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Blog, conceptos de programación, métodos estadísticos
Laura Daniela Florez Gomez
Sarah Mazuera Ordoñez
Laura Melisa Ospina Ordoñez
Valentina Satizabal Arias
Daniela Zapata Castillo
Grado 11-2
I.E Liceo Departamental
Área de Tecnología
Santiago de Cali
2022
2
Tabla de contenido
1. Estructuras básicas ……………………….……Pag 3 (Laura Ospina)
2. Fundamentos de programación PSEINT ……. Pag 3 (Laura Ospina)
3. Métodos estadísticos……………………….......Pag 3 (Sarah Mazuera)
4. ¿Qué es la estadística? ………………….……..Pag 4 (Sarah Mazuera)
5. Aplicaciones de la estadística……………...…. Pag 5 (Daniela Zapata)
6. Distribución de frecuencias……………………Pag 7 (Laura Ospina)
7. Mapas conceptuales……………………………Pag 8 (Laura Florez)
8. Conclusiones…………………………………...Pag 9 (Valentina satizabal)
9. Taller de pseint……pag10
3
Estructuras básicas: conceptos de programación
La programación es la acción de pasar por diferentes etapas de compilación y depuración
un programa creado a partir de sentencias lógicas en lenguaje humano, donde se incluyen las
variables, constantes, acumuladores, contadores e identificadores con el fin de traducirlo a un
lenguaje que la computadora pueda procesar.
Fundamentos de programación PSEINT
Los fundamentos de programación utilizados en PSEINT se centran en el análisis y
diseño de algoritmos utilizando comandos de lenguaje de programación específicos.
Para crear un programa se necesitan conocimientos de diferentes áreas y el dominio de lenguaje
a utilizar (algoritmos especializados y lógica formal)
Métodos estadísticos
Los métodos estadísticos consisten en una secuencia de procedimientos para el manejo de
datos cualitativos y cuantitativos de una investigación en específico.
Este manejo de datos tiene como propósito la comprobación, en una parte de la realidad de una o
varias consecuencias verticales deducidas de la hipótesis general de la investigación. Las
características que adoptan los procesos propios de los métodos estadísticos, dependen del diseño
de investigación seleccionado para la comprobación de la consecuencia verificable en cuestión.
Población: Es el conjunto de elementos y/o individuos que son objeto de estudio estadístico.
Muestra: Es una parte de la población con la se realiza un estudio estadístico en concreto.
Dentro de este método estadístico se destaca el análisis de datos que se basa en la realización de
operaciones a las que el investigador someterá los datos con la finalidad de alcanzar los objetivos
4
de estudio. Todas estas operaciones no pueden definirse de antemano de manera rígida. La
recolección de datos y ciertos análisis preliminares pueden revelar problemas y dificultades que
desactualizan la planificación inicial del análisis de los datos. Sin embargo, es importante
planificar los principales aspectos del plan de análisis en función de la verificación de cada una
de las hipótesis formuladas ya que estas definiciones condicionarán a su vez la fase de
recolección de datos.
- ¿Qué es la estadística?
La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención , orden y análisis de un
conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos
observados. Esta consiste en métodos, procedimientos y técnicas que permiten recolectar
información para luego analizarla y extraer conclusiones relevantes, su principal objetivo es
mejorar la compresión de datos y hechos a partir de la información disponible.
Existen dos tipos o ramas de la estadística:
● Estadística descriptiva: Se refiere a los métodos de recolección, organización, resumen
y presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de describir las
características fundamentales de los datos y para ellos se suelen utilizar indicadores,
gráficos y tablas.
● Estadística inferencial: Se trata de un paso más allá de la mera descripción. Se refiere a
los métodos utilizados para poder hacer predicciones, generalizaciones y obtener
conclusiones a partir de los datos analizados teniendo en cuenta el grado de
incertidumbre existente.
Aparte de las anteriores, existen la estadística inferencial que se subdivide en dos tipos:
Estadística paramétrica y no paramétrica.
● Estadística paramétrica: Se caracteriza porque asume que los datos tienen una
determinada distribución o se especifican determinados parámetros que deberían
cumplirse. Así por ejemplo, en un análisis paramétrico podemos trabajar bajo el supuesto
de que la población se distribuye como una Normal (hay que justificar nuestro supuesto)
y luego sacar conclusiones bajo el supuesto que esta condición se cumple.
5
● Estadística no paramétrica: En ella no es posible asumir ningún tipo de distribución
subyacente en los datos ni tampoco un parámetro específico. Un ejemplo de este tipo de
análisis es la prueba binomial.
