maricela_Ponce_DomingoM1S3AI6-1.pptxCrear un recurso multimedia. Maricela_Ponce_DomingoM1S3AI6-1.pptx
Crear un recurso multimedia. Maricela_Ponce_DomingoM1S3AI6-1.pptxNombre Apellidos
 
El_Blog_como_herramienta_de_publicacion_y_consulta_de_investigacion.pptx
El_Blog_como_herramienta_de_publicacion_y_consulta_de_investigacion.pptxEl_Blog_como_herramienta_de_publicacion_y_consulta_de_investigacion.pptx
El_Blog_como_herramienta_de_publicacion_y_consulta_de_investigacion.pptxAlexander López
 
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdfPARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdfSergioMendoza354770
 
Plan Sarmiento - Netbook del GCBA 2019..
Plan Sarmiento - Netbook del GCBA 2019..Plan Sarmiento - Netbook del GCBA 2019..
Plan Sarmiento - Netbook del GCBA 2019..RobertoGumucio2
 
El uso de las tic en la vida ,lo importante que son
El uso de las tic en la vida ,lo importante  que sonEl uso de las tic en la vida ,lo importante  que son
El uso de las tic en la vida ,lo importante que son241514984
 
El uso de las TIC's en la vida cotidiana.
El uso de las TIC's en la vida cotidiana.El uso de las TIC's en la vida cotidiana.
El uso de las TIC's en la vida cotidiana.241514949
 
El uso delas tic en la vida cotidiana MFEL
El uso delas tic en la vida cotidiana MFELEl uso delas tic en la vida cotidiana MFEL
El uso delas tic en la vida cotidiana MFELmaryfer27m
 
Segunda ley de la termodinámica TERMODINAMICA.pptx
Segunda ley de la termodinámica TERMODINAMICA.pptxSegunda ley de la termodinámica TERMODINAMICA.pptx
Segunda ley de la termodinámica TERMODINAMICA.pptxMariaBurgos55
 
La era de la educación digital y sus desafios
La era de la educación digital y sus desafiosLa era de la educación digital y sus desafios
La era de la educación digital y sus desafiosFundación YOD YOD
 
Mapa-conceptual-del-Origen-del-Universo-3.pptx
Mapa-conceptual-del-Origen-del-Universo-3.pptxMapa-conceptual-del-Origen-del-Universo-3.pptx
Mapa-conceptual-del-Origen-del-Universo-3.pptxMidwarHenryLOZAFLORE
 
Arenas Camacho-Practica tarea Sesión 12.pptx
Arenas Camacho-Practica tarea Sesión 12.pptxArenas Camacho-Practica tarea Sesión 12.pptx
Arenas Camacho-Practica tarea Sesión 12.pptxJOSEFERNANDOARENASCA
 
Actividad integradora 6 CREAR UN RECURSO MULTIMEDIA
Actividad integradora 6    CREAR UN RECURSO MULTIMEDIAActividad integradora 6    CREAR UN RECURSO MULTIMEDIA
Actividad integradora 6 CREAR UN RECURSO MULTIMEDIA241531640
 
dokumen.tips_36274588-sistema-heui-eui.ppt
dokumen.tips_36274588-sistema-heui-eui.pptdokumen.tips_36274588-sistema-heui-eui.ppt
dokumen.tips_36274588-sistema-heui-eui.pptMiguelAtencio10
 
TEMA 2 PROTOCOLO DE EXTRACCION VEHICULAR.ppt
TEMA 2 PROTOCOLO DE EXTRACCION VEHICULAR.pptTEMA 2 PROTOCOLO DE EXTRACCION VEHICULAR.ppt
TEMA 2 PROTOCOLO DE EXTRACCION VEHICULAR.pptJavierHerrera662252
 
FloresMorales_Montserrath_M1S3AI6 (1).pptx
FloresMorales_Montserrath_M1S3AI6 (1).pptxFloresMorales_Montserrath_M1S3AI6 (1).pptx
FloresMorales_Montserrath_M1S3AI6 (1).pptx241522327
 
