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ESTADÍSTICA PROBABILÍSTICA
Estadística, conceptos y definiciones
Estadística es la ciencia que se encarga de recolectar, describir e interpretar datos para hacer
comparaciones y establecer conclusiones. La estadística tiene dos grandes ramas: estadística descriptiva,
estadística probabilística y estadística inferencial.
conceptos y definiciones de estadística:
Estadística descriptiva
Es la rama de la estadística que se ocupa de la clasificación de la información, representación gráfica y
resumen de la información a través de medidas estadísticas, lo que permite realizar un análisis de la
información captada.
estadística y probabilidad
Cuando hablamos de probabilidad y estadística, nos referimos comúnmente al estudio del azar desde un
punto de vista matemático. Es decir, al estudio de las leyes formales que lo rigen, desde dos puntos de vista
claramente diferenciados:
Estadística inferencial
Es la rama de la estadística que se ocupa de la aplicación de procedimientos que permiten
realizar generalizaciones hacia toda la población, utilizando la información proporcionada por una muestra
aleatoria extraída de ella.
Población
Es el conjunto de todos los elementos cuyas propiedades se van a estudiar. También es llamada universo.
Muestra
Es un subconjunto de la población. En muchas ocasiones, es importante trabajar con una muestra
representativa de la población, para ello, debemos trabajar con criterios y técnicas de muestreo. Una muestra
representativa debe reflejar las características de la población.
Muestreo
Es el proceso de selección de una muestra a partir de la población estadística que se desea estudiar.
Individuo
Es cada uno de los elementos que componen la población. También se le conoce como unidad estadística.
Si quieres revisar algunos ejercicios de muestra y población, dale un vistazo a este artículo.
Valor de datos
Es el valor de la variable asociado con un elemento de una población o muestra. Este valor puede ser un
número, una palabra o un símbolo.
Datos
Es cada uno de los valores recolectados de la variable que se han obtenido al realizar un estudio estadístico.
Por ejemplo, si le preguntamos a 7 personas cuál es su bebida preferida, obtenemos 7 datos: Sprite, Coca
Cola, Pepsi, Coca Cola, agua, Gatorade, Coca Cola
La distribución de frecuencia es la representación estructurada, en forma de tabla, de
toda la información que se ha recogido sobre la variable que se estudia.
Variable Frecuencias absolutas Frecuencias relativas
(Valor) Simple (fi) Acumulada (Fi) Simple (hi) Acumulada (Hi)
X1 n1 n1 hi 1 = n1 / N hi1
X2 n2 n1 + n2 hi 2 = n2 / N hi1 + hi2
... ... ... ... ...
Valores de la variable: son los diferentes valores que toma la variable en el estudio (X).
Frecuencia absoluta: es la cantidad de veces que aparece el valor en el estudio. La sumatoria de las frecuencias
absolutas es igual al número de datos.
Frecuencia acumulada: es el acumulado o suma de las frecuencias absolutas, indica cuantos datos se van
contando hasta ese momento o cuántos datos se van reportando.
Frecuencia relativa: es la fracción o proporción de elementos que pertenecen a una clase o categoría. Se calcula
dividiendo la frecuencia absoluta entre el número de datos del estudio.
Frecuencia relativa acumulada: es la proporción de datos respecto al total que se han reportado hasta ese
momento. Es la suma de las frecuencias relativas, y se puede calcular también dividiendo la frecuencia
acumulada entre el número de datos del estudio.
Ejemplo:
Medimos la altura de los niños de una clase y obtenemos los siguientes resultados (cm):
Alumno Estatura Alumno Estatura Alumno Estatura
Alumno 1 1,25 Alumno 11 1,23 Alumno 21 1,21
Alumno 2 1,28 Alumno 12 1,26 Alumno 22 1,29
Alumno 3 1,27 Alumno 13 1,3 Alumno 23 1,26
Alumno 4 1,21 Alumno 14 1,21 Alumno 24 1,22
Alumno 5 1,22 Alumno 15 1,28 Alumno 25 1,28
Alumno 6 1,29 Alumno 16 1,3 Alumno 26 1,27
Alumno 7 1,3 Alumno 17 1,22 Alumno 27 1,26
Alumno 8 1,24 Alumno 18 1,25 Alumno 28 1,23
Alumno 9 1,27 Alumno 19 1,2 Alumno 29 1,22
Alumno 10 1,29 Alumno 20 1,28 Alumno 30 1,21
Variable Frecuencias absolutas Frecuencias relativas
(Valor) fi Fi hi Hi
1,2 1 1 0,03 0,03
1,21 4 5 0,13 0,17
1,22 4 9 0,13 0,30
1,23 2 11 0,07 0,37
1,24 1 12 0,03 0,40
1,25 2 14 0,07 0,47
1,26 3 17 0,10 0,57
1,27 3 20 0,10 0,67
1,28 4 24 0,13 0,80
1,29 3 27 0,10 0,90
1,3 3 30 0,10 1,00
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  • 3. estadística y probabilidad Cuando hablamos de probabilidad y estadística, nos referimos comúnmente al estudio del azar desde un punto de vista matemático. Es decir, al estudio de las leyes formales que lo rigen, desde dos puntos de vista claramente diferenciados: Estadística inferencial Es la rama de la estadística que se ocupa de la aplicación de procedimientos que permiten realizar generalizaciones hacia toda la población, utilizando la información proporcionada por una muestra aleatoria extraída de ella. Población Es el conjunto de todos los elementos cuyas propiedades se van a estudiar. También es llamada universo. Muestra Es un subconjunto de la población. En muchas ocasiones, es importante trabajar con una muestra representativa de la población, para ello, debemos trabajar con criterios y técnicas de muestreo. Una muestra representativa debe reflejar las características de la población.
