Definición y Ejemplo de: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como distribuciones muestrales, estimación puntual e intervalos de confianza. Explica que una distribución muestral describe la variabilidad de un estadístico al tomar muestras repetidas de una población. También introduce la noción de estimar parámetros poblacionales a partir de muestras y calcular intervalos de confianza para dichas estimaciones.
Este documento define y clasifica las variables estadísticas. Explica que una variable es un símbolo que identifica elementos dentro de un grupo que pueden variar. Las clasifica por su grado de abstracción, posición en la investigación y naturaleza. También define conceptos como población, muestra, medición, parámetros estadísticos como promedio, razón, proporción y tasa.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos y probabilísticos. Explica que la probabilidad es la rama de las matemáticas que estudia fenómenos aleatorios y eventos futuros, y define términos como variable aleatoria, evento, espacio muestral y parámetros. También describe diferentes tipos de probabilidad como la condicionada, de intersección y objetiva. Finalmente, introduce conceptos de estimación estadística como estimadores, estimación puntual, métodos de los momentos y máxima verosimilitud.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad. Explica conceptos como variable aleatoria, función de densidad de probabilidad para variables continuas, y distribuciones como la binomial y la hipergeométrica. También cubre el cálculo de media y varianza para distribuciones de probabilidad y proporciona ejemplos ilustrativos.
DISTRIBUCIONES MUESTRALES Y ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE UNA POBLACIÓNvanessamadriz1109
El documento describe varios conceptos estadísticos relacionados con el muestreo y la estimación de parámetros poblacionales. Explica las distribuciones muestrales de la media, la varianza, la proporción y la diferencia de medias, así como estimadores puntuales como la media y proporción muestrales. También cubre intervalos de confianza para medias en muestras grandes y pequeñas y distribuciones como la normal y t-student.
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica observable que puede variar, y que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. También describe los diferentes tipos de variables y escalas de medición, y cómo se calculan conceptos como la razón, proporción y tasa.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como distribuciones muestrales, estimación puntual e intervalos de confianza. Explica que una distribución muestral describe la variabilidad de un estadístico al tomar muestras repetidas de una población. También introduce la noción de estimar parámetros poblacionales a partir de muestras y calcular intervalos de confianza para dichas estimaciones.
Este documento define y clasifica las variables estadísticas. Explica que una variable es un símbolo que identifica elementos dentro de un grupo que pueden variar. Las clasifica por su grado de abstracción, posición en la investigación y naturaleza. También define conceptos como población, muestra, medición, parámetros estadísticos como promedio, razón, proporción y tasa.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos y probabilísticos. Explica que la probabilidad es la rama de las matemáticas que estudia fenómenos aleatorios y eventos futuros, y define términos como variable aleatoria, evento, espacio muestral y parámetros. También describe diferentes tipos de probabilidad como la condicionada, de intersección y objetiva. Finalmente, introduce conceptos de estimación estadística como estimadores, estimación puntual, métodos de los momentos y máxima verosimilitud.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad. Explica conceptos como variable aleatoria, función de densidad de probabilidad para variables continuas, y distribuciones como la binomial y la hipergeométrica. También cubre el cálculo de media y varianza para distribuciones de probabilidad y proporciona ejemplos ilustrativos.
DISTRIBUCIONES MUESTRALES Y ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE UNA POBLACIÓNvanessamadriz1109
El documento describe varios conceptos estadísticos relacionados con el muestreo y la estimación de parámetros poblacionales. Explica las distribuciones muestrales de la media, la varianza, la proporción y la diferencia de medias, así como estimadores puntuales como la media y proporción muestrales. También cubre intervalos de confianza para medias en muestras grandes y pequeñas y distribuciones como la normal y t-student.
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica observable que puede variar, y que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. También describe los diferentes tipos de variables y escalas de medición, y cómo se calculan conceptos como la razón, proporción y tasa.