Presentación inteligencia artificial en la actualidad
Presentación inteligencia artificial en la actualidadPresentación inteligencia artificial en la actualidad
Presentación inteligencia artificial en la actualidadMiguelAngelVillanuev48
 
GonzalezGonzalez_Karina_M1S3AI6... .pptx
GonzalezGonzalez_Karina_M1S3AI6... .pptxGonzalezGonzalez_Karina_M1S3AI6... .pptx
GonzalezGonzalez_Karina_M1S3AI6... .pptx241523733
 
R1600G CAT Variables de cargadores en mina
R1600G CAT Variables de cargadores en minaR1600G CAT Variables de cargadores en mina
R1600G CAT Variables de cargadores en minaarkananubis
 

Último (20)

LAS_TIC_COMO_HERRAMIENTAS_EN_LA_INVESTIGACIÓN.pptx
LAS_TIC_COMO_HERRAMIENTAS_EN_LA_INVESTIGACIÓN.pptxLAS_TIC_COMO_HERRAMIENTAS_EN_LA_INVESTIGACIÓN.pptx
LAS_TIC_COMO_HERRAMIENTAS_EN_LA_INVESTIGACIÓN.pptx
 
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptxMedidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
Medidas de formas, coeficiente de asimetría y coeficiente de curtosis.pptx
 
Crear un recurso multimedia. Maricela_Ponce_DomingoM1S3AI6-1.pptx
Crear un recurso multimedia. Maricela_Ponce_DomingoM1S3AI6-1.pptxCrear un recurso multimedia. Maricela_Ponce_DomingoM1S3AI6-1.pptx
Crear un recurso multimedia. Maricela_Ponce_DomingoM1S3AI6-1.pptx
 
El_Blog_como_herramienta_de_publicacion_y_consulta_de_investigacion.pptx
El_Blog_como_herramienta_de_publicacion_y_consulta_de_investigacion.pptxEl_Blog_como_herramienta_de_publicacion_y_consulta_de_investigacion.pptx
El_Blog_como_herramienta_de_publicacion_y_consulta_de_investigacion.pptx
 
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdfPARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
PARTES DE UN OSCILOSCOPIO ANALOGICO .pdf
 
Plan Sarmiento - Netbook del GCBA 2019..
Plan Sarmiento - Netbook del GCBA 2019..Plan Sarmiento - Netbook del GCBA 2019..
Plan Sarmiento - Netbook del GCBA 2019..
 
El uso de las tic en la vida ,lo importante que son
El uso de las tic en la vida ,lo importante  que sonEl uso de las tic en la vida ,lo importante  que son
El uso de las tic en la vida ,lo importante que son
 
El uso de las TIC's en la vida cotidiana.
El uso de las TIC's en la vida cotidiana.El uso de las TIC's en la vida cotidiana.
El uso de las TIC's en la vida cotidiana.
 
El uso delas tic en la vida cotidiana MFEL
El uso delas tic en la vida cotidiana MFELEl uso delas tic en la vida cotidiana MFEL
El uso delas tic en la vida cotidiana MFEL
 
Segunda ley de la termodinámica TERMODINAMICA.pptx
Segunda ley de la termodinámica TERMODINAMICA.pptxSegunda ley de la termodinámica TERMODINAMICA.pptx
Segunda ley de la termodinámica TERMODINAMICA.pptx
 
La era de la educación digital y sus desafios
La era de la educación digital y sus desafiosLa era de la educación digital y sus desafios
La era de la educación digital y sus desafios
 
Mapa-conceptual-del-Origen-del-Universo-3.pptx
Mapa-conceptual-del-Origen-del-Universo-3.pptxMapa-conceptual-del-Origen-del-Universo-3.pptx
Mapa-conceptual-del-Origen-del-Universo-3.pptx
 
