Este documento describe los conceptos básicos de la estadística. Se divide la estadística en descriptiva e inferencial. La estadística descriptiva resume y describe los datos recolectados, mientras que la estadística inferencial llega a conclusiones sobre una población basadas en una muestra. También define conceptos como población, muestra, variable, parámetro, estadístico y diferentes tipos de variables. Explica cómo organizar y representar datos cualitativos y cuantitativos a través de tablas, gráficos e intervalos.
Este documento describe los diferentes tipos de variables estadísticas, incluyendo variables cualitativas (nominales y ordinales) y variables cuantitativas (discretas y continuas). También explica varios gráficos estadísticos comunes como barras separadas, diagramas circulares, histogramas y polígonos de frecuencias que se usan para visualizar y resumir datos.
Este documento presenta información sobre el análisis residual en la regresión estimada. Brevemente discute tres puntos clave: 1) el análisis residual puede realizarse tanto en muestras de series de tiempo como de corte transversal; 2) la interpretación y evaluación de resultados incluye aspectos estadísticos, económicos y econométricos, enfocándose en particular en el análisis de residuos; 3) cuando la muestra es de serie de tiempo, el análisis incluye gráficos de residuos y el estadístico
Este documento presenta dos aplicaciones del modelo de regresión lineal general utilizando Excel y Eviews. La primera aplicación estima modelos bivariado y multivariado para predecir los ingresos brutos semanales de una empresa en función de la publicidad, encontrando que el modelo multivariado es superior. La segunda aplicación estima un modelo para predecir el precio de venta de casas basado en sus características.
El documento presenta información sobre correlación y regresión lineal con el objetivo de dar solución a problemas relacionados con estas temáticas. Se explican conceptos como coeficiente de correlación, regresión lineal, diagrama de dispersión, entre otros. Además, contiene varios ejemplos y ejercicios resueltos para mostrar la aplicación práctica de estos métodos estadísticos en la solución de problemas.
Este documento presenta información sobre un tema de correlación y regresión lineal impartido a estudiantes de 6to año de la carrera de Comercio Exterior. El objetivo general es dar solución a problemas planteados utilizando los conceptos de correlación y regresión lineal. Se explican estos conceptos y se justifica el tema para fortalecer los conocimientos de los estudiantes y aplicarlos a problemas relacionados con el comercio exterior. Se plantea realizar ejercicios prácticos para poner en práctica los conocimientos
Este documento presenta información sobre series de tiempo y pronósticos. Discuten los componentes de una serie de tiempo como tendencia, estacionalidad y ciclo. Explican diferentes métodos para realizar pronósticos como ajuste a tendencias lineales y no lineales, y series de tiempo univariadas y multivariadas. También cubren temas como predicción ex-ante y ex-post, y métodos para evaluar la precisión de pronósticos. El objetivo general es proporcionar una introducción a conceptos y técnicas clave para el análisis y pronóst
Este documento presenta los métodos de regresión con variables dicotómicas (dummy). Explica el uso de variables dummy, y tres modelos con variables dummy: modelo con dummy aditiva, modelo con dummy multiplicativa y modelo con dummy de interacción. Además, presenta ejemplos y aplicaciones de estos modelos, incluyendo la captura de quiebres estructurales y el análisis de series de tiempo con componente estacional usando variables dummy estacionales.
Este documento describe el uso de funciones estadísticas en Microsoft Excel para analizar datos. Explica cómo crear tablas de frecuencias, histogramas, gráficos como diagramas de sectores y barras, y líneas de tendencia. También cubre temas como medidas de tendencia central, dispersión, regresión y representación de datos para comparar distribuciones.
Este documento describe los diferentes tipos de variables estadísticas, incluyendo variables cualitativas (nominales y ordinales) y variables cuantitativas (discretas y continuas). También explica varios gráficos estadísticos comunes como barras separadas, diagramas circulares, histogramas y polígonos de frecuencias que se usan para visualizar y resumir datos.
