Este documento presenta conceptos fundamentales de estadística. Explica que la estadística es una ciencia que estudia datos provenientes de muestras representativas para explicar fenómenos. Se divide en estadística descriptiva, que resume datos, y estadística inferencial, que genera modelos e inferencias. También define conceptos como población, muestra, muestra aleatoria simple y ofrece ejemplos de cada uno.

1. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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Conceptos fundamentales; ejercicio 1
Profesor: GERARDO MATA ORTIZ.
Materia: estadística.
Alumno (a): Itzayana Yaneth Morillón Marquéz.
Grado y Sección: “1 D”

2. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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10/01/2014
Índice
(Conceptos fundamentales)
1. Frasede inspiración………………………………………………………3
2. Conceptosdeestadística………………………………………………4
3. Origende estadística……………………………………………………5
4. Explicayanota3ejemplosdepoblación………………………......6
5. Explicayanota3ejemplosdepoblacióntangible……………7
6. Explicayanota3ejemplosdepoblaciónconceptual………8
7. Muestra………………………………………………………………………..9

3. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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4. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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FRASE DE INSPIRACIÓN

5. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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Concepto de Estadística
Es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de
una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de
un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Se usa para
la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.
La estadística se divide en dos grandes áreas:
 Estadística descriptiva
Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los
fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente.
Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar.
Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre
otros.
 Estadística inferencial
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 sí/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 a nova, series de tiempo y minería de datos. Ambas ramas (descriptiva e
inferencial) comprenden la estadística aplicada. La estadística inferencial, por su parte, se
divide en estadística paramétrica y estadística no paramétrica.
Hay también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las bases
teóricas de la materia.
 La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo
estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicas, estadísticas
criminales, entre otros.

6. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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Origen de Estadística
En su origen, por tanto, la estadística estuvo asociada a los Estados o ciudades libres, para ser
utilizados por el gobierno y cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La colección de
datos acerca de estados y localidades continúa ampliamente a través de los servicios de
estadística nacional e internacional. En particular, los censos comenzaron a suministrar
información regular acerca de la población de cada país. Así pues, los datos estadísticos se
referían originalmente a los datos demográficos de una ciudad o Estado determinados. Y es
por ello que en la clasificación decimal de Melvil Dewey, empleada en las bibliotecas, todas las
obras sobre estadística se encuentran ubicadas al lado de las obras de o sobre la demografía.
Ya se utilizaban representaciones gráficas y otras medidas en pieles, rocas, palos de madera y
paredes de cuevas para controlar el número de personas, animales o ciertas mercancías. Hacia
el año 3000 a. C. los babilonios usaban ya pequeños envases moldeados de arcilla para
recopilar datos sobre la producción agrícola y de los géneros vendidos o cambiados. Los
egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país mucho antes de construir las
pirámides en el siglo XI a. C. Los libros bíblicos de Números y Crónicas incluyen en algunas
partes trabajos de estadística. El primero contiene dos censos de la población de la Tierra de
Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. En China existían
registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a. C. Los antiguos griegos realizaban
censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a. C. para cobrar impuestos.

7. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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8. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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1. Explica y anota 3 ejemplos de población
Población: Conjunto de todos los elementos que interesan en un
estudio determinado.
 Ejemplo 1.- en una zapatería para calzado de dama se quiere
saber cuál número de calzado es el más comprado, los más
comprados son: 24 al 25.5. en este caso la población seria el
número de calzado porque es el que se consume.
 Ejemplo 2.- una compañía de teléfonos celulares quiere saber
dónde se consume más producto, en este caso sería un diseño
nuevo contra el diseño anterior, se dio a conocer que se consume
más el diseño nuevo en torreón que en matamoros. En este caso
la población seria el diseño del celular porque se compara a sí
mismo.
 Ejemplo 3.- Una ferretería se venden tubos PVC y quiere saber
qué medida es la más común para su uso, se encuentran de 3”, 4”
y 5”. La población serían las medidas más consumidas en este
caso sería la de 3”.

9. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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2. Anota y explica tres ejemplos de población tangible y tres de población conceptual.
Población tangible.- las poblaciones constaban de elementos
físicos reales: estudiantes de una universidad, bloques de concreto
de una pila, pernos de una remesa. Estas poblaciones se
denominan poblaciones tangibles. Este tipo de poblaciones son
siempre finitas.
Después de que se muestrea un elemento, el tamaño de población
disminuye en 1. En principio, uno podría en algunos casos regresar
el elemento muestreado a la población, con oportunidad de
muestrearlo nuevamente, pero esto rara vez se hace en la práctica
1.-Ejemplo
Se quiere saber por `cuantos bloques esta construido un muro, si el
muro es de 2m por 2m.
La población serían los bloques.
2.-Ejemplo
Una panadería realizo un estudio de sus ventas para saber cuál pan
era el que se consumía más entre sus clientes y así poder saber qué
tipo de pan le gustaba más a sus clientes y fabricar más de ese tipo
para poder satisfacer la demanda.
3.-Ejemplo
En una cafetería se les hace una entrevista a diferentes clientes
para saber el sabor de café favorito entre sus clientes.

10. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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Poblaciónconceptual
En ingeniería es frecuente que los datos sean producto de
mediciones realizadas durante un experimento científico, más que
por muestreo de una población tangible. Tomando un ejemplo
simple, imagine que un ingeniero mide la longitud de una varilla
cinco veces, haciendo las mediciones en la forma más cuidadosa
posible con condiciones idénticas. No importa qué tan
cuidadosamente se hayan hecho las mediciones, diferirán un poco
una de otra, debido a la variación en el proceso de medición que no
se puede controlar o predecir. Esto último da como resultado que
con frecuencia sea adecuado considerar estos datos como una
muestra aleatoria simple de una población.
1.-Ejemplo
Los resultados son diferentes pero no varían mucho uno de otro.
2.-Ejemplo
Se mide un cuarto que tiene lados iguales pero al medir 5 veces
cada lado se percata de que las medidas varían, En este caso la
población sería el número de veces que se midieron.
3.-Ejemplo
En una empresa se hace un estudia para saber cuántos de sus
trabajadores tienen familias y así poderles ayudar un poco
económicamente.
3.-Muestra:

11. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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Constituye un subconjunto de una población que contiene elementos o resultados que
realmente se observa. Ejemplo:
Dimensión de la población: 222.222 habitantes
Probabilidad del evento: Hombre o Mujer 50%
Nivel de confianza: 90%
Desviación tolerada: 5%
Resultado 196
Tamaño de la muestra: 270
4.-Muestraaleatoria simple:
De tamaño n es una muestra elegida por un método en el que cada colección de n
elementos de la población tiene la misma probabilidad de formar la muestra, de la misma
manera que en una lotería.
5. El departamento médico de la Universidad quiere saber la presión arterial de los
estudiantes. Hay 2700 alumnos inscritos. Obtiene una lista de los alumnos numerada del 1
al 2700, utiliza Excel para generar 100 números aleatorios enteros y cita a los alumnos
para realizar la medición de presión arterial. ¿Es esta una muestra aleatoria simple?
Justifica tu respuesta.
Sí, porque se es tan tomando 100 alumnos a lazar para hacer las pruebas de presión
arterial por lo tanto si es una muestra aleatoria simple
6. Un inspector de calidad supervisa rollos de tela para determinar la tasa de fallas en el
tinte de los mismos. Decide tomar 20 rollos de la producción del miércoles, cada hora
durante cinco horas, selecciona los cuatro últimos rollos producidos y cuenta el número
de fallas de cada uno. ¿Es esta una muestra aleatoria simple?
R: No porque ya tiene casi definidos los rollos que se van a inspeccionar.
7. El encargado de producción de la fábrica de tornillos “Rosa Acero” mide la longitud de
una muestra de 60 piezas. Encuentra que el 90% de ellos están dentro de las
especificaciones por lo que afirma que en todo el lote de producción, el 90% de los
tornillos cumplen con los requerimientos del cliente. ¿Es esto verdadero? Justifica tu
respuesta.
R: no, porque solo es una muestra de todo el lote, por lo tanto no es seguro que el 90%
cumpla con los requerimientos si el otro 10% no los cumple.

12. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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8. El encargado de calidad, Ch. Gallegos, toma otra muestra de 60 piezas del mismo lote y
encuentra que sólo el 85% de ellos cumple con las especificaciones. El encargado de
producción, Antonio Ibarra, afirma que el de calidad debe haberse equivocado porque el
resultado correcto es de 90% ¿Tiene razón? Justifica tu respuesta.
R: Los dos podrían tener y no tener razón porque si se hacen varias muestras podrían
variar una de la otra y en este caso se debe considerar las que sean más cercanas a las
especificaciones.
9. Juanene mide, diez veces, la longitud de una pieza fabricada por Sebastián Rodríguez; en
cada medición, el vernier indica lecturas ligeramente diferentes. ¿Bajo qué condiciones
pueden considerarse estas lecturas como una muestra aleatoria simple? ¿Cuál es la
población? ¿Es una población tangible o conceptual?
1.- Que se tomen medidas de 10 piezas diferentes al azar para sacar los resultados de las
mediciones
2.- La población serían los diferentes resultados de las mediciones realizadas.
3.-Conceptual porque la población son los datos de las medidas realizadas
10. Escribeyexplicalossiguientes:
a) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que pueda
considerarse aleatoria simple
b) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que no puede
aceptarse como muestra aleatoria simple
c) Un ejemplo de población conceptual en la que se toma una muestra que puede ser
considerada muestra aleatoria simple
en un restaurant se hace una encuesta a los clientes en ese momento para saber cuál
de sus platillos es el más rico. La población serían los clientes.
RB: en un centro comercial se pregunta a un comprador cual es el producto que no sale
defectuoso para él. La población seria el producto por el que se está preguntando.
RC: se mide una pieza con un micrómetro, el cual en tres ocasiones da diferente resultado.
La población seria el número de veces que se midió la pieza ya que da diferente resultado.

13. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 10 de enero de 2015
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Bibliografía
http://es.wikipedia.org/
Estadística para ingenieros y científicos/ William Navidi
Estadística para administración y Economía/ Anderson Sweeney Williams