Arenas Camacho-Practica tarea Sesión 12.pptx
Arenas Camacho-Practica tarea Sesión 12.pptxArenas Camacho-Practica tarea Sesión 12.pptx
Arenas Camacho-Practica tarea Sesión 12.pptx
 
Actividad integradora 6 CREAR UN RECURSO MULTIMEDIA
Actividad integradora 6    CREAR UN RECURSO MULTIMEDIAActividad integradora 6    CREAR UN RECURSO MULTIMEDIA
Actividad integradora 6 CREAR UN RECURSO MULTIMEDIA
 
dokumen.tips_36274588-sistema-heui-eui.ppt
dokumen.tips_36274588-sistema-heui-eui.pptdokumen.tips_36274588-sistema-heui-eui.ppt
dokumen.tips_36274588-sistema-heui-eui.ppt
 
TEMA 2 PROTOCOLO DE EXTRACCION VEHICULAR.ppt
TEMA 2 PROTOCOLO DE EXTRACCION VEHICULAR.pptTEMA 2 PROTOCOLO DE EXTRACCION VEHICULAR.ppt
TEMA 2 PROTOCOLO DE EXTRACCION VEHICULAR.ppt
 
FloresMorales_Montserrath_M1S3AI6 (1).pptx
FloresMorales_Montserrath_M1S3AI6 (1).pptxFloresMorales_Montserrath_M1S3AI6 (1).pptx
FloresMorales_Montserrath_M1S3AI6 (1).pptx
 
Presentación inteligencia artificial en la actualidad
Presentación inteligencia artificial en la actualidadPresentación inteligencia artificial en la actualidad
Presentación inteligencia artificial en la actualidad
 
GonzalezGonzalez_Karina_M1S3AI6... .pptx
GonzalezGonzalez_Karina_M1S3AI6... .pptxGonzalezGonzalez_Karina_M1S3AI6... .pptx
GonzalezGonzalez_Karina_M1S3AI6... .pptx
 
R1600G CAT Variables de cargadores en mina
R1600G CAT Variables de cargadores en minaR1600G CAT Variables de cargadores en mina
R1600G CAT Variables de cargadores en mina
 

