Este documento trata sobre el análisis estadístico. Explica que la estadística descriptiva se dedica a describir, visualizar y resumir datos, mientras que la estadística inferencial se dedica a generar modelos, inferencias y predicciones sobre los fenómenos estudiados. También habla sobre algoritmos, definiéndolos como un conjunto de instrucciones ordenadas para realizar una actividad y explica que existen diferentes formas de expresarlos como pseudocódigo o diagramas de flujo.

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………