Este documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas importantes: la distribución de Bernoulli, la distribución de Poisson y la distribución binomial. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles resultados de un experimento aleatorio junto con sus probabilidades. Luego describe cada distribución, incluidas sus características y fórmulas, y proporciona ejemplos ilustrativos.
Este documento presenta información sobre la distribución Ji-cuadrada y su uso en pruebas de bondad de ajuste e independencia. Explica cómo se pueden usar tablas de contingencia con la distribución Ji-cuadrada para determinar si dos variables son independientes. También introduce el análisis de varianza (ANOVA) y cómo se puede usar para comparar varianzas entre poblaciones y determinar si son iguales o diferentes.
Este documento define y proporciona ejemplos de varios conceptos estadísticos fundamentales como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es cualquier característica cuantitativa o cualitativa de un individuo, y que existen variables cualitativas, cuantitativas discretas y continuas. También define población, muestra, parámetros estadísticos y los diferentes tipos de escalas de medición, y proporciona
Unidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias t de Student con SPSSRicardo Ruiz de Adana
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas para evaluar la normalidad de los datos y comparar medias, incluyendo la prueba de Kolmogorov-Smirnov, gráficos Q-Q, t de Student y U de Mann-Whitney. Presenta ejemplos del uso de t de Student para comparar las medias de dos grupos independientes y apareados, concluyendo si las diferencias encontradas pueden o no ser explicadas por el azar.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la binomial, Poisson, normal, t de Student, chi cuadrada y F. Explica sus usos en modelar fenómenos naturales y para realizar pruebas estadísticas como la prueba t y la prueba chi cuadrada.
Este documento discute conceptos básicos de probabilidad y distribución binomial. Explica que la probabilidad puede estudiarse desde perspectivas empírica y teórica. También describe cómo la distribución binomial puede usarse para calcular la probabilidad de resultados discretos y cómo aproximarse a una distribución normal cuando el número de intentos es grande.
Este documento presenta una introducción a las variables aleatorias discretas y continuas. Explica conceptos clave como espacio muestral, modelo de probabilidad, función de distribución, esperanza matemática y varianza. También define variables aleatorias discretas y continuas, y describe procesos de Bernoulli y cómo calcular la esperanza matemática, varianza y desviación estándar.
Distribucion de probabilidades. anibaldiazanibaldiaz22
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discreta y continua, incluyendo la distribución binomial y la distribución de Poisson. Explica qué son las variables aleatorias discretas y continuas, y proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades usando las fórmulas de la distribución binomial y Poisson.
Este documento explica los conceptos de hipótesis y prueba de hipótesis. Define una hipótesis como una afirmación sobre un parámetro poblacional y explica que una prueba de hipótesis usa una muestra para determinar si la evidencia apoya o rechaza la hipótesis planteada. Luego, detalla los cuatro pasos del procedimiento de prueba de hipótesis: 1) establecer las hipótesis nula y alternativa, 2) determinar el criterio de contraste, 3) calcular el estadístico de
Descripción de los estadísticos de prueba para diferentes casos de hipótesis en una y dos poblaciones. Para casos de varianzas conocidas y casos de varianzas desconocidas. Para casos de muestra dependientes y muestras independientes.
El documento describe la distribución de la media muestral. Explica que si la variable subyacente es normal, entonces la media muestral también será normal, con la misma media pero una desviación típica menor, igual a la desviación típica poblacional dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. También introduce el concepto de error estándar de la media, que representa la desviación típica de la distribución de la media muestral.
Este documento presenta conceptos básicos de probabilidad y estadística. Introduce la desigualdad de Chebyshev, la ley de los grandes números, el teorema central del límite, y define conceptos estadísticos como población, muestra, técnicas de muestreo y distribuciones de frecuencias. Explica que la probabilidad surgió para predecir resultados de juegos de azar y ahora se usa en diversos campos, y que la estadística analiza características de poblaciones a través de mue
Planteamiento de Hipótesis para dos poblaciones (WORD)HOTELES2
Este documento describe el planteamiento de hipótesis estadística para comparar proporciones entre dos poblaciones. Explica la teoría, supuestos, fórmulas y ejemplos de cómo calcular el tamaño de muestra y contrastar la hipótesis nula de que las proporciones son iguales vs. la alternativa de que son diferentes mediante el estadístico Z. También incluye definiciones clave como distribución muestral, hipótesis, homocedasticidad y tablas de contingencia.
