EESTADISTICA

1. Encabezado:TALLER MARZO 2020. 1
Taller marzo 2020
Luz Stefany Prieto Ardila
11-4
Institución Educativa Liceo Departamental

2. TALLER MARZO 2020
1. Averigua: que es la estadística, ramas y de que trata cada una
¿Qué es la estadística?: La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que
permiten recolectar información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se
puede decir que es la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión
de los hechos a partir de la información disponible.
Ramas de la estadística:
La estadística descriptiva: que se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización
y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser
resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de descriptores numéricos son la media y
la desviación estándar. Resúmenes gráficos incluyen varios tipos de figuras y gráficos.
La inferencia estadística: que se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones
asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta lo aleatorio e incertidumbre en las
observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la
población de estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no
(prueba de hipótesis), estimaciones de características numéricas (estimación), pronósticos de
futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones
entre variables (análisis de regresión).
tanto la estadística descriptiva como la estadística inferencial van de la mano.
La estadística inferencial se divide en:
Estadística paramétrica:
Comprende los procedimientos estadísticos basados en la distribución de los datos reales, los
cuales se determinan mediante un número finito de parámetros (número que resume la cantidad de
datos derivados de una variable estadística).
Para aplicar procedimientos paramétricos, en su mayoría, se requiere conocer previamente la
forma de distribución para las formas resultantes de la población estudiada.
Por ello, si se desconoce en su totalidad la distribución que siguen los datos obtenidos, se debe
utilizar un procedimiento no paramétrico.

3. Estadística no paramétrica:
Esta rama de la estadística inferencial comprende los procedimientos aplicados en pruebas y
modelos estadísticos en los cuales su distribución no se ajusta a los llamados criterios paramétricos.
Al ser los datos estudiados los que definen su distribución, está no puede ser definida previamente.
La estadística no paramétrica es el procedimiento que debe ser elegido al desconocer si los datos
se ajustan a una distribución conocida, de manera que pueda ser un paso previo al procedimiento
paramétrico.
Así mismo, en una prueba no paramétrica, las posibilidades de error se disminuyen mediante el
uso de tamaños muestrales adecuados.
3- Estadística matemática
La estadística matemática consiste en la obtención de información a partir de los datos y utiliza
técnicas matemáticas tales como: análisis matemático, álgebra lineal, análisis estocástico,
ecuaciones diferenciales, etc.
Aplicaciones de la estadística (educación, contaduría, administración, gerontología, deporte,
economía)
EDUACION: en la estadística aplicada les permite verificar y analizar si están llegado al nivel
que desean en el desarrollo de sus asignaturas, en la forma de evaluar, calificar a los alumnos y
ajustarse a las necesidades de la comunidad estudiantil evitando de esta manera la deserción y la
reprobación de los estudiantes. La estadística ha resultado de mucha utilidad por lo que ha
adquirido un papel clave en la investigación se usa como un valioso auxiliar de los campos del
conocimiento y es importante para la toma de decisiones.
Objetivos de la Estadística Aplicada a la Educación:
Analizar los datos a partir de la base de la percepción social.
Analizar desde el punto de vista crítico los contextos educativos y sociales donde se desarrolla la
labor de enseñanza aprendizaje.

4. Comprender que la educación se basa en el contexto cuantitativo y cualitativo lo cual es
fundamental para su estudio.
Valorar las herramientas que sirven para generar el servicio profesional de la educación.
CONTADURIA: La estadística ayuda a la contabilidad en el empleo de cálculos de tipo
estadístico, permitiendo establecer registros contables que afectan los estados financieros.
 La estadística ayuda a la contabilidad en cuanto a su agilidad, procesamiento, análisis e
interpretación de información, dando como resultado la toma de decisiones confiables
sobre criterios económicos.
 La estadística se aplica para la selección de muestras en una auditoria.
 Ayuda a medir la variación de costos de una producción.
 Brinda información para la toma de decisiones, plantación y control en cuanto a sus
resultados.
 Ayuda para poder diferenciar las ventas que se han realizado en la empresa por medio de
la estadística anual.
 Se elaboran informes más rápido, concisos y detallados.
 Se basa de una gran variedad de información de datos contables.
 Permite comparar los resultados de una empresa en el pasado, con aquellos obtenidos en
el presente.
 La estadística se ejerce dentro de la contabilidad llevando el nombre de “contabilidad
administrativa”.
ADMINISTRACION: La administración de empresas como una ciencia económica no es la
excepción, esta información se conforma varias veces en datos estadísticos, que deben ser
interpretados de la mejor forma y de acuerdo a cada situación por el personal ejecutivo y
administrativo de la compañía, por lo tanto, no se puede gerenciar lo que no se puede evaluar. La
medición de los procesos valiéndose de la información estadística es clave en la consecución de
las metas y objetivos empresariales, por lo tanto, si la administración no está en capacidad de medir
la información como puede mejorar, controlar e implementar mejoras.
Para un administrador (a), la realización de pronósticos es de suma importancia ya que son útiles
para prevenir los cambios del entorno, de manera que anticipándose a ellos sea más fácil la
adaptación de las organizaciones y la integración de los objetivos y decisiones de las mismas.
A través de los pronósticos, se pueden prever las perdidas en los resultados de los estados
financieros futuros, y de esta manera se pueden tomar decisiones bien sea la reducción de costos
y gastos, planear estrategias que ayuden al mejoramiento de la compañía, y que se cumpla con el
objetivo de toda empresa que es la de generar

