estadistica

1. UNIVERSIDAD NACIONAL DANIEL ALCIDES CARRION
FACULTAD DE INGENIERÍA DE MINAS
ESCUELA DE FORMACIÓN PROFESIONAL
DE INGENIERÍA DE MINAS
ESTADISTICA E INFERENCIAL
SEMESTRE II
– CICLO NIVELCIÓN
Carlos
Rojas
Cerro de Pasco - 2024

2. 2
Definiciones básicas
• Habitantes de una ciudad.
• Televisores fabricados en una factoría.
• Alumnos de primero de bachillerato.
• Color del pelo: negro, castaño, rubio o pelirrojo
• Sexo: hombre o mujer
• Miembros asalariados de una familia: 0, 1 , 2 , 3 ,4
,
• Alturas de alumnos:178, 169, 172, 183, …
Variable estadística : Cada uno de los rasgos o
características que se quiere estudiar de los elementos de
la población, susceptible o no de medida.
Población: Conjunto de elementos que se quiere estudiar.
Muestra: Cualquier subconjunto de una población. El
número de elementos de una muestra se llama tamaño.

3. Definiciones básicas
• Es sinónimo de unidad básica o última del muestreo
• Ingreso promedio de los trabajadores
• Frecuencia de venta de productos
Estadístico : Es una medida descriptiva de una muestra
Individuo: Cada uno de los elementos que componen una
población y/o muestra .
Carácter : Propiedad o cualidad que presentan los
elementos de una población que se desea estudiar .
• Cualitativo cuando no puede medirse numéricamente
• Cuantitativo cuando puede medirse numéricamente (Variable)

4. 4
Tipos de Estadística
– Trata del recuento, ordenación y clasificación de
los datos obtenidos de las observaciones:
• Construcción de tablas, gráficos y cálculo de parámetros.
• La Estadística descriptiva o deductiva:
• La Estadística inferencial o inductiva:
– Utiliza los resultados de la estadística
descriptiva y se apoya en el cálculo de
probabilidades para la obtención de
conclusiones sobre una población a partir de los
resultados obtenidos de una muestra.

5. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
La estadística Inferencial, es el proceso por el cual se deducen
(infieren) propiedades o características de una población a
partir de una muestra significativa.
Población Muestra
Definición Colección de elementos
considerados
Parte o porción de la
población seleccionada
para su estudio
Características “Parámetros” “Estadísticos”
Símbolos Tamaño de la población = N Tamaño de la muestra =
n
Media de la población = μ
Desviación estándar de la
población = σ
Desviación estándar de
la muestra = s
Media de la muestra =

6. MÉTODO
DE
MUESTRE
O
Métodos probabilísticos.- Muestra que se selecciona de
modo que cada integrante de la población en estudio
tenga una probabilidad conocida( pero distinta de cero) de
ser incluido en la muestra.
Métodos no probabilísticos.- Interviene la opinión del investigador
para obtener cada elemento de la muestra.
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADO

7. MUESTRE
O
ALEATORI
O SIMPLE
Muestra seleccionada de manera que cada integrante
de la población tenga la misma probabilidad de quedar
incluido.
MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
Los integrantes o elementos de la población se ordenan en alguna
forma (Ejemplo: alfabéticamente) se selecciona al azar un punto de
partida y después se elige para la muestra cada k-ésimo elemento
de la población.
Ejemplo: se desea establecer una muestra 100 empleados de los
3000 que tiene una empresa, para lo cual ordeno
alfabéticamente a los empleados, divido 3000/100 = 30 y
selecciona a uno de cada treinta empleados
Ejemplo: un bingo, introduzco los números en una
ánfora y selecciono una muestra al azar

8. MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADO
Una población se divide en subgrupos denominados estratos y se
selecciona una muestra de cada uno
ESTRATO EDADES Nº DE
EMPLEADOS
% DEL TOTAL CANTIDAD
MUESTREADA
1
2
3
4
5
MENOS DE 25 AÑOS
26-30AÑOS
31-35 AÑOS
36-40AÑOS
MÁS DE 41AÑOS
8
35
189
115
5
2
10
54
33
1
1
5
27
16
1
TOTAL 352 100 50
Se divide a la población en estratos (subunidades) se selecciona con
que subunidades se va a trabajar y de las unidades seleccionadas, se
toma una muestra aleatoriamente
EJEMPLO IPC
Guayaquil, Machala, Portoviejo, Quito, Ambato, Cuenca y, Manta, Esmeraldas
y Quevedo, Riobamba, Loja y Latacunga.
Con estas ciudades se cubre el 67% de la población urbana del país,