Este documento resume diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas. Define conceptos como variable aleatoria, variable discreta y continua. Explica distribuciones como la de Bernoulli, binomial, geométrica, binomial negativa y multinomial. También cubre conceptos como función de distribución de probabilidad acumulada, esperanza matemática, varianza y desviación estándar.
Este documento trata sobre la estimación estadística e inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística permite hacer conclusiones sobre una población basadas en los datos de una muestra. Describe los conceptos de parámetro, estimador, estimación puntual e intervalal. Presenta ejemplos de cómo estimar medias y proporciones poblacionales a partir de datos muestrales.
Este documento describe tres pruebas estadísticas para analizar datos categóricos: la prueba de bondad de ajuste, la prueba de independencia y la prueba de homogeneidad. Explica cómo usar la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste para determinar si las proporciones observadas en una muestra difieren de las proporciones esperadas en la población total. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo e interpretación de la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste
Este documento describe conceptos básicos de probabilidad y estadística como variable aleatoria, distribución de probabilidad, experimentos de Bernoulli y binomiales. Define una variable aleatoria como una función que asigna valores numéricos a los resultados de un experimento aleatorio. Explica que una distribución de probabilidad refleja el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria. Finalmente, detalla las distribuciones de Bernoulli y binomial, indicando que la primera tiene dos posibles resultados y la segunda consiste en múltiples ensayos de Bernoulli independientes.
Este documento describe los procedimientos para realizar pruebas de hipótesis para comparar dos medias con muestras independientes. Explica cómo formular las hipótesis nula y alternativa, calcular el estadístico de prueba, establecer una regla de decisión y tomar una decisión sobre la hipótesis nula. También cubre el uso de pruebas unilaterales cuando la hipótesis alternativa es direccional. Finalmente, presenta un ejemplo completo de cómo aplicar estos conceptos para comparar las proporciones de defectos en
Jose arreaza distribuciones de propiedades discretas estadistica 2jose arreaza
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidades discretas. Explica qué son las distribuciones de probabilidad y sus características principales. Luego describe tres distribuciones discretas comunes: la binomial, la de Poisson y la multinomial. Incluye ejemplos para ilustrar cada distribución. El objetivo general es proporcionar una visión general de estas distribuciones estadísticas discretas fundamentales.
Este documento presenta conceptos clave sobre estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual involucra encontrar valores numéricos que estiman parámetros poblacionales, mientras que la estimación por intervalos busca rangos de valores posibles para los parámetros. También describe métodos comunes como máxima verosimilitud, mínimos cuadrados y momentos. Finalmente, detalla fórmulas para construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias en poblaciones normales.
Este documento describe conceptos estadísticos fundamentales como variables, población y muestra, escalas de medición, parámetros estadísticos y razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables cuantitativas y cualitativas, variables independientes y dependientes. Explica qué son la población y la muestra en un estudio estadístico. Además, describe diferentes escalas de medición y tipos de parámetros estadísticos como medidas de tendencia central y dispersión. Finalmente, distingue entre razón, proporción, tasa
Este documento define y explica varios términos básicos en estadística como variables, población, muestra, parámetro, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una propiedad que puede variar y tomar diferentes valores. También describe los tipos de variables, cualitativas y cuantitativas, y los tipos de escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Este documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas importantes: la distribución de Bernoulli, la distribución de Poisson y la distribución binomial. Explica que una distribución de probabilidad indica los posibles resultados de un experimento aleatorio junto con sus probabilidades. Luego describe cada distribución, incluidas sus características y fórmulas, y proporciona ejemplos ilustrativos.