5. GERONTOLOGIA: En el momento de la recolección de datos en los diferentes ámbitos que
trabaja la gerontología como lo son la salud, la psicología, la integración social y económica de
las personas que se encuentran en la etapa de la vejes. Permite además de una forma eficiente de
la recolección de datos, también ayuda a organizar los datos sacados de la población observada y
sacar a la luz posibles dificultades o problemas ya vigentes en la investigación.
Una vez organizados los datos en las diferentes situaciones encontradas se pueden plantear
diferentes métodos para la resolución de los problemas anteriormente mencionados.
DEPORTE: Un control científico del proceso de entrenamiento deportivo exige el uso adecuado
de modelos estadísticos matemáticos.
Los métodos estadísticos matemáticos además de facilitar la recogida y organización de los datos
en el desarrollo del entrenamiento deportivo posibilitan conocer si se han cumplido o no los
objetivos trazados, retroalimenta al entrenador y este decide sobre la estrategia a seguir con sus
atletas, siempre tratando de alcanzar elevados rendimientos deportivos, pero sin comprometer la
calidad de vida del atleta.
La delimitación de cuáles modelos estadísticos ayuda a la solución de problemas concretos del
control del entrenamiento deportivo orienta a los entrenadores en la utilización de los mismos
como instrumentos de trabajo en su labor profesional.
ECONOMIA: Calcular los posibles valores futuros de alguna variable económica de interés.
- Hacer una estimación de la media de algún valor económico.
- Hacer un estudio para determinar cuáles son las variables más importantes que explican
determinado fenómeno económico.
Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal.
Distribución de frecuencias (nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa
porcentual,
equivalencia en grados)
HIPOTESIS: es una proposición o supuesto sobre los parámetros de una o más poblaciones. Es
importante recordar que las hipótesis siempre son proposiciones sobre la población o distribución
bajo estudio, no proposiciones sobre la muestra.

6. VARIABLE: Una variable refiere, en una primera instancia, a cosas que son susceptibles de ser
modificadas (de variar), de cambiar en función de algún motivo determinado o indeterminado.
El término variable alude a las cosas de poca estabilidad, que en poco tiempo pueden tener fuertes
alteraciones o que nunca adquieren una constancia (muy frecuentemente sucede esto con el clima,
o el humor de una persona).
DATO: Un dato es la representación de una variable que puede ser cuantitativa o
cualitativa, indican un valor que se le asigna a las cosas. Los datos son información. Los datos
describen en su conjunto nos hablan de hechos empíricos. Un dato por sí solo no puede demostrar
demasiado, siempre se evalúa el conjunto para poder examinar los resultados.
Los datos que se ingresan en una base pueden ser de diversos tipos, según la información que se
acumule en dicha base. Por ejemplo, puede ser una base de datos de información personal, entonces
los datos serán numéricos, alfabéticos y alfa-numéricos.
MUESTRA: Muestra es una porción de la totalidad de un fenómeno, producto o actividad que se
considera representativa del total también llamada una muestra representativa.
En estadísticas, la muestra es una porción extraída mediante métodos específicos que representan
los resultados de una totalidad llamada población usando la probabilidad como, por ejemplo, “la
muestra estadística de 100 personas que se someten a una encuesta para conocer la satisfacción de
un producto”.
NIVEL DE MEDICION NOMINAL: Implican determinar la ausencia o presencia de una
característica. Clasifica a los individuos de acuerdo con la característica que poseen. Por lo tanto,
alcanzan un nivel de clasificación.
No poseen propiedades cuantitativas. El nivel nominal permite mencionar similitudes y diferencias
entre los casos. Solo se pueden interpretar que son diferentes entre sí, sin que se pueda afirmar que
uno es superior a otro y, por lo tanto, sin que se puedan ordenar.
Ejemplos: Sexo, Estado Civil, Nacionalidad.
DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS: En estadística, se le llama distribución de frecuencias a
la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de
observaciones en cada categoría.1 Esto proporciona un valor añadido a la agrupación de datos. La
distribución de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el
número existente en cada clase.

7. NOMBRE DE UNA VARIABLE: una variable es un espacio de la memoria del ordenador a la
que asignamos un contenido que puede ser un valor numérico o alfanumérico (solo texto o texto
con números). Cada variable tiene un único nombre el cual no puede ser cambiado. Dos o mas
variables pueden tener el mismo contenido, pero no el mismo nombre. El nombre de una variable
comenzara siempre por una letra, pudiendo contener a continuación tanto letras como números.
FRECUENCIA ABSOLUTA: La frecuencia absoluta es una medida estadística que nos da
información acerca de la cantidad de veces que se repite un suceso al realizar un número
determinado de experimentos aleatorios. Esta se representa mediante las letras fi. La letra f se
refiere a la palabra frecuencia y la letra i se refiere a la realización i-estima del experimento
aleatorio.
FRECUENCIA RELATIVA PORCENTUAL: La frecuencia relativa porcentual es el
porcentaje de la frecuencia relativa, siendo esta la división de la frecuencia absoluta entre el total
de valores en una selección de datos.
La frecuencia relativa es muy usada en probabilidad, y hace referencia a la relación de una
frecuencia absoluta entre un total.
Este valor de frecuencia relativa porcentual representa la posibilidad sobre 100% de encontrar este
número en una serie de datos, es por esta razón que es una relación de frecuencias.
EQUIVALENCIA EN GRADOS: Puedes describir una fracción de un circulo mediante el uso
de un porcentaje o describiendo el ángulo equivalente en grados. Para convertir grados a
porcentaje, debes multiplicar el numero total de grados en un circulo por el porcentaje. Las
pendientes son otra entidad que se mide comúnmente en ambos sentidos.