La estadística, si bien es una ciencia de extracción exacta, tiene una injerencia directa en
cuestiones sociales por lo cual su utilidad práctica es mucho más comprensible que lo que sucede
normalmente con otras ciencias exactas como la matemática.
Aplicaciones de la estadística
Existen muchas aplicaciones en los campos profesionales y prácticamente en todo campo
se utiliza la estadística. Un ejemplo de estas aplicaciones la podemos encontrar en la educación,
la contaduría, la administración, la gerontología, el deporte y la economía.
● Educación: la estadística es importante porque en el área de educación se aplica
frecuentemente. Enfocándonos en el ambiente educativo, el campo ocupacional de las
Ciencias de la Educación comprende tanto actividades en el campo de la enseñanza
media,superior o universitaria, como así también, ejercicio de la investigación, el
planteamiento y programas educativos y la administración efectiva de instituciones
educativas y sociales.
Estos planes y programas oscilan en torno a un grupo de estudiantes, a un contenido
educativo, a un centro docente, una comunidad, una sociedad, entre otras, por tal motivo
es indispensable conocer la estadística.
Sus objetivos son:
1. Comprender los datos a base de la percepción social.
2. Analizar desde el punto de vista crítico los contextos educativos y sociales.
3. Comprender que la educación se basa en el contexto científico, para lo cual su
estudio cualitativo y cuantitativo es fundamental.
4. Valorar las herramientas para prestar servicio profesional como cientista en
educación.
6
● Contaduría: La estadística es un herramienta que nos ayuda de gran utilidad en
la contaduría ya que nos permite tener conocimientos previos a la necesidades de
la sociedad mediante la medición, la evaluación, el ordenamiento, análisis e
interpretación de la realidad económica.
● Administración: En la administración es una herramienta del control, como parte
del proceso administrativo lo que es lo mismo: planeacion, organización,
direccion y control) ya que la estadística ayuda a recolectar, estudiar y al final
interpretarlos datos que obtiene el terminar el proceso administrativo
● Gerontología: La gerontología es la ciencia básica que estudia el envejecimiento
de los seres vivos. Participa en estudios demográficos, epidemiológicos,
tipológicos y en el desarrollo de servicios socio sanitarios para la población
mayor, la estadística en la gerontología funciona en forma de variables,
mediciones, porcentajes y probabilidades, en globadas a una sociedad y/o
comunidad de cierta edad.
● Deporte : La construcción de la estadística a la científica del sistema de
preparación del deportista se patentiza en aplicar modelos estadísticos que
permitan, entre otros: obtener una información objetiva sobre la caracterización
de los atletas en diferentes etapas de su preparación, obtener una información
objetiva de la actuación de los atletas y del equipo frente a sus adversarios, más
exactitud en el pronóstico del rendimiento deportivo, más eficiencia en la
detección de talentos deportivos y un mayor rigor en el establecimiento de
características modelo
● Economía: 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
7
Distribución de frecuencias
La distribución de frecuencias consiste en la agrupación de datos en categorías (tablas)
donde se dispone las modalidades de la variable por filas, es decir, indican el número de
observaciones en cada categoría, de esta forma, se proporciona un valor añadido a la agrupación
de datos.
Nombre de la variable: El nombre de la variable es la simbolización utilizada para
designar un valor almacenado (a, x, y) lo que permite que el nombre sea usado
independientemente de la información que representa con exactitud. El valor de la variable puede
variar durante el curso de la ejecución de un programa, su nombre debe seguir ciertas
especificaciones como el uso de un carácter alfabético o número y el signo subrayado.
Frecuencia absoluta: La frecuencia de un evento son las veces en que dicho evento se
repite durante una muestra estadística. Ésta es la medida estadística que permite determinar la
repetición del suceso mientras se realiza un proceso de prueba y experimentación.
Frecuencia relativa porcentual: Este tipo de frecuencia es un porcentaje que hace
referencia a la relación de una frecuencia absoluta entre un total y se obtiene mediante la división
de la frecuencia absoluta entre el número total de valores en una selección de datos.
Equivalencia en grados: Los grados son una forma de representar un porcentaje en base
a la medida angular 360° utilizando una fórmula determinada. Para obtenerlo, se multiplica el
valor de la frecuencia absoluta (fi) por 360 y se divide entre el total de datos o muestras.