Stadistik01

  • 1. Facultad de Química e Ingeniería Química UNMSM ESTADISTICA A - 01 [email_address] [email_address]
  • 2. Tema Nº 01: ESTADISTICA DESCRIPTIVA I Facultad de Química e Ingeniería Química Ing. José Manuel García Pantigozo 2008 - II UNMSM ESTADISTICA A
  • 3.
  • 4.
  • 6. ¿Qué es la estadística? Objetivos Que deberían saber al terminar esta clase: Que queremos significar por estadística Que entendemos por estadística descriptiva e inferencial . Que es una población y que una muestra. Que es una variable , el dato y los datos Cuando la información se refiere a un parámetro y cuando a una estadística Distinguir cuando una variable es c ualitativa y cuando cuantitativa . Distinguir entre una variable discreta y continua. Distinguir las distintas escalas de medición nominal , ordinal , de intervalo y de razón
  • 7.
  • 8. Ciencia que proporciona las herramientas (métodos y procedimientos) necesarios para recolectar, procesar analizar e interpretar datos. ESTADISTICA
  • 9.
  • 10.
  • 11. ESTADISTICA ESTADISTICA DESCRIPTIVA ESTADISTICA INFERENCIAL Describe un conjunto de datos con indicadores estadísticos o estadígrafos Obtiene información (variables e indicadores) de una muestra representativa de población
  • 12.
  • 14.
  • 15. POBLACION MUESTRA Técnica Del Muestreo Inferencia Estadística Obtención de Variables e Indicadores: Estadígrafos (Estimadores) ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 17.
  • 18.
  • 19. Población y Muestra Población Muestra
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 24. VARIABLES Y SUS TIPOS La definición de una Población y sus Características dependerán (Variables) de sus unidades elementales que deben ser observadas y dependiendo de la naturaleza del problema planteado
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32. NIVELES DE MEDICION DE LAS VARIABLES
  • 33. NIVELES DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES DE ACUERDO A SU NATURALEZA PUEDEN ENCONTRARSE ENTRE ESTAS ESCALAS Escala de medidas NOMINAL ORDINAL INTERVALAR DE RAZON
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43. Resumen de Tipos de variables y Escalas de Medición Variable Cualitativa o Atributo Cuantitativa o Numérica Escala de Medición Nominal Escala de Medición Ordinal Escala de Medición Discreta Escala de Medición Continua
  • 44.
  • 45. TIPOS DE VARIABLES Variables Cuantitativas Variable : corresponde a la característica de la Unidad de Análisis Tipos de escala Intervalo o Razón DISCRETA Variables Cualitativas CONTINUA Toma valores enteros Ejemplos : Número de Hijos , Número de empleados de una empresa , Número de asignaturas aprobadas en un semestre , etc. Toma cualquier valor dentro de un intervalo Ejemplos : Peso (escala de Razón); Estatura (escala de Razón); Temperatura (Escala de Intervalo), etc. Escala de Razón : Tiene un cero absoluto, el cambio de unidad de medida no afecta la descripción de la variable. Escala Intervalo : Tiene un cero arbitrario y al cambiar de unidad de medida cambia la descripción de la variable. Unidad de Medida : Gramos o Kilos para la variable Peso; Grados C o F para Temperatura ORDINAL NOMINAL Característica o cualidad cuyas categorías no tienen un orden preestablecido. Ejemplos : Sexo, Deporte Favorito , etc. Característica o cualidad cuyas categorías tienen un orden preestablecido. Ejemplos : Calificación (S, N, A); Grado de Interés por un tema, etc. Clasificación de Variables