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Unidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias t de Student con SPSSRicardo Ruiz de Adana
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas para evaluar la normalidad de los datos y comparar medias, incluyendo la prueba de Kolmogorov-Smirnov, gráficos Q-Q, t de Student y U de Mann-Whitney. Presenta ejemplos del uso de t de Student para comparar las medias de dos grupos independientes y apareados, concluyendo si las diferencias encontradas pueden o no ser explicadas por el azar.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la binomial, Poisson, normal, t de Student, chi cuadrada y F. Explica sus usos en modelar fenómenos naturales y para realizar pruebas estadísticas como la prueba t y la prueba chi cuadrada.
Este documento discute conceptos básicos de probabilidad y distribución binomial. Explica que la probabilidad puede estudiarse desde perspectivas empírica y teórica. También describe cómo la distribución binomial puede usarse para calcular la probabilidad de resultados discretos y cómo aproximarse a una distribución normal cuando el número de intentos es grande.
Este documento presenta una introducción a las variables aleatorias discretas y continuas. Explica conceptos clave como espacio muestral, modelo de probabilidad, función de distribución, esperanza matemática y varianza. También define variables aleatorias discretas y continuas, y describe procesos de Bernoulli y cómo calcular la esperanza matemática, varianza y desviación estándar.
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Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discreta y continua, incluyendo la distribución binomial y la distribución de Poisson. Explica qué son las variables aleatorias discretas y continuas, y proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades usando las fórmulas de la distribución binomial y Poisson.
Este documento explica los conceptos de hipótesis y prueba de hipótesis. Define una hipótesis como una afirmación sobre un parámetro poblacional y explica que una prueba de hipótesis usa una muestra para determinar si la evidencia apoya o rechaza la hipótesis planteada. Luego, detalla los cuatro pasos del procedimiento de prueba de hipótesis: 1) establecer las hipótesis nula y alternativa, 2) determinar el criterio de contraste, 3) calcular el estadístico de
Descripción de los estadísticos de prueba para diferentes casos de hipótesis en una y dos poblaciones. Para casos de varianzas conocidas y casos de varianzas desconocidas. Para casos de muestra dependientes y muestras independientes.
El documento describe la distribución de la media muestral. Explica que si la variable subyacente es normal, entonces la media muestral también será normal, con la misma media pero una desviación típica menor, igual a la desviación típica poblacional dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. También introduce el concepto de error estándar de la media, que representa la desviación típica de la distribución de la media muestral.
Este documento presenta conceptos básicos de probabilidad y estadística. Introduce la desigualdad de Chebyshev, la ley de los grandes números, el teorema central del límite, y define conceptos estadísticos como población, muestra, técnicas de muestreo y distribuciones de frecuencias. Explica que la probabilidad surgió para predecir resultados de juegos de azar y ahora se usa en diversos campos, y que la estadística analiza características de poblaciones a través de mue
Planteamiento de Hipótesis para dos poblaciones (WORD)HOTELES2
Este documento describe el planteamiento de hipótesis estadística para comparar proporciones entre dos poblaciones. Explica la teoría, supuestos, fórmulas y ejemplos de cómo calcular el tamaño de muestra y contrastar la hipótesis nula de que las proporciones son iguales vs. la alternativa de que son diferentes mediante el estadístico Z. También incluye definiciones clave como distribución muestral, hipótesis, homocedasticidad y tablas de contingencia.
Este documento resume diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas. Define conceptos como variable aleatoria, variable discreta y continua. Explica distribuciones como la de Bernoulli, binomial, geométrica, binomial negativa y multinomial. También cubre conceptos como función de distribución de probabilidad acumulada, esperanza matemática, varianza y desviación estándar.
Este documento trata sobre la estimación estadística e inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística permite hacer conclusiones sobre una población basadas en los datos de una muestra. Describe los conceptos de parámetro, estimador, estimación puntual e intervalal. Presenta ejemplos de cómo estimar medias y proporciones poblacionales a partir de datos muestrales.