8
Mapas conceptuales
9
Conclusiones
En conclusión con el trabajo podemos decir que estos métodos de programación nos
sirven mucho puesto a que estos cumplen funciones que hacen más fácil el trabajo por ejemplo,
el Pseint el cual cumple con el análisis y diseño de algoritmos utilizando comandos de lenguaje
de programación específicos o la estadística la cual nos hace más sencillo el recopilar, organizar
o procesar datos de una población
También otra gran ayuda es la distribución de frecuencias la cual nos sirve o nos ayuda
para la forma en la que se clasifican los datos estadísticos, todos estos son herramientas muy
útiles que nos ayudan a deducir ciertos campos que necesitamos saber.
1. ¿Qué diferencia hay entre un contador y un acumulador?
R/: Un acumulador es una variable en la memoria cuya misión es almacenar cantidades
variables. Se utiliza para efectuar sumas sucesivas. La principal diferencia con el contador es que
el incremento o decremento de cada suma es variable en lugar de constante como en el caso del
contador.
1.1 ¿Cómo declarar una variable en Pseint?
R/: no es necesario hacerlo, aunque se puede hacer con la instrucción "Define". Para declarar
variables, lo único que debemos hacer es indicar el nombre de la variable y su tipo (numérico,
lógico y cadena), antes del inicio del programa, separados por comas.
1.2 Lenguaje java-phyton y c++
R/: Java es un lenguaje de programación multiplataforma, orientado a objetos y centrado en la
red, mientras que Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de alto nivel.
Java toma 10 líneas de código para leer un archivo, mientras que Python solo necesita 2 líneas
de código. Por otro lado C++ es un lenguaje de programación y la intención de su creación fue
extender al lenguaje de programación C mecanismos que permiten la manipulación de objetos.
En ese sentido, desde el punto de vista de los lenguajes orientados a objetos, C++ es un lenguaje
híbrido.
2. el algoritmo usando el programa pseint en modo flexible y muestre el diagrama de flujo
10
1. Toma 2 números, hacer la resta, la multiplicación y la división. Muestre el resultado
RESTA
11
MULTIPLICACIÓN
12
DIVISIÓN
13
2.Calcular el promedio de 4 calificadores o el promedio de 4 notas.
14
3.Hacer un programa que muestre el área y el perímetro de un triángulo.
15
4. Hacer un programa que muestre el área y el perímetro de un círculo
16
17
5. Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a Fahrenheit
18
6. Hacer un programa para convertir una longitud ingresada en pulgadas a pies
19
7. Ingresar por teclado el nombre y la edad de cualquier persona e imprima tanto el nombre como
la edad.
20

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Blog, conceptos de programación, métodos estadísticos (1)

  • 1. 1 Blog, conceptos de programación, métodos estadísticos Laura Daniela Florez Gomez Sarah Mazuera Ordoñez Laura Melisa Ospina Ordoñez Valentina Satizabal Arias Daniela Zapata Castillo Grado 11-2 I.E Liceo Departamental Área de Tecnología Santiago de Cali 2022
  • 2. 2 Tabla de contenido 1. Estructuras básicas ……………………….……Pag 3 (Laura Ospina) 2. Fundamentos de programación PSEINT ……. Pag 3 (Laura Ospina) 3. Métodos estadísticos……………………….......Pag 3 (Sarah Mazuera) 4. ¿Qué es la estadística? ………………….……..Pag 4 (Sarah Mazuera) 5. Aplicaciones de la estadística……………...…. Pag 5 (Daniela Zapata) 6. Distribución de frecuencias……………………Pag 7 (Laura Ospina) 7. Mapas conceptuales……………………………Pag 8 (Laura Florez) 8. Conclusiones…………………………………...Pag 9 (Valentina satizabal) 9. Taller de pseint……pag10
  • 3. 3 Estructuras básicas: conceptos de programación La programación es la acción de pasar por diferentes etapas de compilación y depuración un programa creado a partir de sentencias lógicas en lenguaje humano, donde se incluyen las variables, constantes, acumuladores, contadores e identificadores con el fin de traducirlo a un lenguaje que la computadora pueda procesar. Fundamentos de programación PSEINT Los fundamentos de programación utilizados en PSEINT se centran en el análisis y diseño de algoritmos utilizando comandos de lenguaje de programación específicos. Para crear un programa se necesitan conocimientos de diferentes áreas y el dominio de lenguaje a utilizar (algoritmos especializados y lógica formal) Métodos estadísticos Los métodos estadísticos consisten en una secuencia de procedimientos para el manejo de datos cualitativos y cuantitativos de una investigación en específico. Este manejo de datos tiene como propósito la comprobación, en una parte