Este documento presenta información sobre el análisis residual en la regresión estimada. Brevemente discute tres puntos clave: 1) el análisis residual puede realizarse tanto en muestras de series de tiempo como de corte transversal; 2) la interpretación y evaluación de resultados incluye aspectos estadísticos, económicos y econométricos, enfocándose en particular en el análisis de residuos; 3) cuando la muestra es de serie de tiempo, el análisis incluye gráficos de residuos y el estadístico
Este documento presenta dos aplicaciones del modelo de regresión lineal general utilizando Excel y Eviews. La primera aplicación estima modelos bivariado y multivariado para predecir los ingresos brutos semanales de una empresa en función de la publicidad, encontrando que el modelo multivariado es superior. La segunda aplicación estima un modelo para predecir el precio de venta de casas basado en sus características.
El documento presenta información sobre correlación y regresión lineal con el objetivo de dar solución a problemas relacionados con estas temáticas. Se explican conceptos como coeficiente de correlación, regresión lineal, diagrama de dispersión, entre otros. Además, contiene varios ejemplos y ejercicios resueltos para mostrar la aplicación práctica de estos métodos estadísticos en la solución de problemas.
Este documento presenta información sobre un tema de correlación y regresión lineal impartido a estudiantes de 6to año de la carrera de Comercio Exterior. El objetivo general es dar solución a problemas planteados utilizando los conceptos de correlación y regresión lineal. Se explican estos conceptos y se justifica el tema para fortalecer los conocimientos de los estudiantes y aplicarlos a problemas relacionados con el comercio exterior. Se plantea realizar ejercicios prácticos para poner en práctica los conocimientos
Este documento presenta información sobre series de tiempo y pronósticos. Discuten los componentes de una serie de tiempo como tendencia, estacionalidad y ciclo. Explican diferentes métodos para realizar pronósticos como ajuste a tendencias lineales y no lineales, y series de tiempo univariadas y multivariadas. También cubren temas como predicción ex-ante y ex-post, y métodos para evaluar la precisión de pronósticos. El objetivo general es proporcionar una introducción a conceptos y técnicas clave para el análisis y pronóst
Este documento presenta los métodos de regresión con variables dicotómicas (dummy). Explica el uso de variables dummy, y tres modelos con variables dummy: modelo con dummy aditiva, modelo con dummy multiplicativa y modelo con dummy de interacción. Además, presenta ejemplos y aplicaciones de estos modelos, incluyendo la captura de quiebres estructurales y el análisis de series de tiempo con componente estacional usando variables dummy estacionales.
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El documento presenta la metodología de investigación y conceptos estadísticos básicos. Explica que la investigación es un proceso sistemático y objetivo para responder preguntas y aclarar incertidumbres. Define variables, escalas de medición y tipos de datos. Describe cómo recopilar, organizar y analizar datos a través de tablas, gráficos y medidas estadísticas como la media y desviación estándar. Por último, presenta un caso práctico sobre rendimientos de girasol en diferentes localidades para recomendar un l
Este documento presenta una introducción a la econometría. Explica la importancia de medir las relaciones cuantitativas entre variables económicas, y describe los componentes básicos de un modelo econométrico, incluyendo variables, parámetros y el uso de datos. También resume los pasos para especificar, estimar y evaluar un modelo, así como los usos del análisis econométrico para la predicción y la formulación de políticas.
Este documento presenta una introducción al análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que el ANOVA permite comparar varios promedios para determinar si provienen de poblaciones iguales. Describe los supuestos del ANOVA, el estadístico F y cómo se descompone la varianza total. Finalmente, incluye un ejemplo práctico para ilustrar cómo aplicar el ANOVA para analizar si diferentes niveles de un factor influyen en una variable de respuesta.
Este capítulo introduce los conceptos básicos de estadística, incluyendo las definiciones de estadística descriptiva e inferencial. Explica los tipos de variables cualitativas y cuantitativas, discretas y continuas, y los cuatro niveles de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. También describe brevemente los objetivos del estudio de la estadística y los campos en los que se aplica.
Este documento trata sobre series temporales. Explica que una serie temporal es una colección de observaciones de una variable recogidas secuencialmente en el tiempo. Describe ejemplos de series temporales en economía, demografía y medio ambiente. Explica que el análisis de series temporales debe tener en cuenta que las observaciones no son independientes debido a su orden temporal. Además, describe objetivos como la descripción, predicción y clasificación de series temporales, así como sus componentes y métodos de análisis descriptivo.