Este documento describe tres pruebas estadísticas para analizar datos categóricos: la prueba de bondad de ajuste, la prueba de independencia y la prueba de homogeneidad. Explica cómo usar la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste para determinar si las proporciones observadas en una muestra difieren de las proporciones esperadas en la población total. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo e interpretación de la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste
Este documento describe conceptos básicos de probabilidad y estadística como variable aleatoria, distribución de probabilidad, experimentos de Bernoulli y binomiales. Define una variable aleatoria como una función que asigna valores numéricos a los resultados de un experimento aleatorio. Explica que una distribución de probabilidad refleja el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria. Finalmente, detalla las distribuciones de Bernoulli y binomial, indicando que la primera tiene dos posibles resultados y la segunda consiste en múltiples ensayos de Bernoulli independientes.
Este documento describe los procedimientos para realizar pruebas de hipótesis para comparar dos medias con muestras independientes. Explica cómo formular las hipótesis nula y alternativa, calcular el estadístico de prueba, establecer una regla de decisión y tomar una decisión sobre la hipótesis nula. También cubre el uso de pruebas unilaterales cuando la hipótesis alternativa es direccional. Finalmente, presenta un ejemplo completo de cómo aplicar estos conceptos para comparar las proporciones de defectos en
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Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidades discretas. Explica qué son las distribuciones de probabilidad y sus características principales. Luego describe tres distribuciones discretas comunes: la binomial, la de Poisson y la multinomial. Incluye ejemplos para ilustrar cada distribución. El objetivo general es proporcionar una visión general de estas distribuciones estadísticas discretas fundamentales.
Este documento presenta conceptos clave sobre estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual involucra encontrar valores numéricos que estiman parámetros poblacionales, mientras que la estimación por intervalos busca rangos de valores posibles para los parámetros. También describe métodos comunes como máxima verosimilitud, mínimos cuadrados y momentos. Finalmente, detalla fórmulas para construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias en poblaciones normales.
Este documento describe conceptos estadísticos fundamentales como variables, población y muestra, escalas de medición, parámetros estadísticos y razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables cuantitativas y cualitativas, variables independientes y dependientes. Explica qué son la población y la muestra en un estudio estadístico. Además, describe diferentes escalas de medición y tipos de parámetros estadísticos como medidas de tendencia central y dispersión. Finalmente, distingue entre razón, proporción, tasa
Este documento define y explica varios términos básicos en estadística como variables, población, muestra, parámetro, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una propiedad que puede variar y tomar diferentes valores. También describe los tipos de variables, cualitativas y cuantitativas, y los tipos de escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como variable, población, muestra y parámetros estadísticos. Explica los tipos de variables cualitativas y cuantitativas, así como las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y razón. También define y da ejemplos de sumatoria razón, proporción, tasa y frecuencia.
Variables cualitativas
Son el tipo de variables que como su nombre lo indica expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría, y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles, como sí y no, hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:
• Variable cualitativa ordinal o variable cuasi cuantitativa: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo: leve, moderado, fuerte.
• Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo los colores.
Variables cuantitativas
Son las variables que toman como argumento cantidades numéricas, son variables matemáticas. Las variables cuantitativas además pueden ser:
• Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir. Ejemplo: El número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).
• Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo la masa (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,...) o la altura (1,64 m, 1,65 m, 1,66 m,...), o el salario. Solamente se está limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que exista un valor entre dos variables.
conceptos basicos de: Definición y Ejemplo de: Variable (tipos), Población y ...Mayra Madrid Castillo
Definición y Ejemplo de: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
conceptos basicos: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadíst...Mayra Madrid Castillo
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser independiente, dependiente, cuantitativa o cualitativa. Define una población como el conjunto total y una muestra como un subconjunto representativo sobre el que se realiza un estudio. Presenta fórmulas para calcular la razón, proporción, tasa y frecuencia a partir de los datos muestrales.
Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos
Este documento define y explica varios conceptos estadísticos fundamentales como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, medidas de tendencia central, dispersión y posición, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción y tasa. Explica que una variable es cualquier cantidad que puede medirse o contarse, y que pueden ser cuantitativas o categóricas. También define población, muestra, parámetros estadísticos y sus diferentes tipos, y proporciona ejemplos para ilustrar los conceptos.
El documento define diferentes tipos de variables estadísticas (cualitativas y cuantitativas), conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, y describe métodos para medir tendencia central, posición y dispersión de datos como cuartiles, deciles y percentiles. También explica conceptos como razón, proporción, tasa y frecuencia, ilustrando cada uno con ejemplos sobre datos de tuberculosis.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros estadísticos y tipos de escalas de medición. Explica que una variable es una característica que puede tomar diferentes valores y clasifica variables en cualitativas y cuantitativas. También define población, muestra, parámetros estadísticos y tipos de escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros estadísticos y tipos de escalas de medición. Explica que una variable es una característica que puede tomar diferentes valores y clasifica variables en cualitativas y cuantitativas. También define población, muestra, parámetros estadísticos y tipos de escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Presentacion sildershare 5% Terminos Basicos de la estadistica Andrea Bello
Este documento define diferentes tipos de variables estadísticas como variables independientes, dependientes, cualitativas, cuantitativas, aleatorias y sus características. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición y operaciones estadísticas como la sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. El documento provee información fundamental sobre conceptos básicos de estadística.
Este documento describe diferentes tipos de variables estadísticas, incluyendo cualitativas, cuantitativas, discretas y continuas. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, proporciones, razones, tasas y frecuencias.
Este documento define y explica conceptos estadísticos básicos como variables, poblaciones, muestras, parámetros, escalas de medición, sumatorias, razones, tasas, proporciones y frecuencias. Describe dos tipos de variables (cualitativas y cuantitativas), y cómo se pueden clasificar las variables cualitativas. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, y los diferentes tipos de escalas de medición.
Este documento define y explica diferentes tipos de variables estadísticas, incluyendo variables cualitativas, cuantitativas, independientes, dependientes, aleatorias y más. También define conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadístico, razón, proporción y tasa. Como ejemplo, proporciona estadísticas sobre la obesidad en España usando datos del INE.
Presentacion Estadistica IUPSM CARACASAngel Sanoja
Este documento presenta definiciones y ejemplos de varios términos básicos en estadística como variables, población, muestra, estadístico, parámetro, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial y provee ejemplos prácticos de cómo calcular una razón, proporción y tasa usando datos sobre casos de tuberculosis.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, poblaciones, muestras, parámetros, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define una variable como una característica de los individuos de una población. Explica los tipos de variables cualitativas y cuantitativas. Además, define población, muestra, parámetros estadísticos y las cuatro escalas de medición. Por último, da ejemplos de razón, proporción, tasa y frecuencia.
Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como variables, población y muestra, tipos de variables, escalas de medición, parámetros estadísticos, sumatoria, razón, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una propiedad que puede adoptar diferentes valores y que existen variables cualitativas y cuantitativas. Define población como el conjunto total de elementos y muestra como un subconjunto representativo. Luego describe escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón para medir variables.
Este documento describe los conceptos básicos de estadística como variables, parámetros, muestras, poblaciones, frecuencias y escalas de medición. Define variables cualitativas, cuantitativas, discretas y continuas. Explica medidas de tendencia central, dispersión y posición. Además, introduce conceptos como proporción, tasa, frecuencia absoluta y relativa. Por último, describe las escalas nominal, ordinal, de intervalo y razón.
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Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
En la ciudad de Pasto, estamos revolucionando el acceso a microcréditos y la formalización de microempresarios informales con nuestra aplicación CrediAvanza. Nuestro objetivo es empoderar a los emprendedores locales proporcionándoles una plataforma integral que facilite el acceso a servicios financieros y asesoría profesional.
DESARROLLO DE LAS RELACIONES CON LOS STAKEHOLDERS.pdf
CONCEPTOS BASICOS
1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio de Educación y Deportes
Instituto universitario de tecnología “Antonio José de Sucre”
Extensión puerto la cruz
Escuela de Turismo
Estadística I
Profesora: Ranielina Rondon Bachiller:
Garate Yoselis
C.I 22.864.420
2. Definición de variables:
El término variable, en su significado más general, se utiliza para designar cualquier característica de la
realidad que puede ser determinada por observación y que puede mostrar diferentes valores de una
unidad de observación a otra. Así las variables existen en el mundo real, mientras que los conceptos, en
cierto modo, existen como parte de nuestro lenguaje y de nuestra manera de conocer ese mundo real.
Que las variables pueden asumir diferentes valores lo podemos observar en las variables de educación
formal de un grupo de personas; puede variar entre el analfabetismo (cero educación formal) hasta los
niveles universitarios más altos. El peso de las personas puede variar en unas pocas libras al nacer a
más de cien en la vida adulta.
Ejemplo
x es una variable del universo {2, 4, 6, 8}. Por lo tanto, x puede tener cualquiera de dichos valores, es decir que
puede ser reemplazada por cualquier número par menor a 9.
3. Tipos de Variables:
Variable independiente
Una variable independiente es aquella cuyo valor no depende del de otra variable.
Variable dependiente
Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable.
Variables estadísticas
Variable cualitativa
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas
con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden.
Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
:
4. Variable cualitativa ordinal o variable cuasi cuantitativa
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por
ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
Variable cuantitativa
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar
operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Variable discreta
Una variable discreta es aquella que solo puede tomar un número finito de valores entre dos valores
cualesquiera de una característica.
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre dos valores
cualesquiera de una característica.
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales.
5. Variable aleatoria
Se llama variable aleatoria a toda función que asocia a cada elemento del espacio muestral E un
número real.
Se utilizan letras mayúsculas X, Y, ... para designar variables aleatorias, y las respectivas minúsculas (x, y,
...) para designar valores concretos de las mismas.
Variable aleatoria discreta
Una variable aleatoria discreta es aquella que sólo puede tomar valores enteros.
Ejemplos
El número de hijos de una familia, la puntuación obtenida al lanzar un dado.
Variable aleatoria continua
Una variable aleatoria continua es aquella que puede tomar todos los valores posibles dentro de un
cierto intervalo de la recta real.
Ejemplos
La altura de los alumnos de una clase, las horas de duración de una pila.
Variable aleatoria binomial
La variable aleatoria binomial, X, expresa el número de éxitos obtenidos en cada prueba del
experimento.
La variable binomial es una variable aleatoria discreta, sólo puede tomar los valores 0, 1, 2, 3, 4, ..., n
suponiendo que se han realizado n pruebas.
Ejemplo
k = 6, al lanzar una moneda 10 veces y obtener 6 caras.
6. Variable aleatoria normal
Una variable aleatoria continua, X, sigue una distribución normal de media μ y desviación típica σ, y se
designa por N(μ, σ), si se cumplen las siguientes condiciones:
1. La variable puede tomar cualquier valor: (-∞, +∞ )
2. La función de densidad, es la expresión en términos de ecuación matemática de la curva de Gauss.
Variable estadística bidimensional
Una variable bidimensional es una variable en la que cada individuo está definido por un par de
caracteres, (X,Y).
Estos dos caracteres son a su vez variables estadísticas en las que sí existe relación entre ellas, una de las dos
variables es la variable independiente y la otra variable dependiente.
7. Población Definición:
Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de individuos, objetos, cosas o
valores en un proceso de investigación.
Ejemplo:
El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística, y
este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de
elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos que integra la población es
muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los
números positivos. Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos, por
ejemplo; el número de estudiante del Núcleo San Carlos de la Universidad Nacional Experimental Simón
Rodríguez.
Muestra:
Es una parte representativa de la población que es seleccionada para ser estudiada, ya que la población es
demasiado grande para ser estudiada en su totalidad” Allen Webster.
