Este documento trata sobre conceptos básicos y definiciones de estadística. Explica temas como conceptos básicos de estadística, definición de estadística, división de la estadística, pasos en un estudio estadístico, técnicas de muestreo, tipos de variables, tablas de frecuencias, medidas de resumen, medidas de variabilidad, distribución de frecuencias, estadísticos de posición y formas, asimetría y curtosis.
El documento resume los conceptos fundamentales del Teorema Central del Límite, incluyendo que establece que la distribución de la media muestral tiende a una distribución normal cuando el tamaño de la muestra aumenta, permitiendo hacer inferencias estadísticas sobre parámetros poblacionales. También explica conceptos clave como estimadores, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza.
Este documento describe la inferencia estadística, que es el proceso de sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa. Explica que la inferencia estadística se basa en obtener una muestra pequeña debido a limitaciones de costo, y que puede usarse para hacer inferencias inductivas con cierto grado de incertidumbre. También introduce conceptos clave como población, muestra, variables, y los dos enfoques principales de la inferencia estadística: paramétrica e no paramétrica.
Este documento describe la estadística descriptiva e inferencial. La estadística descriptiva se refiere a resumir y describir conjuntos de datos mediante medidas como la media, moda y mediana. La estadística inferencial se refiere a generar modelos e inferencias sobre una población basados en una muestra. El documento también define conceptos clave como población, muestra, variables e intervalos de clase.
Este documento describe las variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad para la creación de modelos de simulación. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y deben cumplir con reglas de distribución. También describe distribuciones comunes como la binomial, Poisson, normal y cómo determinar la distribución de datos históricos usando pruebas estadísticas.
Presentacion medidas de dispersion estadisticaRodrigo Navarro
Este documento describe varias medidas de dispersión estadísticas como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que el rango es la diferencia entre el valor máximo y mínimo, mientras que la desviación estándar mide cuán lejos están los valores de la media. La varianza mide la dispersión de los valores respecto a la media al cuadrado. El coeficiente de variación relaciona la desviación estándar con la media para comparar la dispersión entre conjuntos de datos.
Este documento describe las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en un estudio estadístico. Explica que la fórmula depende del tipo de variable (cualitativa o cuantitativa) y del tamaño de la población (finita o infinita). También define conceptos clave como el nivel de significación, el valor P, el valor de error e, y la desviación estándar. Finalmente, señala que entre mayor sea el tamaño de la muestra, mayor será la confiabilidad de las estimaciones.
Este documento describe los conceptos básicos del análisis de regresión y correlación. Explica que la regresión busca determinar la relación funcional entre variables, desarrollando una ecuación lineal que las describa. También cubre los métodos de mínimos cuadrados, supuestos del análisis de regresión, y cómo calcular el error estándar de estimación. Finalmente, explica los métodos para medir la correlación entre variables continuas (r de Pearson), jerarquizadas (r de Spearman), y nominales.
Este documento presenta los conceptos básicos de estimación puntual y por intervalos de parámetros estadísticos. Explica dos tipos de estimadores, sus propiedades deseables como insesgadez y consistencia, y cómo calcular intervalos de confianza para la media cuando se conoce o no la varianza poblacional usando distribuciones normales y t de Student.
El documento resume los conceptos fundamentales del Teorema Central del Límite, incluyendo que establece que la distribución de la media muestral tiende a una distribución normal cuando el tamaño de la muestra aumenta, permitiendo hacer inferencias estadísticas sobre parámetros poblacionales. También explica conceptos clave como estimadores, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza.
Este documento describe la inferencia estadística, que es el proceso de sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa. Explica que la inferencia estadística se basa en obtener una muestra pequeña debido a limitaciones de costo, y que puede usarse para hacer inferencias inductivas con cierto grado de incertidumbre. También introduce conceptos clave como población, muestra, variables, y los dos enfoques principales de la inferencia estadística: paramétrica e no paramétrica.
Este documento describe la estadística descriptiva e inferencial. La estadística descriptiva se refiere a resumir y describir conjuntos de datos mediante medidas como la media, moda y mediana. La estadística inferencial se refiere a generar modelos e inferencias sobre una población basados en una muestra. El documento también define conceptos clave como población, muestra, variables e intervalos de clase.
