términos basicos

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Estadística
Alumno:
Daniel Matos 23.681.823

2. Variable
Una variable es la expresión simbólica representativa de un elemento no
especificado comprendido en un conjunto. Este conjunto constituido por todos los
elementos o variables, que pueden sustituirse unas a otras es el universo de
variables. Se llaman así porque varían, y esa variación es observable y medible. ,
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. En
otras palabras, una variable es un símbolo que permite identificar a un elemento
no especificado dentro de un determinado grupo. Este conjunto suele ser definido
como el conjunto universal de la variable (universo de la variable, en otras
ocasiones), y cada pieza incluida en él constituye un valor de la variable. Derivada
del término en latín variabilis, variable es una palabra que representa a aquello
que varía o que está sujeto a algún tipo de cambio.
Como podrán advertir, las variables son elementos presentes en fórmulas,
proposiciones y algoritmos, las cuales pueden ser sustituidas o pueden adquirir sin
dejar de pertenecer a un mismo universo, diversos valores. Cabe mencionar que
los valores de una variable pueden enmarcarse dentro de un rango o estar
limitados por situaciones de pertenencia.
Variable
Por ejemplo: x es una variable del universo {1, 3, 5, 7}. Por lo tanto, x puede ser
igual a cualquiera de los recién mencionados valores, con lo cual es posible
reemplazar a x por cualquier número impar que sea inferior a 8.

3. Tipos de variables
 Independiente: es aquella cuyo valor no depende del de otra variable.
 Dependiente: es aquella cuyos valores dependen de los que
tomen otra variable
 Cualitativas: se refieren a características o cualidades que no pueden ser
medidas con números.
Ejemplos de variables estadísticas cualitativas
- Color de los ojos.
- Bondad de una persona.
- Profesión de una persona.
 Cualitativa ordinal: presenta modalidades no numéricas, en las que existe
un orden
 Discreta: es aquella que solo puede tomar un número finito de
valores entre dos valores cualesquiera de una característica.
Ejemplo: El número de herma nos de 5 amigos : 2, 1, 0, 1, 3.
 Continua: es aquella que puede tomar un número infinito de
valores entre dos valores cualesquiera de una característica.
Ejemplo: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
 Cuantitativos: Son aquellos que se pueden medir
Ejemplo: pueden ser 1, 2, 3 …, pero nunca podrá ser 3,45.

4. Población
Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos
que presentan características comunes. Es un conjunto de todos los elementos
que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones
Ejemplo: En la universidad Santiago Mariño hay una población de estudiantes,
muestra una disminución de estudiantes en el 2016
Muestra
Se llama muestra a una parte de la población a estudiar qué sirve para
representarla. Debe ser definida en base de la población determinada, y las
conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la
población en referencia
Ejemplo: En la universidad Santiago Mariño hay una población de estudiantes,
muestra una disminución de estudiantes en el 2016
Parámetros
Es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística.
Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una
tabla o por una gráfica. Un número que se obtiene a partir de los datos de una
distribución estadística. Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la
información dada por una tabla o por una gráfica. Tipos de parámetros
estadísticos Hay tres tipos parámetros estadísticos: De centralización .De posición
De dispersión

5. Estadísticos
En estadística un estadístico (muestral) es una medida cuantitativa, derivada de
un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir
características de una población o modelo estadístico.
Más formalmente un estadístico es una función medible T que, dada una muestra
estadística de valores {displaystyle (X_{1},X_{2},...,X_{n})} (X_1,X_2,...,X_n), les
asigna un número, {displaystyle T(X_{1},X_{2},...,X_{n})} T(X_1,X_2,...,X_n), que
sirve para estimar determinado parámetro de la distribución de la que procede la
muestra. Así, por ejemplo, la media de los valores de una muestra (media
muestral) sirve para estimar la media de la población de la que se ha extraído la
misma; la varianza muestral podría usarse para estimar la varianza poblacional,
etc.1 Esto se denomina como realizar una estimación puntual.Escalas.
Llamaremos medición al proceso de atribuir números a las variables. El conjunto
de reglas o modelos desarrollados para la asignación de números a las variables
es lo que se denomina escala
Ejemplos: escala de colores, musical, etc.
Tipos de escalas
 Escala nominal: nos permite identificar sujetos como "iguales" o
"diferentes"
 Escala ordinal: Esta escala no sólo permite la identificación y
diferenciación de los sujetos sino que además permite establecer relaciones
del tipo "mayor que" o "menor que"
 Escala de intervalo: Con esta escala, además de poder identificar un
objeto y establecer relaciones del tipo mayor que y menor que, también
podemos hacer afirmaciones acerca de las diferencias en la cantidad del
atributo de unos y otros objetos
 Escala de razón: También se llama de proporción o de cociente. Además
de las características de las otras tres escalas, contamos con una unidad
de medida con cero absoluto

