Estadistica Es la rama de las matemáticas que se sirve de un conjunto de métodos, normas, reglas y principios para la observación, toma, organización, descripción, presentación y análisis del comportamiento de un grupo de datos para la conclusión sobre un experimento o fenómeno.
conceptos basicos: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadíst...Mayra Madrid Castillo
Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
Estadistica Es la rama de las matemáticas que se sirve de un conjunto de métodos, normas, reglas y principios para la observación, toma, organización, descripción, presentación y análisis del comportamiento de un grupo de datos para la conclusión sobre un experimento o fenómeno.
conceptos basicos: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadíst...Mayra Madrid Castillo
Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadísticos, Escala de Medición, Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia. Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee.
La estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas.
Conceptos Básicos Estadísticos, con ejemplo. Variable, población y muestra, escala de medición, parámetros estadísticos,sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia.
Contenido de la Presentación:
Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
La estadística descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desee.
La estadística inferencial, sin embargo, trabaja con muestras, subconjuntos formados por algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas.
Conceptos Básicos Estadísticos, con ejemplo. Variable, población y muestra, escala de medición, parámetros estadísticos,sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia.
Contenido de la Presentación:
Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
Contenido de la Presentación:
o Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
o Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
o Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
o Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
o Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
o Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
Bibliografía Definición de variable - Qué es, Significado y Concepto http://definicion.de/variable/#ixzz3HwA8MQze Iztiar Navarrete. 3° Pedagogia + Ed. Primaria Patricia Olmedo Ariza. 3° Pedagogia •Calot, Gérard (1985). Curso de estadística descriptiva. trad. Francisco José Cano Sevilla (4ª edición). Parainfo. ISBN 8428305633. •Fernández Fernández, Santiago; Córdoba, Alejandro; Cordero Sánchez, José María (2002). Estadística Descriptiva (2ª edición). ESIC Editorial. ISBN 8473563069. •Huff, Darrel; Geis, Irvin (1993). How to lie with Statistics. W W Norton & Co Inc. ISBN 0393310728
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1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN
INSTITUTO POLITÉCNICO “SANTIAGO MARIÑO”
BARCELONA .EDO – ANZOÁTEGUI
ALUMNO :
ALEXANDER RUIZ
C.I 23.998.741
PROFESOR:
RAMON ARAY
2. INTRODUCCION
El objetivo básico de la Estadística Descriptiva para una variable es hacer
una descripción lo más sencilla posible de los resultados obtenidos en la
muestra. Esta descripción se hará mediante representaciones graficas y
mediante resúmenes numéricos.
3. TIPOS DE VARIABLE
SEGÚN LA MEDICION
VARIABLE CUALITATIVA
LAS VARIABLES CUALITATIVAS SE REFIEREN A CARACTERÍSTICAS O CUALIDADES QUE NO PUEDEN SER
MEDIDAS CON NÚMEROS. PODEMOS DISTINGUIR DOS TIPOS:
VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL
UNA VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL PRESENTA MODALIDADES NO NUMÉRICAS QUE NO ADMITEN
UN CRITERIO DE ORDEN.
EJEMPLO: EL ESTADO CIVIL, CON LAS SIGUIENTES MODALIDADES: SOLTERO, CASADO, SEPARADO,
DIVORCIADO Y VIUDO.
VARIABLE CUALITATIVA ORDINAL O VARIABLE CUASICUANTITATIVA
UNA VARIABLE CUALITATIVA ORDINAL PRESENTA MODALIDADES NO NUMERICAS, EN LAS QUE EXISTE
UN ORDEN.
EJEMPLO: LA NOTA EN UN EXAMEN: SUSPENSO, APROBADO, NOTABLE, SOBRESALIENTE.
VARIABLE
ES UNA PROPIEDAD QUE PUEDE FLUCTUAR Y CUYA VARIACIÓN ES SUSCEPTIBLE DE ADOPTAR DIFERENTES VALORES, LOS
CUALES PUEDEN MEDIRSE U OBSERVARSE. LAS VARIABLES ADQUIEREN VALOR CUANDO SE RELACIONAN CON OTRAS
VARIABLES, ES DECIR, SI FORMAN PARTE DE UNA HIPÓTESIS O DE UNA TEORÍA. EN ESTE CASO SE LAS DENOMINA
CONSTRUCTOS O CONSTRUCCIONES HIPOTÉTICAS.
4. VARIABLE CUANTITATIVA
Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden
realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
*Variable discreta
Una variable discreta es aquella que solo puede tomar un número finito de valores entre dos
valores cualesquiera de una característica.
Ejemplo : El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
*Variable continua
Una variable continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre
dos valores cualesquiera de una característica.
Ejemplo: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
SEGÚN LA INFLUENCIA
VARIABLES INDEPENDIENTES
Es aquella cuyo valor no depende de otra variable. La variable independiente se representa en
el eje de abscisas.
Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando
intrínsecamente a los casos del mismo.
5. Variables dependientes
Es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable. La
variable dependiente es el factor que es observado y medido para
determinar el efecto de la variable independiente.
*La variable dependiente en una función se suele representar por y.
*La variable dependiente se representa en el eje ordenadas
*Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían
estar influidas por respuesta.
OTRAS VARIABLES
Variables intervinientes
Son aquellas características o propiedades que de una manera u otra,
afectan el resultado que se espera y están vinculadas con las variables
independientes y dependientes.
6. VARIABLES MODERADORAS
Según Tuckman: Representan un tipo especial de variable independiente que es
secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la
variable independiente primaria y las variables dependientes.
POBLACIÓN
Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de
individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación.
Para su estudio, en general se clasifican en Poblaciones Finitas y Poblaciones Infinitas.
Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de elementos, susceptible a ser
contado. Ejemplo: Los empleados de una fábrica, elementos de un lote de producción,
etc.
Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no
pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.
POBLACION =60 PERSONAS
MUESTRA = 8
7. MUESTRA
“Es una parte representativa de la población que es seleccionada para ser
estudiada, ya que la población es demasiado grande para ser estudiada en
su totalidad” Allen Webster.
Ya que se ha definido que es población y muestra, se procede a definir dos
conceptos que se encuentran íntimamente relacionados a ellos:
Parámetro: Son las medidas o características descriptivas inherentes a las
poblaciones. Los salarios promedio de todos los empleados de una empresa,
puede ser un ejemplo de parámetro.
Estadístico o Estadígrafo: Son las medidas descriptivas inherentes a una
muestra, las cuales pueden usarse como estimación del parámetro. Como
ejemplo podría tomarse los salarios promedio de una muestra de los
empleados de la empresa.
8. PARÁMETRO ESTADÍSTICO
Es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística. Los parámetros estadísticos sirven para
sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica.
Tipos de parámetros estadísticos Hay tres tipos parámetros estadísticos:
Medidas de centralización:
Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.
La medidas de centralización son:
*Media aritmética
La media es el valor promedio de la distribución.
*Mediana
La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de
datos en dos partes iguales.
*Moda
La moda es el valor que más se repite en una distribución.
9. MEDIDAS DE POSICIÓN
Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:
*Cuartiles
Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
*Deciles
Los Deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
*Percentiles
Los percentiles
dividen la serie de datos en cien partes iguales.
10. MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución.
Las medidas de dispersión son:
*RANGO
Es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística.
*DESVIACIÓN MEDIA
Es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.
*VARIANZA
Es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.
*DESVIACIÓN TÍPICA
Es la raíz cuadrada de la varianza.
11. ESCALAS DE MEDICION
Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un
elemento en observación
TIPOS ESCALA
*Escala ordinal
permite establecer un orden entre los elementos medidos.
Ejemplo: Preferencia a productos de consumo.
*Escala de intervalo
además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga sentido
calcular diferencias entre las mediciones.
Ejemplo: Temperatura de una persona.
*Escala de razón
permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un
cociente.
Ejemplo: Altura de personas.
12. POR EJEMPLO: EN UN HOSPITAL EXISTEN MIL
PACIENTES Y UN TOTAL DE CINCUENTA
MÉDICOS, POR LO CUAL SE TIENE UNA RAZÓN
DE 1000/50=20, EN OTRAS PALABRAS EN EL
HOSPITAL POR CADA MÉDICO EXISTEN 20
PACIENTES.
FORMULA: RI=XI N
SUMATORIA RAZÓN
La Razón es el cociente entre
dos números, en el que
ninguno o sólo algunos
elementos del numerador
están incluidos en el
denominador. El rango es de 0
a infinito.
PROPORCION
EsLa proporción es una razón en
la cual los elementos del
numerador están incluidos en el
denominador. Se utiliza como
estimación de la probabilidad de
un evento. El rango es de 0 a 1, o
de 0 a 100%.
Por ejemplo: en un estudio médico
sobre el Alzheimer se examinaron
280 mujeres y 220 hombres,
entonces se puede notar que:
*Proporción (mujeres) =
280/500 = 0,56
*Proporción (hombres) =
220/500 = 0,44
13. TASA
Es un tipo especial de razón o de proporción que
incluye una medida de tiempo en el denominador.
FRECUENCIA
Se denomina frecuencia a la cantidad de
veces que se repite un determinado valor de
la variables.
14. CONCLUSIÓN
Es importante señalar que cada uno de los términos definidos , son
fundamentales para poder entender los diferentes problemas que se
plantean dentro de la estadística.