Este documento describe las variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad para la creación de modelos de simulación. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y deben cumplir con reglas de distribución. También describe distribuciones comunes como la binomial, Poisson, normal y cómo determinar la distribución de datos históricos usando pruebas estadísticas.
Presentacion medidas de dispersion estadisticaRodrigo Navarro
Este documento describe varias medidas de dispersión estadísticas como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que el rango es la diferencia entre el valor máximo y mínimo, mientras que la desviación estándar mide cuán lejos están los valores de la media. La varianza mide la dispersión de los valores respecto a la media al cuadrado. El coeficiente de variación relaciona la desviación estándar con la media para comparar la dispersión entre conjuntos de datos.
Este documento describe las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en un estudio estadístico. Explica que la fórmula depende del tipo de variable (cualitativa o cuantitativa) y del tamaño de la población (finita o infinita). También define conceptos clave como el nivel de significación, el valor P, el valor de error e, y la desviación estándar. Finalmente, señala que entre mayor sea el tamaño de la muestra, mayor será la confiabilidad de las estimaciones.
Este documento describe los conceptos básicos del análisis de regresión y correlación. Explica que la regresión busca determinar la relación funcional entre variables, desarrollando una ecuación lineal que las describa. También cubre los métodos de mínimos cuadrados, supuestos del análisis de regresión, y cómo calcular el error estándar de estimación. Finalmente, explica los métodos para medir la correlación entre variables continuas (r de Pearson), jerarquizadas (r de Spearman), y nominales.
Este documento presenta los conceptos básicos de estimación puntual y por intervalos de parámetros estadísticos. Explica dos tipos de estimadores, sus propiedades deseables como insesgadez y consistencia, y cómo calcular intervalos de confianza para la media cuando se conoce o no la varianza poblacional usando distribuciones normales y t de Student.
José Bello CI: 29510372 Estudiante de Ing de sistemas en la IUP Santiago Mariño, Presentación en Slideshare para evaluación de Estadistica I en la plataforma de SAIA.
El documento explica que la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y representa la dispersión de los datos respecto a la media. También describe cómo calcular la desviación estándar para datos agrupados y no agrupados, y enumera algunas propiedades como que siempre es un valor positivo o cero y que se multiplica por el mismo número que se multiplique a los valores originales. Por último, hace algunas observaciones sobre lo sensible que es a valores extremos y su relación inversa con la concentración de los datos.
Este documento trata sobre las pruebas de hipótesis. Explica qué son las pruebas de hipótesis, sus etapas básicas como planear la hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia y elegir la estadística de prueba. También cubre conceptos como tamaños de error, pruebas para proporciones y medias, y ofrece ejemplos relacionados con la industria del turismo.
Este documento describe el proceso de prueba de hipótesis, incluyendo: 1) plantear una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, 2) seleccionar un nivel de significancia, 3) calcular un estadístico de prueba, 4) formular una regla de decisión, y 5) tomar una decisión de rechazar o no rechazar la hipótesis nula. Proporciona ejemplos de cómo probar si la edad promedio de los aviones comerciales en los EE. UU. es de 15 años usando una p
El documento analiza la relación entre variables a través de regresión y correlación. Explica que la regresión predice una variable en función de otras y que la correlación mide la intensidad de la relación. Define relación funcional como aquella expresada por una función matemática, a diferencia de la estadística donde los puntos no caen exactamente sobre la curva.
Este documento trata sobre la estimación estadística. Explica que la estimación es una aproximación de un parámetro poblacional a partir de los datos de una muestra. Define conceptos como estimador, intervalo de confianza e intervalo de estimación. Presenta fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media y las proporciones con diferentes niveles de confianza. También incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar estos conceptos.
Este documento propone la idea de un hotel para mascotas, analizando el mercado potencial, segmentos objetivo, y ventajas y desventajas del modelo de negocio. Se identifica como mercado meta a dueños de mascotas entre 15-100 años, ocupados y amantes de los animales. El documento concluye que existe una oportunidad para ofrecer un servicio de hospedaje para mascotas que sea placentero y cuente con todas las comodidades, mientras sus dueños realizan viajes u otras actividades.
La inferencia estadística comprende métodos para obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye estimación de parámetros como la media y pruebas de hipótesis. Los estimadores deben ser insesgados, consistentes y eficientes. Los intervalos de confianza miden la precisión de los estimadores con un grado de confianza.