  • 47.
  • 48.
  • 50. Ejemplo Título y Subtítulo Fuente: …….. Nº valores del eje vertical = 0.60 x 8 = 4.8 = 5 Primer valor del eje vertical = 355 = 71 = 70 5
  • 51. Construc- ción de Gráficos
  • 52. Otros Gráficos: Especializados Mercado Bursátil Grafico de Velas (01/03 -28/03) Cierre apertura mínimo máximo Cotizaciones en alza Cotizaciones a la baja
  • 53. Inicial y Primaria Inicial y Primaria
  • 54. 1. Gráficos Lineales : Fuente : Bolsa de Valores de Lima. Bolsa de Valores de Lima: Cotizaciones Diarias de los ADR´s Telefónica de España: 1/10/01 - 23/01/02
  • 55. Fuente : Bolsa de Valores de Lima. Bolsa de Valores de Lima: Montos Negociados según Operación Julio 1988 - Junio 1998 ( miles US$) 1.a Gráficos Lineales Compuestos :
  • 56. 2. Gráficos de Barras Simple Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática - ENAHO 1998 PERU: POBLACIÓN SEGÚN NIVEL DE EDUCACIÓN : 1998 (Cifras Porcentuales) %
  • 57. Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática - ENAHO 1998 2a. Gráficos de Barras Compuesto PERU: POBLACIÓN SEGÚN NIVEL DE EDUCACIÓN POR SEXO : 1998 (Porcentajes) %
  • 58. Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática - ENAHO 1998 2a. Gráficos de Barras Compuesto PERU: POBLACIÓN SEGÚN NIVEL DE EDUCACIÓN POR SEXO : 1998 (Porcentajes) %
  • 59. GRAFICO DE BARRAS HORIZONTALES
  • 60. Fuente : Instituto Nacional de Estadística e Informática - ENAHO 1998 PERU: POBLACIÓN SEGÚN DOMINIOS DE ESTUDIO : 1997 (Porcentajes - Cifras Estimadas) 3. Gráfico Circular
  • 61. VOLUMEN NEGOCIADO EN LA BOLSA DE VALORES DE LIMA: DIC. 1999 (miles US$) RENTA VARIABLE 47% INSTRUMENTOS DE DEUDA 39% OPERACIONES DE REPORTE 14% 3. Gráfico Circular Fuente: Bolsa de Valores de Lima
  • 62. Miles de dólares US$ 4. Pictograma Gráfico Nº 3 Perú: Volumen de Ventas de Cerveza Pilsen y Cristral: 1990-95 (miles de US$)
  • 63. España: Pirámide Poblacional - 1981 Fuente: Boletín Demográfico 1981
  • 64. Perú: Pirámide Poblacional – 2005 (Cifras Porcentuales)
  • 65. Evolución de una Pirámide Poblacional
  • 66.  
  • 67. Gráfico: Mapa Estadístico
  • 68. Perú: Densidad: Poblacional (Habitantes/ Km 2 MAPA ESTADISTICO Fuente: Censo Poblacional 1993
  • 69. Gráfico: Pictograma Mujeres en el Mundo: 1990-95 Fuente: Roberto Avila Acosta - Estadística Elememtal
  • 70. DESCRIPCION DE DATOS: TABLAS Y GRAFICOS
  • 71.
  • 72.
  • 73. 1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA  ( f i ) GRAFICOS
  • 74. 1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA  ( f i ) GRAFICOS
  • 75. 1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA  ( f i ) GRAFICOS
  • 76.
  • 77. 1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA  ( F i ) TABLA 50 1 7 49 2 6 47 4 5 43 8 4 35 10 3 25 12 2 13 9 1 4 4 0 F i f i x i
  • 78. 1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA  ( F i ) GRAFICA
  • 79. 1-9 FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA  ( F i ) GRAFICA
  • 80.
  • 81. 1-9 FRECUENCIA RELATIVA ( h i ) GRAFICA
  • 82. 1-9 FRECUENCIA RELATIVA ( h i ) GRAFICA
  • 83.
  • 84. 1-9 FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA  (H i ) GRAFICA
  • 85. 1-9 FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA  (H i ) GRAFICA
  • 86.
  • 89.
  • 90. 1-9 FRECUENCIA PORCENTUAL  ACUMULADO (F i %) GRAFICA
  • 91. 1-9 FRECUENCIA PORCENTUAL  ACUMULADO (F i %) GRAFICA
  • 93.
  • 94.
  • 95.
  • 96.
  • 97.
  • 98. 3. Distribución de Frecuencias