6. Medición
La asignación de números a objetos o eventos de acuerdo a un conjunto de
reglas. Lo que destaca de cualquiera de estas definiciones es que si bien la
medición se realiza sobre los elementos u objetos (unidades de estudio) son las
variables las que posibilitan la división en clases. Esto nos abre a la necesidad de
conocer la naturaleza de las variables para conocer cómo medir sus propiedades.
El proceso de asignar un valor numérico a una variable se llama medición. Las
escalas de medición sirven para ofrecernos información sobre las clasificaciones
que podemos hacer con respecto a las variables (discretas o continuas).
Cuando se mide una variable el resultado puede aparecer en uno de cuatro
diversos tipos de escalas de medición; nominal, ordinal, intervalo y razón.Conocer
la escala a la que pertenece una medición es importante para determinar el
método adecuado para describir y analizar esos datos.
Razón
La Razón es el cociente entre dos números, en el que ninguno o sólo algunos
elementos del numerador están incluidos en el denominador. El rango es de 0 a
infinito. Es la comparación entre dos cantidades.
NOTA:
Si dicha comparación se realiza mediante una sustracción se llama razón
aritmética
Pero si se realiza mediante una división se llamara razón geométrica
Ejemplo:
Las edades de Eduardo y René son 48 y 12 años se observa que:
 48-12= 36 Razón aritmética (Sustracción)
48 excede a 12 en 36 unidades.
 48/12=4 Razón geométrica (División)
48 es a 4 veces 12

7. Tasa
Está asociado con la rapidez o velocidad de cambio de un fenómeno como
nacimiento, crecimiento, muerte, en función o en relación con alguna unidad de
tiempo.
Teniendo en mente este concepto, se comprende que los requerimientos para el
cálculo de tasas son importantes:
El numerador debe ser la expresión de un cambio respecto de la ocurrencia de
eventos en individuos desde una condición basal hasta una final.
El numerador debe expresar el concepto de exposición de un conjunto de
individuos, en un periodo determinado.
Proporción
Proporción: La proporción es una razón en la cual los elementos del numerador
están incluidos en el denominador. Se utiliza como estimación de la probabilidad
de un evento. El rango es de 0 a 1, o de 0 a 100%.Los conceptos que se
presentarán a continuación en ocasiones se emplean de manera ligera, sin tener
claro su significado y aplicación en Medicina.
Proporción (muestral): es el cociente del número de veces que se presenta un
valor o característica con respecto al total de la muestra de la variable en estudio.
Por ejemplo: en un estudio médico sobre el Alzheimer se examinaron 280 mujeres
y 220 hombres, entonces se puede notar que:
Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56
Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44
Es importante aclarar que las proporciones, se relacionan con las frecuencias
relativas simples; su rango, va desde cero hasta uno (ambos inclusive), en otras
palabras, el campo de existencia de las proporciones se encuentra en el intervalo
[0,1] y la sumatoria de las proporciones es igual a uno.

8. Diferencias entre estadística descriptiva he inferencial
La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de
una población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y
simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente
y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee
.La estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, sub con juntos
formados por algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra
se pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona
la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede tener
en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para cuyo estudio
se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y
matemáticas

9. Bibliografía
www.google.com.ve
www.wikipedia.com
www.rincóndelbago.com
www.deconceptos.com
www.slidershare.com
www.monografias.com