Este documento presenta el modelo de regresión lineal general como uno de los métodos más populares y aplicados en análisis cuantitativo. Explica los supuestos, estimación por mínimos cuadrados ordinarios, interpretación de los coeficientes, y aplicación del modelo bivariado y multivariado. Se detalla el proceso de estimación en Excel y se ilustran conceptos como la función de regresión poblacional, recta de regresión muestral, y error estándar de la estimación.
1) El documento presenta las guías y formularios para analizar datos obtenidos en una investigación. 2) Explica cómo presentar los resultados a través de tablas, gráficas y diagramas y define los diferentes niveles de medición de datos. 3) Proporciona ejemplos de cómo organizar y analizar datos utilizando escalas Likert y tablas de contingencia.
Este documento presenta información sobre metodología de investigación. Explica que la investigación es un proceso sistemático, organizado y objetivo para responder preguntas y aclarar incertidumbres. Luego detalla las etapas del proceso de investigación como definir el problema, objetivos, variables y diseño de estudio. Finalmente, presenta un caso práctico sobre análisis de datos de rendimientos de girasol en diferentes localidades para recomendar una para alquiler.
Este documento presenta tres temas clave de estadística: 1) distribución de frecuencias, que organiza datos en una tabla mostrando las frecuencias y frecuencias acumuladas; 2) distribución de frecuencias por intervalos, que agrupa datos en clases para facilitar el análisis; y 3) tablas de contingencia, que relaciona variables cualitativas o cuantitativas mostrando frecuencias relativas para analizar la relación entre ellas. El documento provee ejemplos ilustrativos de cada tem
El documento presenta una introducción a los elementos básicos de la estadística, incluyendo variables y tipos de variables, así como las escalas de medición. Explica la estadística descriptiva y la estadística inferencial, dando ejemplos. También muestra cómo elaborar una distribución de frecuencia tabulando datos cuantitativos en intervalos de clase.
Este documento describe dos experiencias innovadoras de prácticas integradoras en la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la UNER. Los estudiantes realizan trabajos grupales que involucran diagnósticos y planificaciones de establecimientos tamberos o parcelas didácticas de horticultura, aplicando conocimientos teóricos y prácticos. Los resultados muestran una alta participación y calificaciones de los estudiantes.
El documento presenta varios problemas estadísticos relacionados con medidas de tendencia central, dispersión y coeficiente de variación. Incluye cálculos de media, moda, varianza y desviación estándar para analizar la representatividad de datos y comparar la variabilidad entre conjuntos de datos.
Este documento explica el análisis de sensibilidad, que evalúa cómo cambios en variables como los costos, ingresos o tasas afectan los resultados financieros de un proyecto. Describe cómo realizar un análisis de sensibilidad cambiando una variable a la vez y calculando el nuevo valor actual neto. También presenta ejemplos de aplicación del análisis de sensibilidad y dualidad en problemas de programación lineal.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística se utiliza para recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos. Describe la estadística descriptiva, que resume datos, y la estadística inferencial, que realiza inferencias sobre poblaciones. También define conceptos como población, muestra, variable y tipos de variables, y explica cómo organizar y presentar datos en cuadros y gráficos.
Este documento presenta varios ejercicios relacionados con la prueba de hipótesis. El objetivo es realizar correctamente ejercicios que involucren la prueba de hipótesis. Se explican conceptos clave como hipótesis nula, hipótesis alterna, nivel de significancia, error tipo I, y los pasos de una prueba de hipótesis. Luego, se desarrollan seis ejercicios estadísticos que involucran regresión lineal y que deben ser resueltos usando la metodología
Este documento presenta información sobre medidas de dispersión y forma. Explica que las medidas de dispersión cuantifican la variabilidad entre los valores de una variable y son útiles para evaluar la confiabilidad del promedio y comparar distribuciones. Describe medidas de dispersión absolutas como el rango, la varianza y la desviación estándar. Incluye fórmulas y ejemplos para calcular estas medidas.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística es una herramienta útil para el análisis de datos y la toma de decisiones. Se dividen los temas en presentación y organización de datos, medidas de tendencia central, gráficos estadísticos y ejemplos ilustrativos.
