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Ingeniería en sistemas 
computacionales. 
José Gabriel Leal Villamil. 
Análisis 
estadístico
Análisis Estadístico 
La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e 
interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para 
ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o 
irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma 
aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es 
decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con 
la investigación científica.
Estadística Descriptiva 
La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, 
visualización y resumen de datos originados a partir de los 
fenómenos de estudio, 
La estadística es una rama de la matemática que se encarga 
de recopilar e interpretar los datos obtenidos en un estudio. 
Se conoce como estadística descriptiva al conjunto de los 
métodos de recolección, descripción, resumen y visualización 
de los datos, que pueden exhibirse en forma gráfica o 
numérica.
Ejemplos De Graficas 
Grafica Circular 
Histograma 
Grafica poblacional
Estadística Diferencial 
se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones 
asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la 
aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en 
los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. 
Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas 
si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características 
numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, 
descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de 
relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de 
modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.
Ejercicios y Algoritmo 
En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas 
relacionadas, un algoritmo (del griego y latín, dixit algorithmus y este 
a su vez del matemático persa Al-Juarismi1) es un conjunto 
preescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y 
finitas que permite realizar una actividad mediante pasos sucesivos 
que no generen dudas a quien deba realizar dicha actividad. Dados 
un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se 
llega a un estado final y se obtiene una solución. Los algoritmos son 
el objeto de estudio de la algoritmia.
Maquina Turing 
Una máquina de Turing es un dispositivo que manipula 
símbolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de 
reglas. A pesar de su simplicidad, una máquina de Turing puede 
ser adaptada para simular la lógica de cualquier algoritmo de 
computador y es particularmente útil en la explicación de las 
funciones de una CPU dentro de un computador.
Algoritmo 
Tiempo secuencial. Un algoritmo funciona en tiempo discretizado –paso 
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cada entrada válida (la entrada son los datos que se le suministran al 
algoritmo antes de comenzar). 
Estado abstracto. Cada estado computacional puede ser descrito 
formalmente utilizando una estructura de primer orden y cada algoritmo es 
independiente de su implementación (los algoritmos son objetos 
abstractos) de manera que en un algoritmo las estructuras de primer 
orden son invariantes bajo isomorfismo. 
Exploración acotada. La transición de un estado al siguiente queda 
completamente determinada por una descripción fija y finita; es decir, 
entre cada estado y el siguiente solamente se puede tomar en cuenta una 
cantidad fija y limitada de términos del estado actual
Algoritmo 
Los algoritmos pueden ser expresados de muchas maneras, incluyendo 
al lenguaje natural, pseudocódigo, diagramas de flujo y lenguajes de 
programación entre otros. Las descripciones en lenguaje natural tienden 
a ser ambiguas y extensas. El usar pseudocódigo y diagramas de flujo 
evita muchas ambigüedades del lenguaje natural. Dichas expresiones 
son formas más estructuradas para representar algoritmos; no obstante, 
se mantienen independientes de un lenguaje de programación 
específico.
Algoritmo 
Descripción de alto nivel. Se establece el problema, se selecciona un modelo 
matemático y se explica el algoritmo de manera verbal, posiblemente con 
ilustraciones y omitiendo detalles. 
Descripción formal. Se usa pseudocódigo para describir la secuencia de 
pasos que encuentran la solución. 
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Analisis estadistico

  • 1. Ingeniería en sistemas computacionales. José Gabriel Leal Villamil. Análisis estadístico
  • 2. Análisis Estadístico La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
  • 3. Estadística Descriptiva La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio, La estadística es una rama de la matemática que se encarga de recopilar e interpretar los datos obtenidos en un estudio. Se conoce como estadística descriptiva al conjunto de los métodos de recolección, descripción, resumen y visualización de los datos, que pueden exhibirse en forma gráfica o numérica.
  • 4. Ejemplos De Graficas Grafica Circular Histograma Grafica poblacional
  • 5. Estadística Diferencial se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.
  • 6. Ejercicios y Algoritmo En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas, un algoritmo (del griego y latín, dixit algorithmus y este a su vez del matemático persa Al-Juarismi1) es un conjunto preescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite realizar una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba realizar dicha actividad. Dados un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se llega a un estado final y se obtiene una solución. Los algoritmos son el objeto de estudio de la algoritmia.
  • 7. Maquina Turing Una máquina de Turing es un dispositivo que manipula símbolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de reglas. A pesar de su simplicidad, una máquina de Turing puede ser adaptada para simular la lógica de cualquier algoritmo de computador y es particularmente útil en la explicación de las funciones de una CPU dentro de un computador.
  • 8. Algoritmo Tiempo secuencial. Un algoritmo funciona en tiempo discretizado –paso a paso–, definiendo así una secuencia de estados "computacionales" por cada entrada válida (la entrada son los datos que se le suministran al algoritmo antes de comenzar). Estado abstracto. Cada estado computacional puede ser descrito formalmente utilizando una estructura de primer orden y cada algoritmo es independiente de su implementación (los algoritmos son objetos abstractos) de manera que en un algoritmo las estructuras de primer orden son invariantes bajo isomorfismo. Exploración acotada. La transición de un estado al siguiente queda completamente determinada por una descripción fija y finita; es decir, entre cada estado y el siguiente solamente se puede tomar en cuenta una cantidad fija y limitada de términos del estado actual
  • 9. Algoritmo Los algoritmos pueden ser expresados de muchas maneras, incluyendo al lenguaje natural, pseudocódigo, diagramas de flujo y lenguajes de programación entre otros. Las descripciones en lenguaje natural tienden a ser ambiguas y extensas. El usar pseudocódigo y diagramas de flujo evita muchas ambigüedades del lenguaje natural. Dichas expresiones son formas más estructuradas para representar algoritmos; no obstante, se mantienen independientes de un lenguaje de programación específico.
  • 10. Algoritmo Descripción de alto nivel. Se establece el problema, se selecciona un modelo matemático y se explica el algoritmo de manera verbal, posiblemente con ilustraciones y omitiendo detalles. Descripción formal. Se usa pseudocódigo para describir la secuencia de pasos que encuentran la solución. Implementación. Se muestra el algoritmo expresado en un lenguaje de programación específico o algún objeto capaz de llevar a cabo instrucciones.
  • 11. GRACIAS POR SU ATENCION………