1. Estadística y Probabilidad
Conceptos Básicos
Diana Guzmán Aguilar

2. Estadística Descriptiva
• Es un conjunto de teorías y métodos que han
sido desarrollados para tratar la
recolección, organización, presentación, anális
is e interpretación de un gran conjunto de
datos con el fin de extraer conclusiones útiles
que ayuden a la toma de decisiones.

3. Finalidad de la estadística
Disminuir el grado de incertidumbre.
Conocer la realidad de un fenómeno y
determinar los cambios y las causas que lo
originan.
 Para hacer estimaciones sobre
comportamientos futuro.

4. Definiciones Básicas
• Población o Universo: Es el total del conjunto de
elementos u objetos de los cuales se quiere obtener
información.
• Muestra: Es un subconjunto de unidades de
análisis de la población dada destinada a
suministrar información sobre la población.
• Variable: Es una característica (magnitud, vector
o numero) que puede ser medida, adoptando
diferentes valores en cada uno de los casos.

5. TIPOS DE VARIABLES
Variables Cuantitativas
Intervalo
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; Estatura; Temperatura, etc.
Unidad de Medida: Gramos o Kilos para la variable Peso; Grados C o F para Temperatura
ORDINALNOMINAL
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.

6. Medidas Descriptivas
• Una medida descriptiva, es un número que permite
resumir el conjunto de datos. Las medidas más
usuales son:
 Medidas de Tendencia Central (Media, Moda y
Mediana)
 Medidas de Posición (Percentiles, cuartiles y deciles).
 Medidas de Variabilidad (Rango, Varianza, desviación
estándar, rango intercuartil).
 Medidas de forma (Simetría y curtosis)

7. Medidas de tendencia central: Son medidas que
representan la población o la muestra, porque alrededor
de estas se concentran la mayoría de los datos.
Medidas de posición: Son aquellas que dividen un
conjunto de datos ordenado en partes iguales o grupos
con la misma cantidad de individuos.
Medidas de variabilidad: Son aquellas que indican la
mayor o menor concentración de los datos con respecto
a las medidas de tendencia central.
Medidas de forma: Son medidas numéricas que
permiten determinar la forma que tiene la curva de los
datos.

8. Conceptos Básicos de Probabilidad
La teoría de la probabilidad es la
parte de las matemáticas que estudia
los fenómenos aleatorios estocásticos.
Estos deben contraponerse a los
fenómenos determinísticos, los cuales
son resultados únicos y/o previsibles
de experimentos realizados bajo las
mismas condiciones determinadas, por
ejemplo, el lanzamiento de un dado o
de una moneda. La teoría de
probabilidades se ocupa de asignar un
cierto número a cada posible resultado
que pueda ocurrir en un experimento
aleatorio, con el fin de cuantificar
dichos resultados y saber si un suceso
es más probable que otro.
Aritz Martínez -Tomada de flickr

10. Biografía
• Bibliografía
• Spiegel, Murray. 1970. Estadística, McGraw-Hill, México.
• Olav Kallenberg, Probabilistic Symmetries and Invariance
Principles. Springer-Verlag, New York (2005). 510 pp. ISBN
0-387-25115-4
• Kallenberg, O., Foundations of Modern Probability, 2nd ed.
Springer Series in Statistics. (2002). 650 pp. ISBN 0-387-
95313-2
• http://es.wikipedia.org/wiki/Fen%C3%B3meno_aleatorio
• http://www.mathematik.com/Kolmogorov/index.html.
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