9. Estadística Inferencial
Puesto que es casi imposible recabar información sobre una
población entera, usualmente los datos se obtienen de muestras
en los estudios.
La estadística inferencial permite comprobar en que medida los
resultados obtenidos de la muestra se pueden generalizar a la
población que representan.

10. Estadística Inferencial (continua)
Las inferencias se hacen de acuerdo al alcance del estudio y la
hipótesis que la define y se realizan a través de diversos
procedimientos entre las que destacan los siguientes:
1.Pruebas de comparación de grupos independientes.
2.Pruebas de comparación de grupos relacionados.
3.Pruebas de correlación de variables.

11. 11
Variables cualitativas y cuantitativas
(Cualidades ,
categorías o
atributos)
(Aquellas
medibles
numéricamente)
• Número de hijos
• Páginas de un libro
• Edad
• Peso
• Talla
• Tiempo
(Unidades
completas )
(Cualquier
valor en un
rango)
Ordinales
Nominales
• Escalas
• Etapas
• Colores
• Lugares
• Profesiones

12. 12
●Dicotómicas: Sólo hay dos categoría, que son excluyentes una
de la otra
Ejemplo: enfermo-sano, muerto-vivo, mujer-hombre
● Nominal: tiene mas de dos categorías y no hay orden entre
ellas.
Ejemplo: color de los ojos, grupo sanguíneo
●Ordinal: tiene varias categorías y hay orden entre ellas.
Ejemplo: grado tumoral, calificación del riesgo en
anestesia.
Tipos de Variables Cualitativas

13. 13
●Continuas: números infinito no numerables de
elementos.Tiene asociado el concepto de medida, en
unidades a veces fraccionarias.
Ejemplo: Presión arterial, Edad, peso.
●Discretas: números finitos o infinitos numerables de
elementos. Se asocia con el concepto de conteo.
Ejemplo: N° de hijos, N° de casos de
tuberculosis por estado.
Tipos de Variables Cuantitativas

14. 14
Las distribuciones de probabilidad continuas, como la
distribución normal, describen valores en un rango o
escala y se muestran como figuras sólidas en la
galería de distribuciones. Las distribuciones continuas
son en realidad abstracciones matemáticas, ya que
suponen la existencia de cada valor intermedio
posible entre dos números. Es decir, una distribución
continua asume que hay un número infinito de
valores entre dos puntos de la distribución.
LAS DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD CONTINUAS

15. https://www.crystalballservices.com/Portals/0/CB_Material/CrystalBallU
serGuides/es/Crystal%20Ball%20Users%20Guide/frameset.htm?apas02s
02.html

16. 16
Las distribuciones de probabilidad discretas
describen valores distintos, normalmente números
enteros, sin valores intermedios, y se muestran
como una serie de columnas verticales, como la
distribución binomial en la parte inferior del cuadro
de diálogo Ilustración 81. Una distribución discreta,
por ejemplo, puede describir como 0, 1, 2, 3 o 4 el
número de veces que aparece "cara" al tirar una
moneda a cara o cruz.
LAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
DISCRETAS
https://www.crystalballservices.com/Portals/0/CB_Material/CrystalBallU
serGuides/es/Crystal%20Ball%20Users%20Guide/frameset.htm?apas02s
02.html

17. 17

18. 18
https://support.minitab.com/es-mx/minitab/help-and-how-to/probability-di
stributions-random-data-and-resampling-analyses/supporting-topics/basics
/continuous-and-discrete-probability-distributions/#what-is-a-continuous-
distribution
https://www.cienciasinseso.com/distribuciones-de-probabilidad-discretas/
http://asignaturas.topografia.upm.es/matematicas/Estadistica/Distrib
uciones(Apuntes).pdf
Google: distribuciones discretas y continuas
Analizar las distribuciones discretas y continuas
Practica calificada

19. por su
Atención
Gracias