  • 99. Distribución de Frecuencias 1 30 4 24 2 18 2 12 2 6 2 29 1 23 5 17 1 11 2 5 1 28 2 22 4 16 2 10 2 4 1 27 1 21 5 15 5 9 0 3 2 26 4 20 1 14 0 8 1 2 2 25 1 19 2 13 1 7 1 1 Nº hijos Nº Nº hijos Nº Nº hijos Nº Nº hijos Nº Nº hijos Nº
  • 100. Distribución de Frecuencias 100 30 Total 100.000 10.00 1.000 30 0.100 3 4 90.000 10.00 0.900 27 0.100 3 3 80.000 36.67 0.800 24 0.367 11 2 43.333 36.67 0.433 13 0.367 11 1 6.667 6.67 0.067 2 0.067 2 0 Hi% hi% Hi Fi h1 fi x
  • 102.
  • 103. 1280,5 1269,0 1284,0 1287,0 1275,5 1280,0 1280,5 1278,0 1275,5 1280,0 1274,5 1285,0 1282,0 1276,5 1268,5 1275,5 1269,0 1271,5 1280,5 1287,0 1276,5 1272,0 1273,0 1271,5 1275,5 1277,0 1278,0 1283,5 1274,5 1279,0 1287,5 1276,0 1279,5 1268,0 1269,0 1285,5 1268,0 1272,5 1266,5 1278,0 1267,0 1271,0 1275,5 1277,0 1283,0 1282,5 1272,5 1275,5 1275,0 1282,0 1271,0 1280,5 1266,0 1282,5 1284,5 1276,0 1279,0 1281,0 1276,0 1287,5 1273,5 1272,5 1279,5 1279,0 1276,0 1281,5 1278,0 1273,0 1280,0 1277,5 1286,0 1280,0 1281,0 1275,0 1278,5 1279,5 1273,5 1275,0 1276,5 1271,5 1284,5 1276,0 1268,5 1272,5 1284,5 1286,0 1271,0 1265,5 1279,5 1285,0 1280,0 1273,0 1284,0 1280,5 1275,5 1278,0 1279,5 1275,0 1267,0 1272,0 1282,0 1276,0 1269,5 1266,0 1273,5 1285,5 1275,5 1283,5 1285,0 1273,0
  • 104.
  • 105.
  • 106.   1.00   110     1.00 0.07 110 8 1286.45 (1285.05 - 1287.85 ] 0.93 0.12 102 13 1283.65 (1282.25 - 1285.05 ] 0.81 0.19 89 21 1280.85 (1279.45 - 1282.25 ] 0.62 0.11 68 12 1278.05 (1276.65 - 1279.45 ] 0.51 0.21 56 23 1275.25 (1273.65 - 1276.65 ] 0.30 0.15 33 16 1272.45 (1271.05 - 1273.85 ] 0.15 0.08 17 9 1269.65 (1268.25 - 1271.05 ] 0.07 0.07 8 8 1266.85 (1265.45 - 1268.25 ] Hi hi Fi fi MC INTERVALOS
  • 107.
  • 108. 70 38 70 47 35 26 78 82 74 41 54 41 59 53 50 73 61 75 65 62 47 52 68 52 69 42 77 53 45 68 85 60 61 33 45 61 35 21 51 35 44 45 54 51 55 48 60 76 34 74 53 64 80 32 63 72 62 75 45 56 75 80 70 74 76 48 59 65 73 57 39 46 57 56 60 50 88 82 22 62 55 72 68 40 37 78 43 36 67 43 28 56 79 84 49 36 65
  • 109.
  • 110.
  • 111. 5. DIAGRAMA DE PUNTOS
  • 112. DIAGRAMA DE PUNTOS (herramienta útil para pocos datos) Ejemplo: Datos de resistencia a la tensión de muestras de mortero Portland (Kg/cm 2 ) con polímero agregado: 16.85 16.40 17.21 16.35 16.52 17.04 16.96 17.15 16.59 16.57 mortero Portland sin modificar: 17.50 17.63 18.25 18.00 17.86 17.75 18.22 17.90 17.96 18.15
  • 113. DIAGRAMA DE PUNTOS (herramienta útil para pocos datos) 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 * * ** * * * * * * + + + + + + + + + + * = Mortero modificado + = Mortero sin modificar
  • 114. 5. DIAGRAMA DE Y DE TALLO Y HOJAS
  • 115. Ejemplo: Resistencia a la Tensión de 80 muestras de aleación Aluminio-Litio 105 221 183 186 121 181 180 143 97 154 153 174 120 168 167 141 245 228 174 199 181 158 176 110 163 131 154 115 160 208 158 133 207 180 190 193 194 133 156 123 134 178 76 167 184 135 229 146 218 157 101 171 165 172 158 169 199 151 142 163 145 171 148 158 160 175 149 87 160 237 150 135 196 201 200 176 150 170 118 149 DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS
  • 116. Tallo Hoja Frecuencia 7 6 1 8 7 1 9 7 1 10 5 1 2 11 5 8 0 3 12 1 0 3 3 13 4 1 3 5 3 5 6 14 2 9 5 8 3 1 6 9 8 15 4 7 1 3 4 0 8 8 6 8 0 8 12 16 3 0 7 3 0 5 0 8 7 9 10 17 8 5 4 4 1 6 2 1 0 6 10 18 0 3 6 1 4 1 0 7 19 9 6 0 9 3 4 6 20 7 1 0 8 4 21 8 1 22 1 8 9 3 23 7 1 24 5 1 DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS