Este documento presenta tres ejemplos que ilustran el cálculo de medidas estadísticas descriptivas y la construcción de gráficos. El primer ejemplo muestra los signos visibles de anorexia en estudiantes mediante una tabla de frecuencias y un diagrama de barras. El segundo ejemplo calcula medidas de tendencia central, dispersión y construye un diagrama de caja para datos sobre el tiempo requerido para tratamientos. El tercer ejemplo analiza datos sobre el tiempo que tardan estudiantes en dormirse durante clases a través de diagramas de caja
El documento explica diferentes medidas de posición como cuartiles, quintiles, deciles y percentiles. Estas medidas dividen una distribución ordenada en partes iguales para resumir la información. Los cuartiles dividen la distribución en cuatro partes iguales, los deciles en diez partes iguales y los percentiles en cien partes iguales. Se proveen fórmulas y ejemplos para calcular cada medida.
El documento describe las distribuciones muestrales de la media y las proporciones. Explica que la distribución muestral de la media describe todas las posibles medias de las muestras obtenidas de la población. Muestra un ejemplo numérico para calcular las medias muestrales. También explica que cuando la muestra es grande, la distribución muestral de la media se aproxima a una distribución normal según el teorema del límite central. Finalmente, define la distribución muestral de proporciones y cómo calcular su media y des
Este documento presenta los conceptos básicos de regresión y correlación simple. Explica cómo utilizar diagramas de dispersión para visualizar la relación entre dos variables, e identificar si la relación es lineal, curvilínea, directa o inversa. También describe cómo utilizar la ecuación de regresión para predecir valores futuros y medir el grado de relación lineal entre dos variables mediante el análisis de correlación. Finalmente, detalla los pasos para realizar un análisis de regresión simple y calcula el error estándar de estimación.
Este documento presenta 21 problemas estadísticos relacionados con distribuciones de probabilidad normales y uniformes. Los problemas cubren conceptos como probabilidades, z-scores, distribución de Poisson y más. El objetivo es calcular diferentes probabilidades basadas en datos proporcionados sobre variables aleatorias con diferentes distribuciones de probabilidad.
Este documento explica la diferencia entre combinaciones y permutaciones. Las combinaciones ignoran el orden, mientras que las permutaciones consideran el orden. También cubre fórmulas para calcular permutaciones y combinaciones con y sin repetición, y provee ejemplos para ilustrar cada concepto.
El documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística resueltos. En el primer problema, se calcula la probabilidad de que a lo más uno de seis personas prefiera la opción A y la probabilidad de que al menos tres personas prefieran A. En el segundo problema, se analiza la probabilidad de obtener un número defectuoso de tarjetas de circuito en muestras de 25 tarjetas.
El documento presenta los conceptos y procedimientos del análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que ANOVA compara la variación entre grupos con la variación dentro de los grupos para determinar si los efectos de diferentes tratamientos son estadísticamente significativos. Proporciona un ejemplo numérico donde se analizan los efectos de diferentes promociones de ventas utilizando ANOVA de un factor.
El documento explica diferentes medidas de posición como cuartiles, quintiles, deciles y percentiles. Estas medidas dividen una distribución ordenada en partes iguales para resumir la información. Los cuartiles dividen la distribución en cuatro partes iguales, los deciles en diez partes iguales y los percentiles en cien partes iguales. Se proveen fórmulas y ejemplos para calcular cada medida.
El documento describe las distribuciones muestrales de la media y las proporciones. Explica que la distribución muestral de la media describe todas las posibles medias de las muestras obtenidas de la población. Muestra un ejemplo numérico para calcular las medias muestrales. También explica que cuando la muestra es grande, la distribución muestral de la media se aproxima a una distribución normal según el teorema del límite central. Finalmente, define la distribución muestral de proporciones y cómo calcular su media y des
Este documento presenta los conceptos básicos de regresión y correlación simple. Explica cómo utilizar diagramas de dispersión para visualizar la relación entre dos variables, e identificar si la relación es lineal, curvilínea, directa o inversa. También describe cómo utilizar la ecuación de regresión para predecir valores futuros y medir el grado de relación lineal entre dos variables mediante el análisis de correlación. Finalmente, detalla los pasos para realizar un análisis de regresión simple y calcula el error estándar de estimación.
Este documento presenta 21 problemas estadísticos relacionados con distribuciones de probabilidad normales y uniformes. Los problemas cubren conceptos como probabilidades, z-scores, distribución de Poisson y más. El objetivo es calcular diferentes probabilidades basadas en datos proporcionados sobre variables aleatorias con diferentes distribuciones de probabilidad.
Este documento explica la diferencia entre combinaciones y permutaciones. Las combinaciones ignoran el orden, mientras que las permutaciones consideran el orden. También cubre fórmulas para calcular permutaciones y combinaciones con y sin repetición, y provee ejemplos para ilustrar cada concepto.
El documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística resueltos. En el primer problema, se calcula la probabilidad de que a lo más uno de seis personas prefiera la opción A y la probabilidad de que al menos tres personas prefieran A. En el segundo problema, se analiza la probabilidad de obtener un número defectuoso de tarjetas de circuito en muestras de 25 tarjetas.
El documento presenta los conceptos y procedimientos del análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que ANOVA compara la variación entre grupos con la variación dentro de los grupos para determinar si los efectos de diferentes tratamientos son estadísticamente significativos. Proporciona un ejemplo numérico donde se analizan los efectos de diferentes promociones de ventas utilizando ANOVA de un factor.
Este documento contiene 14 problemas de probabilidad relacionados con diferentes escenarios como el comportamiento criminal, encuestas demográficas, diagnósticos médicos y resultados educativos. Los problemas incluyen calcular probabilidades condicionales e independientes usando tablas de datos y porcentajes provistos.
Este documento describe la distribución normal y sus propiedades, incluyendo que tiene forma de campana, es simétrica, y todas sus medidas de tendencia central son idénticas. También explica cómo transformar datos a una distribución normal estandarizada, calcular probabilidades utilizando z-scores y puntajes t, y estimar intervalos de confianza para la media poblacional.
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIALSonyé Lockheart
Este documento describe las distribuciones de Bernoulli y binomial. La distribución de Bernoulli modela experimentos con dos resultados posibles (éxito o fracaso) con probabilidades p y q. La distribución binomial modela el número de éxitos en n ensayos independientes con probabilidad constante p de éxito en cada uno. Proporciona fórmulas para calcular las probabilidades de resultados específicos y explica cómo usar tablas binomiales para tales cálculos.
Este documento presenta 6 ejercicios de estadística probabilística resueltos. Los ejercicios involucran conceptos como distribución normal, probabilidad, media poblacional, desviación estándar y tamaño de muestra. Se calculan probabilidades de que la media muestral se encuentre dentro de ciertos rangos, y se estiman parámetros poblacionales como la desviación estándar a partir de datos muestrales.
Este documento presenta 9 ejercicios de muestreo que involucran calcular el tamaño óptimo de muestra para estimar proporciones y promedios de poblaciones con diferentes niveles de confianza y error. Los ejercicios resuelven las fórmulas para calcular el tamaño de muestra en función de parámetros como el tamaño de la población, la desviación estándar, la proporción estimada, el error y el nivel de confianza requerido.
El documento describe diferentes ejemplos de muestreo aleatorio simple de poblaciones finitas e infinitas. Se enumeran 10 muestras aleatorias de tamaño 2 de una población de 5 elementos. También se seleccionan elementos de muestras aleatorias utilizando los últimos 3 dígitos de números aleatorios de 5 dígitos para poblaciones finitas de 350 y 372 elementos. Finalmente, se indica si diferentes poblaciones son finitas o infinitas.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica que la media es el valor promedio obtenido al sumar todos los datos y dividirlos por la cantidad de valores. La mediana es el valor central de los datos ordenados. La moda es el valor que más se repite. Proporciona fórmulas y ejemplos para calcular cada medida en datos agrupados y no agrupados.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre estadística inferencial que incluyen cálculos de probabilidades, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Los ejercicios cubren temas como distribuciones normales, distribución t de Student, intervalos de confianza para proporciones y varianzas, y contrastan una proporción muestral con una poblacional dada.
Este documento presenta conceptos básicos de análisis combinatorio como permutaciones, variaciones, combinaciones y sus aplicaciones en problemas médicos. Explica principios como el factorial de un número y el principio fundamental de que si un suceso puede ocurrir de m maneras y otro de n maneras, ambos pueden ocurrir de m x n maneras. Además, incluye ejemplos y problemas resueltos para ilustrar los conceptos.
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. Define el coeficiente de Pearson como una medida de la relación lineal entre dos variables cuantitativas y explica cómo se calcula e interpreta. También define el coeficiente de Spearman, que mide la correlación entre variables ordinales mediante el rango de los datos, y proporciona ejemplos del cálculo e interpretación de ambos coeficientes.
La distribución F de Fisher-Snedecor lleva el nombre del matemático estadounidense George Waddel Snedecor. Se utiliza para comparar la varianza de dos distribuciones normales y determinar si son significativamente diferentes. La función de densidad de una distribución F depende de los grados de libertad m y n y toma valores positivos, asemejándose a una distribución normal cuando m y n son grandes. Los ejemplos muestran cómo calcular el estadístico F para probar hipótesis sobre la igualdad de varianzas.
Este documento presenta ejercicios sobre diferentes distribuciones de probabilidad incluyendo Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Se proporcionan ejemplos y problemas para calcular probabilidades utilizando estas distribuciones. Los ejercicios cubren conceptos como media, varianza, funciones de probabilidad y cálculos estadísticos para diferentes escenarios.
Este documento explica cómo construir distribuciones muestrales de medias para una población, incluyendo los pasos para: 1) determinar el número de muestras posibles, 2) listar todas las muestras, 3) calcular la media de cada muestra, 4) agrupar las medias y calcular la media de medias, 5) calcular el error típico de la muestra y la población. Proporciona ejemplos para muestras con y sin reposición de tamaños 2 y 3 elementos seleccionados de poblaciones dadas.
Este documento proporciona información sobre diferentes técnicas de conteo como permutaciones, combinaciones y diagramas de árboles. Explica las fórmulas para calcular permutaciones y combinaciones y provee ejemplos numéricos. También incluye ejercicios resueltos sobre la aplicación de estas técnicas para contar resultados posibles.
Este documento describe la distribución muestral de proporciones. Explica cómo calcular la media y desviación estándar de la distribución muestral de proporciones a partir de una población, así como cómo usar la aproximación normal para calcular probabilidades relacionadas a la proporción muestral. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Este documento describe medidas de forma como la simetría, asimetría, apuntamiento y achatamiento de distribuciones de datos. Explica cómo calcular el coeficiente de asimetría de Pearson y Fisher para determinar si una distribución es simétrica o asimétrica, y el coeficiente de curtosis de Fisher para determinar si una distribución es mesocúrtica, leptocúrtica o platicúrtica. También presenta ejemplos prácticos de cálculos de estos coeficientes.
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de mediaseraperez
Este documento describe las distribuciones muestrales, en particular la distribución muestral de medias. Explica que las medias calculadas a partir de muestras aleatorias de la misma población varían y siguen una distribución normal aproximada. También presenta fórmulas para calcular la probabilidad de que una media muestral tome un valor en particular utilizando la distribución normal estándar. Finalmente, resuelve varios problemas de probabilidad utilizando estas distribuciones muestrales.
Este documento presenta conceptos clave de la estadística inferencial, incluyendo el muestreo probabilístico, estimación de parámetros, distribuciones de probabilidad como la t de Student y F de Fisher, y ejemplos de su aplicación. Explica que la estadística inferencial permite sacar conclusiones sobre una población basadas en una muestra mediante métodos como la estimación, contraste de hipótesis y diseño experimental.
Este documento presenta 20 ejercicios sobre la interpretación y construcción de gráficas. Los ejercicios cubren temas como leer valores e identificar características de gráficas dadas, construir gráficas basadas en descripciones de situaciones, y asociar gráficas con expresiones analíticas. El documento proporciona una serie de problemas y preguntas sobre gráficas para practicar y demostrar la comprensión de conceptos gráficos.
El documento presenta una serie de ejercicios estadísticos relacionados con cálculos de medidas de tendencia central, dispersión y probabilidad. Los ejercicios involucran el cálculo de media, moda, mediana, varianza, desviación estándar y probabilidades para diferentes conjuntos de datos.
Este documento contiene 14 problemas de probabilidad relacionados con diferentes escenarios como el comportamiento criminal, encuestas demográficas, diagnósticos médicos y resultados educativos. Los problemas incluyen calcular probabilidades condicionales e independientes usando tablas de datos y porcentajes provistos.
Este documento describe la distribución normal y sus propiedades, incluyendo que tiene forma de campana, es simétrica, y todas sus medidas de tendencia central son idénticas. También explica cómo transformar datos a una distribución normal estandarizada, calcular probabilidades utilizando z-scores y puntajes t, y estimar intervalos de confianza para la media poblacional.
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIALSonyé Lockheart
Este documento describe las distribuciones de Bernoulli y binomial. La distribución de Bernoulli modela experimentos con dos resultados posibles (éxito o fracaso) con probabilidades p y q. La distribución binomial modela el número de éxitos en n ensayos independientes con probabilidad constante p de éxito en cada uno. Proporciona fórmulas para calcular las probabilidades de resultados específicos y explica cómo usar tablas binomiales para tales cálculos.
Este documento presenta 6 ejercicios de estadística probabilística resueltos. Los ejercicios involucran conceptos como distribución normal, probabilidad, media poblacional, desviación estándar y tamaño de muestra. Se calculan probabilidades de que la media muestral se encuentre dentro de ciertos rangos, y se estiman parámetros poblacionales como la desviación estándar a partir de datos muestrales.
Este documento presenta 9 ejercicios de muestreo que involucran calcular el tamaño óptimo de muestra para estimar proporciones y promedios de poblaciones con diferentes niveles de confianza y error. Los ejercicios resuelven las fórmulas para calcular el tamaño de muestra en función de parámetros como el tamaño de la población, la desviación estándar, la proporción estimada, el error y el nivel de confianza requerido.
El documento describe diferentes ejemplos de muestreo aleatorio simple de poblaciones finitas e infinitas. Se enumeran 10 muestras aleatorias de tamaño 2 de una población de 5 elementos. También se seleccionan elementos de muestras aleatorias utilizando los últimos 3 dígitos de números aleatorios de 5 dígitos para poblaciones finitas de 350 y 372 elementos. Finalmente, se indica si diferentes poblaciones son finitas o infinitas.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. Explica que la media es el valor promedio obtenido al sumar todos los datos y dividirlos por la cantidad de valores. La mediana es el valor central de los datos ordenados. La moda es el valor que más se repite. Proporciona fórmulas y ejemplos para calcular cada medida en datos agrupados y no agrupados.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre estadística inferencial que incluyen cálculos de probabilidades, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Los ejercicios cubren temas como distribuciones normales, distribución t de Student, intervalos de confianza para proporciones y varianzas, y contrastan una proporción muestral con una poblacional dada.
Este documento presenta conceptos básicos de análisis combinatorio como permutaciones, variaciones, combinaciones y sus aplicaciones en problemas médicos. Explica principios como el factorial de un número y el principio fundamental de que si un suceso puede ocurrir de m maneras y otro de n maneras, ambos pueden ocurrir de m x n maneras. Además, incluye ejemplos y problemas resueltos para ilustrar los conceptos.
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. Define el coeficiente de Pearson como una medida de la relación lineal entre dos variables cuantitativas y explica cómo se calcula e interpreta. También define el coeficiente de Spearman, que mide la correlación entre variables ordinales mediante el rango de los datos, y proporciona ejemplos del cálculo e interpretación de ambos coeficientes.
La distribución F de Fisher-Snedecor lleva el nombre del matemático estadounidense George Waddel Snedecor. Se utiliza para comparar la varianza de dos distribuciones normales y determinar si son significativamente diferentes. La función de densidad de una distribución F depende de los grados de libertad m y n y toma valores positivos, asemejándose a una distribución normal cuando m y n son grandes. Los ejemplos muestran cómo calcular el estadístico F para probar hipótesis sobre la igualdad de varianzas.
Este documento presenta ejercicios sobre diferentes distribuciones de probabilidad incluyendo Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Se proporcionan ejemplos y problemas para calcular probabilidades utilizando estas distribuciones. Los ejercicios cubren conceptos como media, varianza, funciones de probabilidad y cálculos estadísticos para diferentes escenarios.
Este documento explica cómo construir distribuciones muestrales de medias para una población, incluyendo los pasos para: 1) determinar el número de muestras posibles, 2) listar todas las muestras, 3) calcular la media de cada muestra, 4) agrupar las medias y calcular la media de medias, 5) calcular el error típico de la muestra y la población. Proporciona ejemplos para muestras con y sin reposición de tamaños 2 y 3 elementos seleccionados de poblaciones dadas.
Este documento proporciona información sobre diferentes técnicas de conteo como permutaciones, combinaciones y diagramas de árboles. Explica las fórmulas para calcular permutaciones y combinaciones y provee ejemplos numéricos. También incluye ejercicios resueltos sobre la aplicación de estas técnicas para contar resultados posibles.
Este documento describe la distribución muestral de proporciones. Explica cómo calcular la media y desviación estándar de la distribución muestral de proporciones a partir de una población, así como cómo usar la aproximación normal para calcular probabilidades relacionadas a la proporción muestral. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Este documento describe medidas de forma como la simetría, asimetría, apuntamiento y achatamiento de distribuciones de datos. Explica cómo calcular el coeficiente de asimetría de Pearson y Fisher para determinar si una distribución es simétrica o asimétrica, y el coeficiente de curtosis de Fisher para determinar si una distribución es mesocúrtica, leptocúrtica o platicúrtica. También presenta ejemplos prácticos de cálculos de estos coeficientes.
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de mediaseraperez
Este documento describe las distribuciones muestrales, en particular la distribución muestral de medias. Explica que las medias calculadas a partir de muestras aleatorias de la misma población varían y siguen una distribución normal aproximada. También presenta fórmulas para calcular la probabilidad de que una media muestral tome un valor en particular utilizando la distribución normal estándar. Finalmente, resuelve varios problemas de probabilidad utilizando estas distribuciones muestrales.
Este documento presenta conceptos clave de la estadística inferencial, incluyendo el muestreo probabilístico, estimación de parámetros, distribuciones de probabilidad como la t de Student y F de Fisher, y ejemplos de su aplicación. Explica que la estadística inferencial permite sacar conclusiones sobre una población basadas en una muestra mediante métodos como la estimación, contraste de hipótesis y diseño experimental.
Este documento presenta 20 ejercicios sobre la interpretación y construcción de gráficas. Los ejercicios cubren temas como leer valores e identificar características de gráficas dadas, construir gráficas basadas en descripciones de situaciones, y asociar gráficas con expresiones analíticas. El documento proporciona una serie de problemas y preguntas sobre gráficas para practicar y demostrar la comprensión de conceptos gráficos.
El documento presenta una serie de ejercicios estadísticos relacionados con cálculos de medidas de tendencia central, dispersión y probabilidad. Los ejercicios involucran el cálculo de media, moda, mediana, varianza, desviación estándar y probabilidades para diferentes conjuntos de datos.
(1) El documento presenta ejercicios resueltos sobre estadística descriptiva univariante, incluyendo tablas y gráficos de distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y dispersión. (2) Se calculan medidas como la media, mediana, moda, cuartiles y se construyen histogramas y polígonos de frecuencias a partir de datos sobre pesos de personas y temperaturas. (3) El documento muestra cálculos de varianza y desviación típica para datos agrupados.
Este documento presenta tres problemas estadísticos relacionados con distribuciones de frecuencia y cálculos estadísticos descriptivos. El primer problema involucra la creación de una tabla de distribución de frecuencia, gráficos y cálculos para un conjunto de datos de puntuaciones. El segundo problema implica hacer lo mismo para datos de porcentajes de palabras agradables. El tercer problema presenta datos de aptitud química y pide crear gráficos y calcular estadísticos descriptivos.
El documento describe los signos visibles de anorexia observados en 27 alumnos de un colegio en Riobamba, Ecuador. Se registraron nueve alumnos con dieta severa, el signo más común, representando el 33.33% de los casos. Otros signos frecuentes fueron uso de ropa holgada en 6 alumnos (22.22%), uso de laxantes en 5 alumnos (18.52%) e hiperactividad en 4 alumnos (14.81%).
Este documento presenta el plan de estudios de Estadística y Geometría para el cuarto periodo de 2014 en el IE Naranjal. Incluye seis horas de clases sobre conceptos básicos de estadística como tablas de frecuencia y gráficas con datos agrupados y no agrupados. Presenta seis actividades que involucran la creación de tablas y gráficos a partir de datos de encuestas.
La Unión Europea ha acordado un paquete de sanciones contra Rusia por su invasión de Ucrania. Las sanciones incluyen restricciones a las transacciones con bancos rusos clave y la prohibición de la venta de aviones y equipos a Rusia. Los líderes de la UE esperan que las sanciones aumenten la presión económica sobre Rusia y la disuadan de continuar su agresión contra Ucrania.
Este documento presenta 5 problemas de examen. El primer problema incluye un gráfico de precios de viviendas y preguntas sobre el análisis de datos. El segundo problema involucra el cálculo de estadísticas sobre el tiempo de estacionamiento de vehículos y los ingresos de un estacionamiento. El tercer problema pide calcular porcentajes de empleados basados en salarios promedio. El cuarto problema analiza las estaturas promedio de estudiantes antes y después de la asistencia de dos estudiantes adicionales. El quinto problema pregunta
Este documento explica las medidas de tendencia central (media, mediana y moda), cómo calcularlas para datos simples y agrupados, y provee ejemplos ilustrativos. Define cada medida y su fórmula de cálculo. Explica que la media es la medida más útil pero la mediana puede ser mejor para datos con valores extremos.
Este documento presenta dos problemas relacionados con medidas de tendencia central y dispersión. El primer problema analiza los tiempos de 20 estudiantes en una prueba de 100 metros y calcula la media, mediana, moda, rango y desviación estándar. El segundo problema analiza los kilos de basura recolectados durante 20 días y calcula las mismas medidas usando intervalos de frecuencia.
Estadística, medidas de tendencia central 10º pii 2013Jose Castellar
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central como la media armónica, geométrica, aritmética y cuadrática. Explica cómo calcular cada una de estas medidas a partir de datos agrupados en una tabla de frecuencias. También describe cómo calcular la mediana y la moda en este tipo de tabla. Por último, presenta dos ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de estas medidas.
La Red de Enfermería en Salud Infantil de Panamá de 2014 tiene la visión de ser un grupo de profesionales de enfermería dedicados a la docencia y atención de la salud infantil a nivel nacional e internacional, y la misión de ofrecer cuidados integrales y de calidad a la población infantil y adolescente de Panamá, tomando en cuenta a sus familias, con conocimiento científico y humanismo.
M.t.c para datos agrupados en intervalosSheylaMabel
Este documento presenta una serie de ejercicios sobre medidas de tendencia central para datos agrupados en intervalos. Incluye tablas de frecuencias y distribuciones de datos, así como preguntas sobre encontrar la moda, mediana, promedio y realizar interpretaciones. El estudiante debe completar las tablas, calcular estadísticas y proporcionar respuestas a múltiples preguntas relacionadas con los conceptos de estadística básica.
La Estrategia de Atención Integrada a las Enfermedades Prevalentes de la Infancia (AEIPI) creada por la OPS/OMS y UNICEF busca mejorar la salud de niños menores de 5 años a través de atención clínica e institucional de calidad y promoción de prácticas familiares saludables. El programa trabaja en tres áreas para disminuir la mortalidad infantil mediante la prevención, detección y tratamiento de enfermedades comunes en la infancia.
Este documento presenta el acuerdo pedagógico para el curso de Estadística Descriptiva entre el 30 de octubre y el 27 de noviembre de 2010 para los grupos 104-105-106. El curso será dictado por la tutora Jeaqueline Franco Peña y cubrirá temas como conceptos básicos de estadística, medidas de tendencia central, medidas de dispersión, entre otros. El objetivo general es desarrollar habilidades para interpretar, analizar y sacar conclusiones sobre datos mediante métodos estadísticos. Los estudiantes de
Este documento presenta 8 ejemplos estadísticos que incluyen tablas de distribución de frecuencias, gráficos y diagramas para datos como notas de estudiantes, alturas, edades, sueldos, inmigración, resultados de dados y poblaciones de ciudades. El documento proporciona instrucciones detalladas para crear visualizaciones que resuman los datos de cada ejemplo estadístico.
El documento presenta la secuencia didáctica de trabajo de la asignatura de Matemáticas III correspondiente al ciclo escolar 2013-2014 en la Escuela Secundaria del Estado "Emiliano Zapata". La secuencia incluye los aprendizajes esperados, contenidos, fechas, actividades, materiales de apoyo y formas de evaluar para dos temas: 1) Lectura y representación gráfica de relaciones lineales y cuadráticas, y 2) Cálculo de la probabilidad de eventos complementarios. El documento proporciona los planes de clase detall
Casos Prácticos: Wacc (Gerencia Financiera), Potencial y altos potenciales (Gestión del talento Humano), Técnicas cuantitativas (marketing y negocios internacionales), Posicionamiento (marketing y negocios internacionales), Cultura y liderazgo corporativo (planeamiento estratégico)
Este documento describe una actividad de aprendizaje en inglés en la que el estudiante debe grabar un archivo de audio respondiendo preguntas sobre su nombre, edad, familia y ocupación. El estudiante sigue los pasos de grabar el audio, guardarlo en su computador y enviarlo al instructor a través de la plataforma de aprendizaje. El objetivo es que el estudiante pueda compartir información básica sobre sí mismo en inglés.
El documento presenta tres ejemplos de estadística descriptiva que involucran datos sobre síntomas de anorexia, tiempo requerido para diseñar planes de tratamiento y tiempo que tardan estudiantes en dormirse. Se resumen los datos en tablas y gráficos como diagramas de caja y tallo y hoja, y se calculan medidas como la moda, promedio y desviación estándar.
Este documento presenta ejercicios sobre estadística que involucran tablas de frecuencias y representaciones gráficas de variables discretas y continuas. Se proporcionan soluciones detalladas que incluyen el cálculo de medidas como la media, desviación típica y coeficiente de variación para analizar la dispersión de diferentes conjuntos de datos.
Este documento presenta ejercicios de estadística sobre tablas de frecuencias y representaciones gráficas. Incluye ejemplos de variables discretas y continuas, así como cálculos de media, desviación típica y coeficiente de variación. Los ejercicios involucran datos sobre deporte, notas, edad, peso y más.
El documento presenta tres ejemplos de estadística descriptiva. El primer ejemplo analiza los síntomas de trastornos alimenticios en 27 alumnas usando tablas de frecuencias y diagramas de barras. El segundo ejemplo calcula medidas de tendencia central, dispersión y un diagrama de caja y bigotes para los tiempos de tratamiento de 20 niños. El tercer ejemplo interpreta y construye diagramas de caja y bigotes para los tiempos de sueño de alumnos en dos clases.
Este documento presenta la resolución de 9 ítems de una prueba de matemáticas relacionados a estadística y probabilidad. Los ítems incluyen completar tablas de frecuencias, interpretar gráficos, calcular medidas de tendencia central y analizar datos. En cada ítem se muestra un enunciado, la resolución paso a paso y la respuesta correcta.
Este documento presenta 11 problemas de matemáticas resueltos. Los problemas cubren temas como proporcionalidad, geometría, álgebra y estadística. Las soluciones proporcionan los pasos de cálculo de manera clara y concisa para llegar a la respuesta correcta en cada caso.
El documento presenta varios ejercicios sobre estadística que involucran tablas de frecuencias y representaciones gráficas de variables discretas y continuas. Los ejercicios piden construir tablas de frecuencias a partir de datos provistos y calcular medidas como la media, desviación típica y coeficiente de variación. También solicitan graficar las distribuciones resultantes.
Este documento presenta una unidad didáctica sobre números decimales para estudiantes de grado 7°. La unidad incluye la introducción del tema, objetivos generales y específicos, justificación, metodología, estándares, competencias, desempeños e indicadores, contenidos y actividades. El tema se enfoca en conceptos como números decimales, operaciones, conversiones y el sistema métrico decimal.
[1] El documento presenta información sobre la distribución simétrica y asimétrica para el grado 9. [2] Explica conceptos como media, mediana y moda e incluye ejemplos de tablas de distribución de frecuencias y gráficos. [3] También propone una guía de trabajo en grupo para que los estudiantes apliquen los conceptos aprendidos.
Este documento presenta dos situaciones relacionadas con el análisis de datos estadísticos de una encuesta sobre actividad física de estudiantes. En la primera situación, los estudiantes organizan los datos en una tabla de frecuencias y los representan gráficamente. Luego, calculan medidas de tendencia central. En la segunda situación, completan una tabla de frecuencias sobre tipos de ejercicio y edades, y la representan gráficamente.
El resumen del documento en 3 oraciones o menos es:
Ana realizó un estudio en su restaurante aplicando una encuesta para conocer la edad y platos favoritos de sus comensales. Los datos de las primeras 20 personas muestran que el plato más pedido fue el arroz con pollo y que la edad promedio de los comensales fue de alrededor de 30 años.
Este documento presenta una prueba de reconocimiento de competencias y capacidades matemáticas para estudiantes de 2do grado. Contiene 10 problemas matemáticos con sus respectivas preguntas, así como indicaciones para responder la prueba e información sobre conceptos y procedimientos que pueden ayudar a resolver los problemas.
Este documento presenta dos ejercicios estadísticos sobre la variabilidad de datos. El primer ejercicio analiza los signos de alarma presentados por 30 estudiantes con síntomas de anorexia, creando tablas de frecuencias y gráficos para resumir los datos. El segundo ejercicio examina el tiempo necesario para crear planes de tratamiento para 20 niños con desórdenes de conducta, también utilizando tablas de frecuencias y gráficos. Ambos ejercicios calculan medidas de tendencia central y variabilidad para anal
El documento presenta 4 preguntas de matemáticas para estudiantes de segundo grado de secundaria. La primera pregunta involucra determinar qué mayólica debe colocarse en la ubicación 12 de acuerdo a un patrón numérico. La segunda pregunta involucra calcular la expresión que representa lo recaudado por el ingreso de extranjeros a Machu Picchu.
Este documento presenta información sobre estadística y probabilidad. Incluye tablas de frecuencias sobre deportes practicados por 30 personas y sobre opiniones sobre el funcionamiento de un ayuntamiento. También incluye ejemplos de parámetros estadísticos como la media, moda y mediana calculados a partir de diferentes conjuntos de datos.
Este documento describe un experimento para calcular la aceleración gravitacional local. Explica que la aceleración gravitacional varía según la altitud y latitud. El experimento involucra la medición del período de oscilación de un péndulo en 10 ciclos repetidas veces para determinar un promedio y error estándar. Esto permite calcular la aceleración gravitacional local y su incertidumbre. El documento también incluye preguntas sobre cómo la aceleración cambia en diferentes lugares y las limitaciones de usar un péndulo como patrón de tiempo.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios estadísticos. En el primer ejercicio, se analiza el estado civil de 120 varones que asisten a un centro de día y se concluye que la categoría más probable es "viudo". Los ejercicios siguientes involucran cálculos como media, moda, mediana, varianza y desvío estándar para conjuntos de datos. Finalmente, se comparan las distribuciones de estado civil entre varones y mujeres.
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Cronica-de-una-Muerte-Anunciada - Gabriel Garcia Marquez.pdf
Ejercicios resueltosestadisticadescriptiva
1. EJERCICIOS RESUELTOS.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
Ejemplo 1:
Según la Asociación de lucha contra la Bulimia y la Anorexia, las pautas
culturales han determinado que la delgadez sea sinónimo de éxito social.
Muchos jóvenes luchan para conseguir el “físico ideal” motivados por modelos,
artistas o por la publicidad comercial.
Durante el mes de marzo del año 2006, en el colegio “Alcántara” de la ciudad
de Talca, después de las vacaciones de verano, se observó con precaución a 27
alumnos con síntomas de anorexia, registrándose los siguientes signos visibles:
Dieta Severa Miedo a Engordar Hiperactividad
Uso de Ropa Holgada Dieta Severa Uso de Laxantes
Miedo a Engordar Dieta Severa Uso de Ropa Holgada
Dieta Severa Uso de Ropa Holgada Dieta Severa
Dieta Severa Dieta Severa Uso de Ropa Holgada
Hiperactividad Uso de Laxantes Miedo a Engordar
Uso de Laxantes Dieta Severa Uso de Ropa Holgada
Uso de Laxantes Hiperactividad Uso de Laxantes
Uso de Ropa Holgada Hiperactividad Dieta Severa
a. Resuma la información anterior en una tabla de distribución de frecuencias.
Respuesta:
Tabla de distribución de los signos visibles de 27 alumnos con síntomas de
anorexia, en el colegio Alcántara de la ciudad de Talca durante el mes de marzo
del año 2006.
Signo Visible Número de alumnos Porcentaje de alumnos
Dieta severa 9 33,3
Miedo a engordar 3 11,1
Hiperactividad 4 14,8
Uso de laxantes 5 18,5
Uso de ropa holgada 6 22,2
Total 27 100,0
2. b. Construya un gráfico adecuado para resumir la información anterior.
Respuesta:
Gráfico de distribución de los signos visibles de 27 alumnos con síntomas de
anorexia, en el colegio Alcántara de la ciudad de Talca durante el mes de marzo
del año 2006.
c. Calcule y comente alguna medida de resumen de estos datos.
Respuesta:
La única medida de resumen que es posible determinar es la moda, que en
este caso corresponde al signo visible dado por la dieta severa.
Interpretación: El signo visible que se observa con mayor frecuencia es el de
una dieta severa.
3. Ejemplo 2:
El tratamiento de los niños con desórdenes de la conducta puede ser complejo.
El tratamiento se puede proveer en una variedad de escenarios dependiendo de
la severidad de los comportamientos. Además del reto que ofrece el
tratamiento, se encuentran la falta de cooperación del niño/niña y el miedo y la
falta de confianza de los adultos. Para poder diseñar un plan integral de
tratamiento, el siquiatra de niños y adolescentes puede utilizar la información
del niño, la familia, los profesores y de otros especialistas médicos para
entender las causas del desorden. Para ello, un siquiatra local ha considerado
una muestra aleatoria de 20 niños, anotando el tiempo necesario que requiere
en cada niño para lograr un plan integral del tratamiento, obteniéndose lo
siguiente (en horas):
6 7 7 8 8 8 8 9 9 9
9 9 9 9 10 10 10 10 10 11
a. Calcule las medidas de tendencia central y de dispersión de estos datos,
indicando a qué tipo de medida pertenece.
Respuesta:
Medidas de tendencia central:
Pr omedio : x =
xi∑=
176
= 8,8 horas
n 20
Calculo de la Mediana:
Datos ordenados:
1° 2° 3° 4° 5° 6° 7° 8° 9° 10° 11° 12° 13° 14° 15° 16° 17° 18° 19° 20°
6 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 11
Q1=8 Q2=9 Q3=10
Posición de la Mediana
(n +1 )
21
= 10,5 , por tanto la mediana será el valor
=
2 2
medio entre la décima y la undécima observación.
Mediana = 9 horas.
Moda = 9 horas (el valor que más se repite).
Medidas de dispersión:
Desviación estándar: s = 1,24 horas.
Rango = 11 – 6 = 5 horas.
Cálculos para el rango entre cuartiles:
El cuartil 1 será la mediana de los primeros 10 datos, es decir, se encuentra
entre la quinta y sexta observación:
Cuartil 1 = 8 horas.
El cuartil 3 será la mediana de los últimos 10 datos, es decir, se encuentra
entre la 15ava y 16ava observación:
Cuartil 3 = 10 horas.
Rango entre cuartiles = 10 – 8 = 2 horas.
4. b. Dibuje un diagrama de caja. Comente el resultado acerca de la distribución.
Respuesta:
Para dibujar el gráfico de caja necesitamos verificar si existen valores
extremos:
Valores extremos:
Xi < Q1 - 1,5 (Q3 – Q1)
6 ? 8 – 1,5 (10 – 8) = 8 – 3 = 5
6 no es menor que 5, por lo tanto 6 no es un valor extremo.
Xi > Q3 + 1,5 (Q3 – Q1)
11 ? 10 + 3 = 13
11 no es mayor que 13, por lo tanto 11 no es un valor extremo.
Distribución del tiempo necesario para diseñar un plan integral de un
tratamiento que requiere un niño con desordenes de la conducta.
La caja muestra cierta simetría, aunque los bigotes dicen lo contrario,
mostrando un sesgo a la izquierda.
c. Dibuje un diagrama de tallo y hoja. Comente el resultado acerca de la
distribución.
Respuesta:
Distribución del tiempo necesario para diseñar un plan integral de un
tratamiento que requiere un niño con desordenes de la conducta.
Horas Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
1.00 6 . 0
2.00 7 . 00
4.00 8 . 0000
7.00 9 . 0000000
5.00 10 . 00000
1.00 11 . 0
Stem width: 1.00
Each leaf: 1 case(s)
La distribución no es simétrica con un leve sesgo a la izquierda.
5. Ejemplo 3:
Dos profesores (A y B) están interesados en estudiar los hábitos de sueño de
los estudiantes en sus clases. Ambos profesores registran el tiempo (en
minutos) que demoran en quedarse dormidos sus alumnos desde que empieza
la clase. El gráfico muestra los tiempos que demoran en quedarse dormidos los
alumnos del profesor A.
22
21
20
19
18
17
16
15
14
13
Tiempo en minutos
12
11
10
9
8
N= 19
Profesor A
a. ¿Cuál es el valor aproximado de las medidas de dispersión del tiempo del
Profesor A?.
Respuesta:
Las medidas de dispersión que podemos conocer a partir de un gráfico de caja
son el Rango y el Rango entre cuartiles. Para calcular la desviación estándar
necesitamos todos los datos.
El Rango es máximo – mínimo = 2 – 9 = 12 minutos = Rango.
El Rango entre cuartiles es cuartil 3 – cuartil 1 = 17 – 14 = 3 minutos = RQ.
b. ¿Qué porcentaje de alumnos se queda dormido antes de los 14 minutos con el
Profesor A?. Justifique.
Respuesta:
14 minutos corresponde al cuartil 1 de los tiempos del Profesor A, por lo tanto
el 25% de los alumnos se queda dormido antes de los 14 minutos.
c. Los datos del Profesor B son los siguientes:
10,5 11,3 11,9 12 12,3 12,3 12,5 12,7 13,4 13,7
13,8 14,2 14,8 15,1 15,3 16,7 16,8 18,8 20,8
Construya un diagrama de caja correspondiente a los tiempos en que se quedan
dormidos los alumnos en la clase del Profesor B.
6. Respuesta:
Para dibujar el gráfico de caja necesitamos calcular los cuartiles, y verificar si
existen valores extremos:
1° 2° 3° 4° 5° 6° 7° 8° 9° 10°
10,5 11,3 11,9 12 12,3 12,3 12,5 12,7 13,4 13,7
Q1 Q2
11° 12° 13° 14° 15° 16° 17° 18° 19°
13,8 14,2 14,8 15,1 15,3 16,7 16,8 18,8 20,8
Q3
Cálculo de la mediana: La posición de la mediana
(n +1 )
=
20
= 10 , por lo
2 2
tanto la mediana se ubica en el décimo valor ordenado... la mediana es 13,7.
Cálculo del Cuartil 1: El cuartil 1 es la mediana de los primeros 9 valores
ordenados, por lo tanto, corresponde al quinto valor, el cuartil 1 es 12,3.
Cálculo del Cuartil 3: El cuartil 3 es la mediana de los últimos 9 valores
ordenados, por lo tanto, se ubica en el 15-avo valor, el cuartil 3 es 15,3.
Cálculo de valores extremos:
Q1 – 1,5 (Q3 – Q1) = 12,3 – 1,5 (15,3 – 12,3) = 7,8.
10,5 no es mayor que 7,8, por lo tanto, 10,5 no es un valor extremo.
Verificaremos si el máximo es un valor extremo si 20,8 es mayor que:
Q3 + 1,5 (Q3 – Q1) = 15,3 – 1,5 * 3 = 19,8.
20,8 es mayor que 19,8, por lo tanto, 20,8 es un valor extremo.
Verificamos si el siguiente número es valor extremo:
18,8 no es mayor que 19,8, por lo tanto, no hay más valores extremos.
Con estos elementos, finalmente se construye el gráfico de caja: