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1. CONCEPTOS<br />Presentación de la información estadística<br />Etapa de la tarea estadística donde se resumen los datos relevados, para su correcto análisis. Comienza con la representación gráfica de los datos relevados, para individualizar los valores atípicos y encontrar características importantes de los mismos. Luego se procede a tabular los datos de forma eficiente (dependiendo de la cantidad y representatividad de ellos, puede hacerse por intervalos o en forma simple). Esa tabulación mostrará la distribución de los datos, utilizando el concepto de frecuencia relativa.<br />Medidas de tendencia central<br />Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro de la distribución de datos se denomina medida o parámetro de tendencia central o de centralización. <br />Entre las medidas de tendencia central tenemos<br />Media aritmética: es el valor obtenido por la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos<br />Moda: La moda es el dato más repetido, el valor de la variable con mayor frecuencia absoluta.[5] En cierto sentido la definición matemática corresponde con la locución estar de moda, esto es, ser lo que más se lleva<br />Mediana: es un valor de la variable que deja por debajo de sí a la mitad de los datos, una vez que éstos están ordenados de menor a mayor.[7] Por ejemplo, la mediana del número de hijos de un conjunto de trece familias, cuyos respectivos hijos son: 3, 4, 2, 3, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1 y 1, es 2, puesto que, una vez ordenados los datos: 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, el que ocupa la posición central es 2:<br />27241535560<br />150495710565En caso de un número par de datos, la mediana no correspondería a ningún valor de la variable, por lo que se conviene en tomar como mediana el valor intermedio entre los dos valores centrales. Por ejemplo, en el caso de doce datos como los anteriores:<br />1543050118745Se toma como mediana <br />Medidas De Dispersión Absoluta<br />La dispersión se puede medir en términos de distancia (diferencial) entre los valores de un conjunto de datos y se considera una medida de referencia de ese mismo conjunto.<br />Medidas De Dispersión RelativasCuando se necesita comparar dos o más series de datos a veces no es posible hacerlo con las medidas absolutas, ya sea porque las unidades son diferentes o porque tienen diferente media, en éstos casos deben utilizarse cantidades relativas definida generalmente como:Dispersión relativa = Dispersión absoluta / mediaCoeficiente De VariaciónEs la medida de dispersión relativa más usada y se define como el cociente de la desviación estándar entre el promedio aritmético, expresado en porcentaje y es adimensionalV = S / X<br />Fenómenos Aleatorios Y Determinanticos<br />El fenómeno aleatorio es aquel que bajo el mismo conjunto aparente de condiciones iniciales, puede presentar resultados diferentes, es decir, no se puede predecir el resultado exacto de cada experiencia particular. (Ej: Lanzamiento de un dado). <br />Fenómeno determinista, en el que conocer todos los factores de un experimento nos hace predecir exactamente el resultado del mismo. Por ejemplo, conociendo la altura desde la que se arroja un móvil es posible saber exactamente el tiempo que tardará en llegar al suelo en condiciones de vacío.<br />La Distribución Normal: <br />una distribución de una variable aleatoria continua.Una muy importante distribución continua de probabilidad es la distribución normal. Varios matemáticos intervinieron en su desarrollo entre ellos figura el astrónomo del siglo XVIII Karl Gauss, a veces es llamada en sus honor la distribución de Gauss. Características de la distribución normal de la probabilidad. 1. La curva tiene un solo pico, por consiguiente es unimodal. Presenta una forma de campana. <br />2. La media de una población distribuida normalmente se encuentra en el centro de su curva normal. <br />3. A causa de la simetría de la distribución normal de probabilidad, la mediana y la moda de la distribución también se hallan en el centro, por tanto en una curva normal, la media, la mediana y la moda poseen el mismo valor. <br />4. Las dos colas (extremos) de una distribución normal de probabilidad se extienden de manera indefinida y nunca tocan el eje horizontal. <br />Distribuciones Muéstrales<br />La comprensión del concepto de la distribución de muestreo es fundamental para el correcto entendimiento de la inferencia estadística. <br />Una distribución de la población es la distribución de la totalidad de las medidas individuales de una población, en tanto que una distribución muestral es la distribución de los valores individuales incluidos en una muestra. <br />En contraste con estas distribuciones de medidas individuales, una distribución de muestreo se refiere a la distribución de los diferentes valores que una estadística muestral, o estimador, podría adoptar en muchas muestras del mismo tamaño. <br />Así, aunque por lo general disponemos únicamente de una muestra aleatoria o subgrupo racional, reconocemos que la estadística muestral particular que determinamos, como la media o mediana de la muestra, no es exactamente igual al respectivo parámetro de la población. <br />Más aún, el valor de una estadística muestral variará de una muestra a otra, a causa de la variabilidad del muestreo aleatorio, o error de muestreo. Ésta es la idea en la que se apoya el concepto de que toda estadística muestral es de hecho un tipo de variable cuya distribución de valores está representada por una distribución de muestreo.<br />Distribución muestra de medias<br />Una distribución muestral de medias o una distribución en el muestreo de la media se define como el conjunto de todas las medias que se pueden calcular en todas las muestras posibles que se pueden extraer, con o sin reemplazo, de una determinada población. Para detectar las relaciones a que nos hemos referido, partiremos de un ejemplo con una población pequeña.<br />Media <br />Es el promedio aritmético de las medias del conjunto de datos; ya sea de la población o de la muestra.<br />También habremos de referirnos a la media como el valor esperado de X, y se denotará con E (X).<br />Varianza<br />Es el promedio de la suma de los cuadrados de las desviaciones. Se entiende por desviación la diferencia de una media respecto a la media<br />Como puede verse, la varianza es una medida de dispersión. Indica, en promedio, qué tan alejados están los datos respecto de la media.<br />Desviación típica o estándar <br />Es la raíz cuadrada de la varianza.<br />