  • 4. Muestreo Es el proceso de selección de una muestra a partir de la población estadística que se desea estudiar. Individuo Es cada uno de los elementos que componen la población. También se le conoce como unidad estadística. Si quieres revisar algunos ejercicios de muestra y población, dale un vistazo a este artículo. Valor de datos Es el valor de la variable asociado con un elemento de una población o muestra. Este valor puede ser un número, una palabra o un símbolo. Datos Es cada uno de los valores recolectados de la variable que se han obtenido al realizar un estudio estadístico. Por ejemplo, si le preguntamos a 7 personas cuál es su bebida preferida, obtenemos 7 datos: Sprite, Coca Cola, Pepsi, Coca Cola, agua, Gatorade, Coca Cola
  • 5. La distribución de frecuencia es la representación estructurada, en forma de tabla, de toda la información que se ha recogido sobre la variable que se estudia. Variable Frecuencias absolutas Frecuencias relativas (Valor) Simple (fi) Acumulada (Fi) Simple (hi) Acumulada (Hi) X1 n1 n1 hi 1 = n1 / N hi1 X2 n2 n1 + n2 hi 2 = n2 / N hi1 + hi2 ... ... ... ... ... Valores de la variable: son los diferentes valores que toma la variable en el estudio (X). Frecuencia absoluta: es la cantidad de veces que aparece el valor en el estudio. La sumatoria de las frecuencias absolutas es igual al número de datos. Frecuencia acumulada: es el acumulado o suma de las frecuencias absolutas, indica cuantos datos se van contando hasta ese momento o cuántos datos se van reportando. Frecuencia relativa: es la fracción o proporción de elementos que pertenecen a una clase o categoría. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el número de datos del estudio. Frecuencia relativa acumulada: es la proporción de datos respecto al total que se han reportado hasta ese momento. Es la suma de las frecuencias relativas, y se puede calcular también dividiendo la frecuencia acumulada entre el número de datos del estudio.
  • 6. Ejemplo: Medimos la altura de los niños de una clase y obtenemos los siguientes resultados (cm): Alumno Estatura Alumno Estatura Alumno Estatura Alumno 1 1,25 Alumno 11 1,23 Alumno 21 1,21 Alumno 2 1,28 Alumno 12 1,26 Alumno 22 1,29 Alumno 3 1,27 Alumno 13 1,3 Alumno 23 1,26 Alumno 4 1,21 Alumno 14 1,21 Alumno 24 1,22 Alumno 5 1,22 Alumno 15 1,28 Alumno 25 1,28 Alumno 6 1,29 Alumno 16 1,3 Alumno 26 1,27 Alumno 7 1,3 Alumno 17 1,22 Alumno 27 1,26 Alumno 8 1,24 Alumno 18 1,25 Alumno 28 1,23 Alumno 9 1,27 Alumno 19 1,2 Alumno 29 1,22 Alumno 10 1,29 Alumno 20 1,28 Alumno 30 1,21 Variable Frecuencias absolutas Frecuencias relativas (Valor) fi Fi hi Hi 1,2 1 1 0,03 0,03 1,21 4 5 0,13 0,17 1,22 4 9 0,13 0,30 1,23 2 11 0,07 0,37 1,24 1 12 0,03 0,40 1,25 2 14 0,07 0,47 1,26 3 17 0,10 0,57 1,27 3 20 0,10 0,67 1,28 4 24 0,13 0,80 1,29 3 27 0,10 0,90 1,3 3 30 0,10 1,00 N 30 1,00