Ejemplo:
El estudio de muestras es más sencillo que el estudio de la población completa; cuesta menos y lleva menos
tiempo. Por último se aprobado que el examen de una población entera todavía permite la aceptación de
elementos defectuosos, por tanto, en algunos casos, el muestreo puede elevar el nivel de calidad.
8. Parámetros Estadísticos
Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística.
Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica.
Ejemplo:
suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población la media aritmética de las edades de sus
miembros, esto es, la suma de todas ellas, dividida por el total de individuos que componen tal población.
Escala de Medición
Escalas de medición son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las
escalas de medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las variables.
Estas escalas son: nominales, ordinales, intercalares o racionales. Según pasa de una escala a otra el atributo o la
cualidad aumenta. Las escalas de medición ofrecen información sobre la clasificación de variables discretas o
continuas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada.
Ejemplo:
Media Mediana
Prueba de “t” Prueba de signo
Prueba de “t” medias pareadas Prueba de wilcoxon
9. Sumatoria Razón
Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A menudo las cantidades se miden en las
mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e infinito.
Ejemplo
Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005: Razón= 135/53= 2,55 Cociente entre
los casos de TBC ocurridos en individuos con edades superiores a 55 y el grupo de individuos
Proporción
La proporción es una razón en la cual los elementos del numerador están incluidos en el denominador. Se utiliza
como estimación de la probabilidad de un evento. El rango es de 0 a 1, o de 0 a 100%.
Ejemplo
de los 23 casos de mononucleosis infecciosa que se diagnosticaron en 2006, 15 de ellos fueron varones.
Proporción: numero de casos varones/Total de casos.
Proporción = 15/23 = 0,65 =65%
El 65% de los casos de los casos fueron hombres.
10. Tasa y Frecuencia
Tasa
La tasa es una medida especial de razón o proporción que incluye una medida de tiempo en el denominador.
El concepto de tasa está asociado con la rapidez de cambio de un fenómeno por unidad de variable (tiempo, presión, temperatura…)
Los componentes de una tasa son el numerador, el denominador, el tiempo específico en el que el hecho ocurre y usualmente un multiplicador, un
poder de 10, que convierte una fracción o decimal en un número entero.
El rango va de 0 a infinito. Y la dimensión es 1/tiempo o tiempo-1
Ejemplo
el número de casos de mononucleosis en 2006 es de 23, y el total de la población es de 500.000
Tasa: número de casos/ total de la población (x1000)
Tasa: 23/500.000 (x1.000) = 0,046
Significa que encontramos 0.046 casos de mononucleosis infecciosa por cada 1.000 habitantes.
Frecuencia
En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es el número de veces ni que dicho evento se repite durante un experimento
o muestra estadística.1 Comúnmente, la distribución de la frecuencia suele visualizarse con el uso de histogramas.
Ejemplo
Supongamos que las calificaciones de un alumno de secundaria fueran las siguientes: 18, 13, 12, 14, 11, 08, 12, 15, 05, 20, 18, 14, 15,
11, 10, 10, 11, 13. Entonces: La frecuencia absoluta de 11 es 3, pues 11 aparece 3 veces. La frecuencia relativa de 11 es 0.17, porque corresponde
a la división 3/18 ( 3 de las veces que aparece de las 18 notas que aparecen en total).
11. EJEMPLO GENERAL
• Estudiamos los valores sociales de una población de 5000 habitantes aprox., entendemos que sería de gran dificultad poder
analizar los valores sociales de todos ellos, por ello, la estadística nos dota de una herramienta que es la muestra para extraer un
conjunto de población que represente a la globalidad y sobre la muestra realizar el estudio. Una muestra representativa contiene
las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población.
• Los expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan esta información para hacer referencias sobre la población
que está representada por la muestra. Una población es un todo, solo basta una muestra para llevar acabo toda la investigación
ya que una muestra es una fracción o segmento de ese todo.