Estadistica medidas de dispersion 2020 1franciscoe71
Este documento describe diferentes medidas de dispersión y posición para datos no agrupados y agrupados. Explica que la dispersión se refiere a qué tan alejados están los valores de la media, y presenta el rango, desviación media, varianza y desviación estándar como medidas de dispersión para datos no agrupados. También cubre cuartiles, deciles y percentiles como medidas de posición, y cómo calcular la varianza y desviación estándar para datos agrupados.
Este documento habla sobre estadística y sus aplicaciones. La estadística se divide en descriptiva e inferencial. La descriptiva organiza y resume datos de forma informativa usando tablas de frecuencia, histograma y polígonos de frecuencia. La inferencial deduce propiedades de poblaciones a partir de muestras. Se describen también conceptos como media, mediana, varianza, desviación estándar y teoría de conjuntos.
El documento presenta la metodología de investigación y conceptos estadísticos básicos. Explica que la investigación es un proceso sistemático y objetivo para responder preguntas y aclarar incertidumbres. Define variables, escalas de medición y tipos de datos. Describe cómo recopilar, organizar y analizar datos a través de tablas, gráficos y medidas estadísticas como la media y desviación estándar. Por último, presenta un caso práctico sobre rendimientos de girasol en diferentes localidades para recomendar un l
Este documento presenta una introducción a la econometría. Explica la importancia de medir las relaciones cuantitativas entre variables económicas, y describe los componentes básicos de un modelo econométrico, incluyendo variables, parámetros y el uso de datos. También resume los pasos para especificar, estimar y evaluar un modelo, así como los usos del análisis econométrico para la predicción y la formulación de políticas.
Este documento presenta una introducción al análisis de varianza (ANOVA) de un factor. Explica que el ANOVA permite comparar varios promedios para determinar si provienen de poblaciones iguales. Describe los supuestos del ANOVA, el estadístico F y cómo se descompone la varianza total. Finalmente, incluye un ejemplo práctico para ilustrar cómo aplicar el ANOVA para analizar si diferentes niveles de un factor influyen en una variable de respuesta.
Este capítulo introduce los conceptos básicos de estadística, incluyendo las definiciones de estadística descriptiva e inferencial. Explica los tipos de variables cualitativas y cuantitativas, discretas y continuas, y los cuatro niveles de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. También describe brevemente los objetivos del estudio de la estadística y los campos en los que se aplica.
Este documento trata sobre series temporales. Explica que una serie temporal es una colección de observaciones de una variable recogidas secuencialmente en el tiempo. Describe ejemplos de series temporales en economía, demografía y medio ambiente. Explica que el análisis de series temporales debe tener en cuenta que las observaciones no son independientes debido a su orden temporal. Además, describe objetivos como la descripción, predicción y clasificación de series temporales, así como sus componentes y métodos de análisis descriptivo.
Este documento presenta el modelo de regresión lineal general como uno de los métodos más populares y aplicados en análisis cuantitativo. Explica los supuestos, estimación por mínimos cuadrados ordinarios, interpretación de los coeficientes, y aplicación del modelo bivariado y multivariado. Se detalla el proceso de estimación en Excel y se ilustran conceptos como la función de regresión poblacional, recta de regresión muestral, y error estándar de la estimación.
1) El documento presenta las guías y formularios para analizar datos obtenidos en una investigación. 2) Explica cómo presentar los resultados a través de tablas, gráficas y diagramas y define los diferentes niveles de medición de datos. 3) Proporciona ejemplos de cómo organizar y analizar datos utilizando escalas Likert y tablas de contingencia.
Este documento presenta información sobre metodología de investigación. Explica que la investigación es un proceso sistemático, organizado y objetivo para responder preguntas y aclarar incertidumbres. Luego detalla las etapas del proceso de investigación como definir el problema, objetivos, variables y diseño de estudio. Finalmente, presenta un caso práctico sobre análisis de datos de rendimientos de girasol en diferentes localidades para recomendar una para alquiler.