de la realidad de una o varias consecuencias verticales deducidas de la hipótesis general de la investigación. Las características que adoptan los procesos propios de los métodos estadísticos, dependen del diseño de investigación seleccionado para la comprobación de la consecuencia verificable en cuestión. Población: Es el conjunto de elementos y/o individuos que son objeto de estudio estadístico. Muestra: Es una parte de la población con la se realiza un estudio estadístico en concreto. Dentro de este método estadístico se destaca el análisis de datos que se basa en la realización de operaciones a las que el investigador someterá los datos con la finalidad de alcanzar los objetivos
  • 4. 4 de estudio. Todas estas operaciones no pueden definirse de antemano de manera rígida. La recolección de datos y ciertos análisis preliminares pueden revelar problemas y dificultades que desactualizan la planificación inicial del análisis de los datos. Sin embargo, es importante planificar los principales aspectos del plan de análisis en función de la verificación de cada una de las hipótesis formuladas ya que estas definiciones condicionarán a su vez la fase de recolección de datos. - ¿Qué es la estadística? La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención , orden y análisis de un conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos observados. Esta consiste en métodos, procedimientos y técnicas que permiten recolectar información para luego analizarla y extraer conclusiones relevantes, su principal objetivo es mejorar la compresión de datos y hechos a partir de la información disponible. Existen dos tipos o ramas de la estadística: ● Estadística descriptiva: Se refiere a los métodos de recolección, organización, resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de describir las características fundamentales de los datos y para ellos se suelen utilizar indicadores, gráficos y tablas. ● Estadística inferencial: Se trata de un paso más allá de la mera descripción. Se refiere a los métodos utilizados para poder hacer predicciones, generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados teniendo en cuenta el grado de incertidumbre existente. Aparte de las anteriores, existen la estadística inferencial que se subdivide en dos tipos: Estadística paramétrica y no paramétrica. ● Estadística paramétrica: Se caracteriza porque asume que los datos tienen una determinada distribución o se especifican determinados parámetros que deberían cumplirse. Así por ejemplo, en un análisis paramétrico podemos trabajar bajo el supuesto de que la población se distribuye como una Normal (hay que justificar nuestro supuesto) y luego sacar conclusiones bajo el supuesto que esta condición se cumple.
  • 5. 5 ● Estadística no paramétrica: En ella no es posible asumir ningún tipo de distribución subyacente en los datos ni tampoco un parámetro específico. Un ejemplo de este tipo de análisis es la prueba binomial. La estadística, si bien es una ciencia de extracción exacta, tiene una injerencia directa en cuestiones sociales por lo cual su utilidad práctica es mucho más comprensible que lo que sucede normalmente con otras ciencias exactas como la matemática. Aplicaciones de la estadística Existen muchas aplicaciones en los campos profesionales y prácticamente en todo campo se utiliza la estadística. Un ejemplo de estas aplicaciones la podemos encontrar en la educación, la contaduría, la administración, la gerontología, el deporte y la economía. ● Educación: la estadística es importante porque en el área de educación se aplica frecuentemente. Enfocándonos en el ambiente educativo, el campo ocupacional de las Ciencias de la Educación comprende tanto actividades en el campo de la enseñanza media,superior o universitaria, como así también, ejercicio de la investigación, el planteamiento y programas educativos y la administración efectiva de instituciones educativas y sociales. Estos planes y programas oscilan en torno a un grupo de estudiantes, a un contenido educativo, a un centro docente, una comunidad, una sociedad, entre otras, por tal motivo es indispensable conocer la estadística. Sus objetivos son: 1. Comprender los datos a base de la percepción social. 2. Analizar desde el punto de vista crítico los contextos educativos y sociales. 3. Comprender que la educación se basa en el contexto científico, para lo cual su estudio cualitativo y cuantitativo es fundamental. 4. Valorar las herramientas para prestar servicio profesional como cientista en educación.