Este documento describe tres aspectos importantes para evaluar la significancia estadística de una investigación cuantitativa: 1) que los resultados concuerden con el diseño del estudio, 2) que los resultados estén sustentados por pruebas y cálculos estadísticos, y 3) que exista validez interna sin sesgos ni efectos del azar.
Este documento explica los conceptos básicos de la prueba de hipótesis, incluyendo la definición de hipótesis nula y alterna, los tipos de errores, y cómo realizar pruebas unilaterales y bilaterales sobre la media de una población. También cubre temas como el tamaño de la muestra, el valor p, y cómo se usan las pruebas de hipótesis en la toma de decisiones.
El documento explica cómo calcular diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación de Pearson para un conjunto de datos. Define cada medida y proporciona un ejemplo numérico del cálculo de la desviación estándar para un conjunto de 23 valores que tiene una media de 4.60.
Este documento proporciona una guía sobre medidas estadísticas descriptivas, incluyendo medidas de tendencia central, posición y dispersión para datos agrupados y no agrupados. Explica cómo calcular la media, moda, mediana, deciles, cuartiles, percentiles, varianza, desviación estándar y otros. También describe los tipos de sesgo y cómo determinar las clases y los intervalos para datos agrupados.
Este documento proporciona información sobre diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión muestran cuán alejados están los valores de una variable de la media y cómo se calculan. También describe cómo se pueden usar estas medidas para comparar la variabilidad de diferentes conjuntos de datos.
Este documento presenta varios ejemplos de problemas de probabilidad total y teorema de Bayes resueltos. El primer ejemplo involucra la probabilidad de que un paciente infantil sea menor de 24 meses en un hospital. El segundo ejemplo calcula la probabilidad de que un paciente de cirugía estética sea masculino. El tercer ejemplo determina la probabilidad de que se haya usado el primer equipo de ultrasonido si se detecta un error.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias, y diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de barras, gráficos de torta, pictogramas, histogramas y polígonos de frecuencia. Explica cómo organizar y analizar datos estadísticos para estudiar fenómenos y características de una población.
El documento explica los conceptos de intervalos de confianza y niveles de confianza. Define un intervalo de confianza como un rango de valores que probablemente incluirá un parámetro poblacional desconocido, basado en datos de una muestra. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media y la proporción y provee ejemplos numéricos para ilustrar los cálculos.
El coeficiente de correlación de Pearson y Spearman miden la relación lineal entre dos variables cuantitativas. El coeficiente de Pearson se usa para variables de escala de intervalo/razón, mientras que Spearman se usa para variables de escala ordinal. Ambos coeficientes oscilan entre -1 y 1, indicando correlación negativa o positiva respectivamente.
El documento habla sobre el tamaño de la muestra en estadística. Explica que el tamaño de muestra depende de factores como el tipo de muestreo, el parámetro a estimar, el error máximo permitido, la varianza poblacional y el nivel de confianza. Describe las fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar la media y la proporción en poblaciones finitas e infinitas. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes situaciones.
El documento presenta información sobre métodos de análisis multivariado. Explica que estos métodos permiten analizar múltiples variables medidas para cada sujeto de estudio de forma simultánea. Describe brevemente los métodos de análisis factorial, análisis de correspondencias y análisis de cluster, incluyendo sus objetivos, etapas y usos comunes. Finalmente, incluye un ejemplo de tablas de resultados de un análisis de cluster.
El documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones, tipos de variables, medidas de tendencia central y dispersión, diagramas y tablas. Explica conceptos como media, mediana, varianza, desviación estándar, y cómo medir asimetría y curtosis para analizar la forma de una distribución.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones, tipos de variables, medidas de resumen como media y mediana, medidas de dispersión como desviación estándar, diagramas como histogramas y cajas, y conceptos de forma como asimetría y curtosis. Explica los pasos de un estudio estadístico y técnicas como muestreo, tablas de frecuencias y estadísticos de posición.
José Bello CI: 29510372 Estudiante de Ing de sistemas en la IUP Santiago Mariño, Presentación en Slideshare para evaluación de Estadistica I en la plataforma de SAIA.
El documento explica que la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y representa la dispersión de los datos respecto a la media. También describe cómo calcular la desviación estándar para datos agrupados y no agrupados, y enumera algunas propiedades como que siempre es un valor positivo o cero y que se multiplica por el mismo número que se multiplique a los valores originales. Por último, hace algunas observaciones sobre lo sensible que es a valores extremos y su relación inversa con la concentración de los datos.
Este documento trata sobre las pruebas de hipótesis. Explica qué son las pruebas de hipótesis, sus etapas básicas como planear la hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia y elegir la estadística de prueba. También cubre conceptos como tamaños de error, pruebas para proporciones y medias, y ofrece ejemplos relacionados con la industria del turismo.
Este documento describe el proceso de prueba de hipótesis, incluyendo: 1) plantear una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, 2) seleccionar un nivel de significancia, 3) calcular un estadístico de prueba, 4) formular una regla de decisión, y 5) tomar una decisión de rechazar o no rechazar la hipótesis nula. Proporciona ejemplos de cómo probar si la edad promedio de los aviones comerciales en los EE. UU. es de 15 años usando una p
El documento analiza la relación entre variables a través de regresión y correlación. Explica que la regresión predice una variable en función de otras y que la correlación mide la intensidad de la relación. Define relación funcional como aquella expresada por una función matemática, a diferencia de la estadística donde los puntos no caen exactamente sobre la curva.
Este documento trata sobre la estimación estadística. Explica que la estimación es una aproximación de un parámetro poblacional a partir de los datos de una muestra. Define conceptos como estimador, intervalo de confianza e intervalo de estimación. Presenta fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media y las proporciones con diferentes niveles de confianza. También incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar estos conceptos.
Este documento propone la idea de un hotel para mascotas, analizando el mercado potencial, segmentos objetivo, y ventajas y desventajas del modelo de negocio. Se identifica como mercado meta a dueños de mascotas entre 15-100 años, ocupados y amantes de los animales. El documento concluye que existe una oportunidad para ofrecer un servicio de hospedaje para mascotas que sea placentero y cuente con todas las comodidades, mientras sus dueños realizan viajes u otras actividades.
La inferencia estadística comprende métodos para obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye estimación de parámetros como la media y pruebas de hipótesis. Los estimadores deben ser insesgados, consistentes y eficientes. Los intervalos de confianza miden la precisión de los estimadores con un grado de confianza.
Este documento describe tres aspectos importantes para evaluar la significancia estadística de una investigación cuantitativa: 1) que los resultados concuerden con el diseño del estudio, 2) que los resultados estén sustentados por pruebas y cálculos estadísticos, y 3) que exista validez interna sin sesgos ni efectos del azar.
Este documento explica los conceptos básicos de la prueba de hipótesis, incluyendo la definición de hipótesis nula y alterna, los tipos de errores, y cómo realizar pruebas unilaterales y bilaterales sobre la media de una población. También cubre temas como el tamaño de la muestra, el valor p, y cómo se usan las pruebas de hipótesis en la toma de decisiones.
El documento explica cómo calcular diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación de Pearson para un conjunto de datos. Define cada medida y proporciona un ejemplo numérico del cálculo de la desviación estándar para un conjunto de 23 valores que tiene una media de 4.60.
Este documento proporciona una guía sobre medidas estadísticas descriptivas, incluyendo medidas de tendencia central, posición y dispersión para datos agrupados y no agrupados. Explica cómo calcular la media, moda, mediana, deciles, cuartiles, percentiles, varianza, desviación estándar y otros. También describe los tipos de sesgo y cómo determinar las clases y los intervalos para datos agrupados.
Este documento proporciona información sobre diferentes medidas de dispersión como el rango, la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que las medidas de dispersión muestran cuán alejados están los valores de una variable de la media y cómo se calculan. También describe cómo se pueden usar estas medidas para comparar la variabilidad de diferentes conjuntos de datos.
Este documento presenta varios ejemplos de problemas de probabilidad total y teorema de Bayes resueltos. El primer ejemplo involucra la probabilidad de que un paciente infantil sea menor de 24 meses en un hospital. El segundo ejemplo calcula la probabilidad de que un paciente de cirugía estética sea masculino. El tercer ejemplo determina la probabilidad de que se haya usado el primer equipo de ultrasonido si se detecta un error.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias, y diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de barras, gráficos de torta, pictogramas, histogramas y polígonos de frecuencia. Explica cómo organizar y analizar datos estadísticos para estudiar fenómenos y características de una población.
El documento explica los conceptos de intervalos de confianza y niveles de confianza. Define un intervalo de confianza como un rango de valores que probablemente incluirá un parámetro poblacional desconocido, basado en datos de una muestra. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media y la proporción y provee ejemplos numéricos para ilustrar los cálculos.
El coeficiente de correlación de Pearson y Spearman miden la relación lineal entre dos variables cuantitativas. El coeficiente de Pearson se usa para variables de escala de intervalo/razón, mientras que Spearman se usa para variables de escala ordinal. Ambos coeficientes oscilan entre -1 y 1, indicando correlación negativa o positiva respectivamente.
El documento habla sobre el tamaño de la muestra en estadística. Explica que el tamaño de muestra depende de factores como el tipo de muestreo, el parámetro a estimar, el error máximo permitido, la varianza poblacional y el nivel de confianza. Describe las fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar la media y la proporción en poblaciones finitas e infinitas. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes situaciones.
El documento presenta información sobre métodos de análisis multivariado. Explica que estos métodos permiten analizar múltiples variables medidas para cada sujeto de estudio de forma simultánea. Describe brevemente los métodos de análisis factorial, análisis de correspondencias y análisis de cluster, incluyendo sus objetivos, etapas y usos comunes. Finalmente, incluye un ejemplo de tablas de resultados de un análisis de cluster.
El documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones, tipos de variables, medidas de tendencia central y dispersión, diagramas y tablas. Explica conceptos como media, mediana, varianza, desviación estándar, y cómo medir asimetría y curtosis para analizar la forma de una distribución.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones, tipos de variables, medidas de resumen como media y mediana, medidas de dispersión como desviación estándar, diagramas como histogramas y cajas, y conceptos de forma como asimetría y curtosis. Explica los pasos de un estudio estadístico y técnicas como muestreo, tablas de frecuencias y estadísticos de posición.
El documento proporciona una introducción a conceptos estadísticos fundamentales como medidas de tendencia central (media, mediana, moda), medidas de dispersión (rango, desviación estándar, varianza), y formas de distribución (simetría y asimetría). Explica cómo calcular y entender estos estadísticos descriptivos y cómo resumir y visualizar conjuntos de datos usando tablas de frecuencias, diagramas de cajas y otros gráficos.
El documento proporciona una introducción a conceptos estadísticos fundamentales como medidas de tendencia central (media, mediana, moda), medidas de dispersión (rango, desviación estándar, varianza), y formas de distribución (simetría y asimetría). Explica cómo calcular y entender estos estadísticos descriptivos y cómo resumir y visualizar conjuntos de datos usando tablas de frecuencias, diagramas de cajas y otros gráficos.
La estadística descriptiva se dedica a recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto de datos para describir sus características. Incluye medidas de tendencia central como la media, y medidas de dispersión como la desviación estándar y el rango. El procedimiento Descriptivos en SPSS calcula estos estadísticos descriptivos univariados para variables numéricas y permite ordenar los resultados y calcular puntuaciones z.
El documento describe los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva, incluyendo medidas de tendencia central como la media y la mediana, medidas de dispersión como la varianza y la desviación estándar, y diferentes tipos de variables. Explica que la estadística descriptiva se usa para resumir y organizar datos, mientras que la inferencia estadística sirve para tomar decisiones.
El documento resume los principales métodos de la estadística descriptiva, incluyendo medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar. También describe métodos gráficos como histogramas, diagramas de caja y bigotes, y ojivas para resumir y visualizar datos.
Este documento describe diferentes parámetros estadísticos como medidas de centralización (medias, moda y mediana), medidas de posición (cuartiles, deciles y centiles), medidas de dispersión (rango, desviación típica y varianza) y medidas de forma (sesgo y curtosis). También explica conceptos como la interpretación de la media y la desviación típica, la desigualdad de Chebycheff, la transformación de datos estadísticos y el coeficiente de variación.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva como medidas de tendencia central (media, mediana, moda), medidas de dispersión (varianza, desviación estándar), y representaciones gráficas de datos (diagramas de dispersión, histogramas, ojivas). Explica cómo calcular y entender estas medidas para resumir y analizar conjuntos de datos.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA UNIVARIADA Y BIVARIADA.pdfHemiVaguz
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva univariada y bivariada. En la sección de estadística descriptiva univariada, define medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de variabilidad como desviación típica y varianza. También cubre simetría, apuntamiento y puntajes individuales. La sección de estadística descriptiva bivariada introduce el concepto de correlación y métodos para representar y medir la relación entre dos variables.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva y probabilidad. Explica medidas de tendencia central como la media y mediana, y medidas de dispersión como rango, varianza y desviación estándar. También define conceptos como variables, representaciones gráficas, cuartiles y coeficiente de asimetría. Finalmente, introduce los conceptos de espacio muestral, eventos y métodos para asignar probabilidades como el método axiomático, clásico y frecuencial.
Este documento describe conceptos estadísticos básicos como la población, la recopilación y organización de datos, y los métodos de análisis e interpretación de datos. Explica las cuatro escalas de medición comúnmente utilizadas y proporciona ejemplos. También cubre conceptos como la media, la desviación estándar y la distribución normal de datos.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva univariante. Explica medidas de posición central como la media, mediana y moda, y medidas de posición no central como percentiles, deciles y cuartiles. También cubre medidas de dispersión absolutas como el rango y la desviación estándar, y medidas relativas como el coeficiente de variación. Por último, introduce conceptos de forma como la asimetría y curtosis, y cómo medirlas cuantitativamente.
Este documento describe las medidas de forma, específicamente la asimetría y curtosis, que indican cómo se distribuyen los datos de una población. La asimetría mide la simetría de los datos en torno a la media, mientras que la curtosis mide qué tan aplanada o puntiaguda es la curva de distribución. El documento explica cómo calcular estas medidas y cómo interpretar sus valores para determinar si una distribución es simétrica, asimétrica, mesocúrtica, leptocúrtica o platicúrtica
Clase1-Estadística descriptiva aplicada a la investigaciónsifuentesdocencia
Este documento presenta el sílabo de la asignatura Estadística Aplicada a la Investigación. Explica conceptos básicos de estadística como la recolección y organización de datos, estadística descriptiva e inferencial, y medidas de tendencia central, dispersión y posición. También define términos como media, mediana, moda, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación, cuartiles y coeficiente de asimetría. El objetivo es enseñar métodos estadísticos para analizar datos y tomar decision
Este documento describe medidas de forma como asimetría y curtosis utilizando momentos estadísticos. Explica que los momentos caracterizan las distribuciones y que si los momentos coinciden, las distribuciones son iguales. Define coeficientes de asimetría de Fisher y Pearson para medir si una distribución es simétrica o asimétrica, y un coeficiente de curtosis de Fisher para medir si una distribución es más o menos apuntada que una distribución normal.
Este documento describe conceptos estadísticos fundamentales como la media, la mediana, la moda y la distribución de frecuencias. Explica que la estadística es el estudio de datos de muestras representativas para ayudar a tomar decisiones. Además, define medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y conceptos como frecuencia absoluta y distribución de frecuencias.
Este documento describe las medidas de forma, específicamente la asimetría y curtosis, que indican cómo se distribuyen los datos de una población. La asimetría mide la simetría de los datos en torno a la media y puede ser positiva o negativa. La curtosis mide el grado de agrupamiento de los datos y puede ser leptocúrtica, mesocúrtica o platicúrtica. Juntos, la asimetría y curtosis proporcionan información sobre la forma de la distribución de los datos y su comparación con una distrib
Unidad 4 Dispersión, Sesgo y Apuntamiento.pptxmatadro711
Este documento describe diferentes medidas de dispersión o variabilidad que indican cuán alejados o dispersos están los datos con respecto a la media o entre sí. Menciona medidas como el rango, la varianza, la desviación típica, el coeficiente de variación y otras. Luego explica en más detalle qué es cada medida, cómo se calcula y sus propiedades.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
El curso de Texto Integrado de 8vo grado es un programa académico interdisciplinario que combina los contenidos y habilidades de varias asignaturas clave. A través de este enfoque integrado, los estudiantes tendrán la oportunidad de desarrollar una comprensión más holística y conexa de los temas abordados.
En el área de Estudios Sociales, los estudiantes profundizarán en el estudio de la historia, geografía, organización política y social, y economía de América Latina. Analizarán los procesos de descubrimiento, colonización e independencia, las características regionales, los sistemas de gobierno, los movimientos sociales y los modelos de desarrollo económico.
En Lengua y Literatura, se enfatizará el desarrollo de habilidades comunicativas, tanto en la expresión oral como escrita. Los estudiantes trabajarán en la comprensión y producción de diversos tipos de textos, incluyendo narrativos, expositivos y argumentativos. Además, se estudiarán obras literarias representativas de la región latinoamericana.
El componente de Ciencias Naturales abordará temas relacionados con la biología, la física y la química, con un enfoque en la comprensión de los fenómenos naturales y los desafíos ambientales de América Latina. Se explorarán conceptos como la biodiversidad, los recursos naturales, la contaminación y el desarrollo sostenible.
En el área de Matemática, los estudiantes desarrollarán habilidades en áreas como la aritmética, el álgebra, la geometría y la estadística. Estos conocimientos matemáticos se aplicarán a la resolución de problemas y al análisis de datos, en el contexto de las temáticas abordadas en las otras asignaturas.
A lo largo del curso, se fomentará la integración de los contenidos, de manera que los estudiantes puedan establecer conexiones significativas entre los diferentes campos del conocimiento. Además, se promoverá el desarrollo de habilidades transversales, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la investigación y la colaboración.
Mediante este enfoque de Texto Integrado, los estudiantes de 8vo grado tendrán una experiencia de aprendizaje enriquecedora y relevante, que les permitirá adquirir una visión más amplia y comprensiva de los temas estudiados.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
14. Tipo de variables cont.
Ejemplos:
• Es buena idea codificarlas variables como números para poder procesarlas
con facilidad en un computador.
• Es conveniente asignar “etiquetas” a los valores de las variables para
recordar qué significan los códigos numéricos.
–Género (Cualitativa : Códigos arbitrarios)
1 : Hombre
2 : Mujer
–Raza (Cualitativa: Códigos arbitrarios)
1 : Blanca
2 : Negra, ...
–Felicidad Ordinal: Respetar un orden al codificar.
1 : Muy feliz
2 : Bastante feliz
3 : No demasiado feliz
• Se pueden asignar códigos a respuestas especiales como
0 : No sabe
99 : No contesta...
14
17. Tabla de Frecuencias cont.
17
Ordenamos los datos en forma creciente:
La amplitud total A = 120 –60
Número de clases: K = 301/2 = 5.48. Aprox. 6 clases
Extensión del intervalo: H = A/ K = 60/6 = 10
En este caso, entonces, la tabla de frecuencias tendrá
aproximadamente 6 clases de amplitud 10 unidades en
cada clase.
47. Medidas de Resumen de Centralización cont.
• La media es sensible a la presencia de datos
extremos.
• La mediana es muy útil cuando la distribución de la
variable es poco simétrica.
47
62. Estadísticos de Posición cont.
Son valores de la variable que dividen a
la muestra en partes de igual porcentaje.
Los percentiles separan la muestra en
grupos de 1% cada uno (son 99).
• Cuartiles: agrupan 25% c/u (son 3).
• Quintiles: agrupan 20% c/u (son 4).
• Deciles: agrupan 10% c/u (son 9).
62
63. Estadísticos de Posición cont.
Se calculan de la siguiente forma:
Ordenar de menor a mayor los n datos.
Obtener D = n * k /100
a) Si D es entero, entonces el percentil k
corresponde al valor medio de las
observaciones ubicadas en las posiciones
D y D+1.
b) Si D no es un entero, el percentil k
corresponde a la observación ubicada en la
posición entera siguiente, es decir, [D+1]
63
64. Estadísticos de Posición cont.
Ejemplo
Determinar los percentiles 25 y 60 de los
siguientes datos: 3, 5, 5, 8, 12, 15, 21, 23, 25, 26,
29, 35
P25 D= 12 x 25 /100 = 3
resulta un entero, por tanto el P25 corresponde al
promedio de las observaciones en las posiciones
3º y 4º, es decir, P25= (5+8)/2 = 6.5
P60 D = 12 x 60 / 100 = 7.2
Dado que no es un entero, nos “movemos” al
entero siguiente.
Es decir, P60 = 23 (observación en la 8ª posición)
64
67. Box-plot cont.
Un gráfico asociado a los cuartiles es el box-plot: en un eje se
ubican los siguientes 5 números extraídos de una muestra:
mínimo, cuartil 1, cuartil 2, cuartil 3 y máximo.
67
Una regla para determinar si un dato es anómalo (outlier) es:
• Si un dato es < Q1 – 1.5(Q3-Q1)
• Si un dato es > Q3 + 1.5(Q3-Q1)
70. Estadísticos de Forma: Asimetría y Curtosis
Momentos de una distribución
• Los momentos de una distribución son medidas obtenidas a partir de
todos sus datos y de sus frecuencias absolutas. Estas medidas
caracterizan de tal forma a las distribuciones que si los momentos de
dos distribuciones son iguales, diremos que las distribuciones son
iguales. Podemos decir que dos distribuciones son más semejantes
cuanto mayor sea el número de sus momentos que coinciden.
• Se define el momento de orden h respecto al origen de una
variable estadística como:
70
• Es inmediato observar que, para h=1, a1 es la media de la
distribución.
71. Estadísticos de Forma cont.
• Se define el momento central de orden h o momento
respecto a la media aritmética de orden h como:
• Es inmediato observar que m1 = 0 y que m2 = S2
• Relaciones entre los momentos:
1.
2. Los momentos respecto a la media se ven afectados por los
cambios de escala, pero no por los cambios de origen. El resto,
por ambos.
71
72. Estadísticos de Forma cont.
Forma de una distribución
Cuando dos distribuciones coinciden en sus medidas de
posición y dispersión, no tenemos datos analíticos para ver si
son distintas. Una forma de compararlas es mediante su forma.
Bastará con comparar la forma de sus histogramas o diagramas
de barras para ver si se distribuyen o no de igual manera.
Para efectuar este estudio de la forma en una sola variable,
hemos de tener como referencia una distribución modelo.
Como convenio, se toma para la comparación la distribución
normal de media 0 y varianza 1. En particular, es
conveniente estudiar si la variable en cuestión está más o
menos apuntada que la Normal. Y si es más o menos simétrica
que ésta, para lo que se definen los conceptos de Asimetría y
Curtosis, y sus correspondientes formas de medida.
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73. La asimetría y su medida
• El objetivo de la medida de la asimetría es, sin
necesidad de dibujar la distribución de
frecuencias, estudiar la deformación horizontal de
los valores de la variable respecto al valor central
de la media. Las medidas de forma pretenden
estudiar la concentración de la variable hacia uno
de sus extremos.
• Una distribución es simétrica cuando a la derecha
y a la izquierda de la media existe el mismo
número de valores, equidistantes dos a dos de la
media, y además con la misma frecuencia.
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75. La asimetría y su medida cont.
Coeficiente de asimetría de Fisher
• En una distribución simétrica los valores se sitúan en torno a
la media aritmética de forma simétrica. El coeficiente de
asimetría de Fisher se basa en la relación entre las distancias a
la media y la desviación típica.
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76. La asimetría y su medida cont.
Coeficiente de asimetría de Pearson
• Se basa en el hecho de que en una distribución simétrica, la
media coincide con la moda. A partir de este dato se define el
coeficiente de asimetría de Pearson como:
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77. La curtosis y su medida
• El concepto de curtosis o apuntamiento de una distribución
surge al comparar la forma de dicha distribución con la forma
de la distribución Normal. De esta forma, clasificaremos las
distribuciones según sean más o menos apuntadas que la
distribución Normal.
• Coeficiente de Curtosis de Fischer
El coeficiente de curtosis o apuntamiento de Fischer
pretende comparar la curva de una distribución con la curva de
la variable Normal, en función de la cantidad de valores
extremos e la distribución. Basándose en el dato de que en una
distribución normal se verifica que:
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78. La curtosis y su medida cont.
78
Se define el coeficiente de curtosis de Fisher como:
• Si g2 = 0, la distribución es Mesocúrtica: Al igual que en la
asimetría es bastante difícil encontrar un coeficiente de curtosis
de cero, por lo que se suelen aceptar los valores cercanos ( 0.5
aprox.).
• Si g2 > 0, la distribución es Leptocúrtica
• Si g2 < 0, la distribución es Platicúrtica