  • 6. 6 ● Contaduría: La estadística es un herramienta que nos ayuda de gran utilidad en la contaduría ya que nos permite tener conocimientos previos a la necesidades de la sociedad mediante la medición, la evaluación, el ordenamiento, análisis e interpretación de la realidad económica. ● Administración: En la administración es una herramienta del control, como parte del proceso administrativo lo que es lo mismo: planeacion, organización, direccion y control) ya que la estadística ayuda a recolectar, estudiar y al final interpretarlos datos que obtiene el terminar el proceso administrativo ● Gerontología: La gerontología es la ciencia básica que estudia el envejecimiento de los seres vivos. Participa en estudios demográficos, epidemiológicos, tipológicos y en el desarrollo de servicios socio sanitarios para la población mayor, la estadística en la gerontología funciona en forma de variables, mediciones, porcentajes y probabilidades, en globadas a una sociedad y/o comunidad de cierta edad. ● Deporte : La construcción de la estadística a la científica del sistema de preparación del deportista se patentiza en aplicar modelos estadísticos que permitan, entre otros: obtener una información objetiva sobre la caracterización de los atletas en diferentes etapas de su preparación, obtener una información objetiva de la actuación de los atletas y del equipo frente a sus adversarios, más exactitud en el pronóstico del rendimiento deportivo, más eficiencia en la detección de talentos deportivos y un mayor rigor en el establecimiento de características modelo ● Economía: 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
  • 7. 7 Distribución de frecuencias La distribución de frecuencias consiste en la agrupación de datos en categorías (tablas) donde se dispone las modalidades de la variable por filas, es decir, indican el número de observaciones en cada categoría, de esta forma, se proporciona un valor añadido a la agrupación de datos. Nombre de la variable: El nombre de la variable es la simbolización utilizada para designar un valor almacenado (a, x, y) lo que permite que el nombre sea usado independientemente de la información que representa con exactitud. El valor de la variable puede variar durante el curso de la ejecución de un programa, su nombre debe seguir ciertas especificaciones como el uso de un carácter alfabético o número y el signo subrayado. Frecuencia absoluta: La frecuencia de un evento son las veces en que dicho evento se repite durante una muestra estadística. Ésta es la medida estadística que permite determinar la repetición del suceso mientras se realiza un proceso de prueba y experimentación. Frecuencia relativa porcentual: Este tipo de frecuencia es un porcentaje que hace referencia a la relación de una frecuencia absoluta entre un total y se obtiene mediante la división de la frecuencia absoluta entre el número total de valores en una selección de datos. Equivalencia en grados: Los grados son una forma de representar un porcentaje en base a la medida angular 360° utilizando una fórmula determinada. Para obtenerlo, se multiplica el valor de la frecuencia absoluta (fi) por 360 y se divide entre el total de datos o muestras.
  • 9. 9 Conclusiones En conclusión con el trabajo podemos decir que estos métodos de programación nos sirven mucho puesto a que estos cumplen funciones que hacen más fácil el trabajo por ejemplo, el Pseint el cual cumple con el análisis y diseño de algoritmos utilizando comandos de lenguaje de programación específicos o la estadística la cual nos hace más sencillo el recopilar, organizar o procesar datos de una población También otra gran ayuda es la distribución de frecuencias la cual nos sirve o nos ayuda para la forma en la que se clasifican los datos estadísticos, todos estos son herramientas muy útiles que nos ayudan a deducir ciertos campos que necesitamos saber. 1. ¿Qué diferencia hay entre un contador y un acumulador? R/: Un acumulador es una variable en la memoria cuya misión es almacenar cantidades variables. Se utiliza para efectuar sumas sucesivas. La principal diferencia con el contador es que el incremento o decremento de cada suma es variable en lugar de constante como en el caso del contador. 1.1 ¿Cómo declarar una variable en Pseint? R/: no es necesario hacerlo, aunque se puede hacer con la instrucción "Define". Para declarar variables, lo único que debemos hacer es indicar el nombre de la variable y su tipo (numérico, lógico y cadena), antes del inicio del programa, separados por comas. 1.2 Lenguaje java-phyton y c++ R/: Java es un lenguaje de programación multiplataforma, orientado a objetos y centrado en la red, mientras que Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de alto nivel. Java toma 10 líneas de código para leer un archivo, mientras que Python solo necesita 2 líneas de código. Por otro lado C++ es un lenguaje de programación y la intención de su creación fue extender al lenguaje de programación C mecanismos que permiten la manipulación de objetos. En ese sentido, desde el punto de vista de los lenguajes orientados a objetos, C++ es un lenguaje híbrido. 2. el algoritmo usando el programa pseint en modo flexible y muestre el diagrama de flujo
  • 10. 10 1. Toma 2 números, hacer la resta, la multiplicación y la división. Muestre el resultado RESTA
  • 13. 13 2.Calcular el promedio de 4 calificadores o el promedio de 4 notas.
  • 14. 14 3.Hacer un programa que muestre el área y el perímetro de un triángulo.
  • 15. 15 4. Hacer un programa que muestre el área y el perímetro de un círculo
  • 16. 16
  • 17. 17 5. Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a Fahrenheit
  • 18. 18 6. Hacer un programa para convertir una longitud ingresada en pulgadas a pies
  • 19. 19 7. Ingresar por teclado el nombre y la edad de cualquier persona e imprima tanto el nombre como la edad.
  • 20. 20