Este documento presenta tres temas clave de estadística: 1) distribución de frecuencias, que organiza datos en una tabla mostrando las frecuencias y frecuencias acumuladas; 2) distribución de frecuencias por intervalos, que agrupa datos en clases para facilitar el análisis; y 3) tablas de contingencia, que relaciona variables cualitativas o cuantitativas mostrando frecuencias relativas para analizar la relación entre ellas. El documento provee ejemplos ilustrativos de cada tem
El documento presenta una introducción a los elementos básicos de la estadística, incluyendo variables y tipos de variables, así como las escalas de medición. Explica la estadística descriptiva y la estadística inferencial, dando ejemplos. También muestra cómo elaborar una distribución de frecuencia tabulando datos cuantitativos en intervalos de clase.
Este documento describe dos experiencias innovadoras de prácticas integradoras en la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la UNER. Los estudiantes realizan trabajos grupales que involucran diagnósticos y planificaciones de establecimientos tamberos o parcelas didácticas de horticultura, aplicando conocimientos teóricos y prácticos. Los resultados muestran una alta participación y calificaciones de los estudiantes.
El documento presenta varios problemas estadísticos relacionados con medidas de tendencia central, dispersión y coeficiente de variación. Incluye cálculos de media, moda, varianza y desviación estándar para analizar la representatividad de datos y comparar la variabilidad entre conjuntos de datos.
Este documento explica el análisis de sensibilidad, que evalúa cómo cambios en variables como los costos, ingresos o tasas afectan los resultados financieros de un proyecto. Describe cómo realizar un análisis de sensibilidad cambiando una variable a la vez y calculando el nuevo valor actual neto. También presenta ejemplos de aplicación del análisis de sensibilidad y dualidad en problemas de programación lineal.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística se utiliza para recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos. Describe la estadística descriptiva, que resume datos, y la estadística inferencial, que realiza inferencias sobre poblaciones. También define conceptos como población, muestra, variable y tipos de variables, y explica cómo organizar y presentar datos en cuadros y gráficos.
Este documento presenta varios ejercicios relacionados con la prueba de hipótesis. El objetivo es realizar correctamente ejercicios que involucren la prueba de hipótesis. Se explican conceptos clave como hipótesis nula, hipótesis alterna, nivel de significancia, error tipo I, y los pasos de una prueba de hipótesis. Luego, se desarrollan seis ejercicios estadísticos que involucran regresión lineal y que deben ser resueltos usando la metodología
Este documento presenta información sobre medidas de dispersión y forma. Explica que las medidas de dispersión cuantifican la variabilidad entre los valores de una variable y son útiles para evaluar la confiabilidad del promedio y comparar distribuciones. Describe medidas de dispersión absolutas como el rango, la varianza y la desviación estándar. Incluye fórmulas y ejemplos para calcular estas medidas.
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Este documento describe diferentes medidas de dispersión y posición para datos no agrupados y agrupados. Explica que la dispersión se refiere a qué tan alejados están los valores de la media, y presenta el rango, desviación media, varianza y desviación estándar como medidas de dispersión para datos no agrupados. También cubre cuartiles, deciles y percentiles como medidas de posición, y cómo calcular la varianza y desviación estándar para datos agrupados.
Este documento habla sobre estadística y sus aplicaciones. La estadística se divide en descriptiva e inferencial. La descriptiva organiza y resume datos de forma informativa usando tablas de frecuencia, histograma y polígonos de frecuencia. La inferencial deduce propiedades de poblaciones a partir de muestras. Se describen también conceptos como media, mediana, varianza, desviación estándar y teoría de conjuntos.
Este documento presenta un plan de unidad para enseñar sobre figuras y cuerpos geométricos en sexto básico. El plan incluye la pregunta esencial, preguntas de la unidad, resumen de la unidad, aprendizajes esperados, contenidos curriculares, actividades, tiempo requerido y materiales necesarios. El objetivo es que los estudiantes reconozcan las diferencias entre figuras y cuerpos geométricos, conozcan sus nombres y partes, e identifiquen y reproduzcan ejemplos.
El documento resume el origen e historia de Internet desde la década de 1960, cuando se creó la primera red interconectada entre universidades para compartir recursos. Explica que Internet permite que las computadoras se comuniquen entre sí de forma directa. Además, destaca algunos de los beneficios educativos y sociales de Internet, pero también las desventajas como la pornografía y dependencia de la electricidad. Finalmente, analiza la influencia positiva y negativa de Internet en las personas.
El documento describe la pirámide de necesidades de Maslow dividida en cinco fases: fisiológico, seguridad, afiliación, reconocimiento y autorrealización. También presenta las fases de inicio, maduración y ejecución de un proyecto emprendedor con actividades como idea, motivación, recursos, plan de negocios y seguimiento en cada etapa.
Die Rolle des Zytoskeletts bei der mechanischen Belastung von humanen mesench...QuDDel
Anne Langenbach: Die Rolle des Zytoskeletts bei der mechanischen Belastung von humanen mesenchymalen Stammzellen (Verteidigung der Masterarbeit)
http://www.anne-langanbach.de
Este documento proporciona instrucciones para iniciar VirtualBox y Turbo Pascal 7. Indica que se debe abrir VirtualBox e iniciar Windows XP. Luego menciona cómo encontrar e ingresar a Turbo Pascal 7, y describe las opciones de menú para crear, abrir, guardar y compilar programas, así como ejecutarlos una vez compilados sin errores.
Este documento trata sobre el transporte axonal y los neurotransmisores. Explica que el transporte axonal puede ser anterógrado rápido o lento para transportar proteínas y orgánulos respectivamente, y también puede ser retrogrado para degradar orgánulos. Luego enumera varios neurotransmisores principales como el glutamato, GABA, serotonina, acetilcolina, dopamina y noradrenalina, y describe brevemente sus rutas metabólicas de síntesis. También menciona receptores asociados a estos neurotransmis
PENERAPAN DAN PENGEMBANGAN E-BISNIS DIDALAM LINGKUNGAN RUMAH SAKIT(REVISI)panjidwithama
Forum dan e-mail newsletters memungkinkan komunikasi antara pasien dan masyarakat untuk berbagi informasi kesehatan. Mereka memberikan update tentang informasi kesehatan dan tips kesehatan antar pengguna. Forum dan e-mail newsletters dianggap penting untuk dikembangkan karena memfasilitasi pertukaran informasi dan dukungan antar komunitas.
Diálogos tutorías y permanencia. coordinadores academicos regiones 1Proyectotutoriasudea
Este documento resume un proyecto de investigación sobre la práctica del acompañamiento tutorial en la Universidad de Antioquia entre 2000-2011, con el objetivo de establecer el estado actual de las tutorías y construir una propuesta institucional. Se describen hallazgos como la diversidad de enfoques de tutoría y la necesidad de lineamientos. El proyecto utilizará estrategias como revisión documental y mesas de trabajo con actores clave.
Este documento describe la evolución de los pavimentos de concreto en México. Introduce que en 1993 CEMEX introdujo los pavimentos de concreto hidráulico en México para brindar mayor durabilidad a la red carretera nacional. Explica que desde entonces, la especificación y construcción de pavimentos de concreto ha ido en aumento debido a las ventajas que ofrecen como su durabilidad, bajo costo de mantenimiento y seguridad. Finalmente, resume las principales ventajas de los pavimentos de concreto como
Este documento describe un proyecto para enseñar matemáticas de manera recreativa a niños y jóvenes entre 7-12 años utilizando el programa Sebran's ABC. El programa incluye juegos para enseñar letras, números, sumas, restas y multiplicaciones. Los estudiantes realizaron ejercicios de multiplicación en el programa y el 75% los completó correctamente. El documento concluye que Sebran ofrece una oportunidad educativa divertida para aprender conceptos básicos.
Este documento describe diferentes criterios para clasificar la evaluación educativa, incluyendo la finalidad de la evaluación (formativa o sumativa), su alcance (global o parcial), los agentes evaluadores (internos o externos), el momento de aplicación (inicial, procesual o final), y el criterio de comparación (autoroferencia o heteroreferencia normativa o de criterio).
Este documento proporciona información sobre el manejo de las dislipemias. Define las dislipemias y clasifica las primarias y secundarias. Explica cómo evaluar el riesgo cardiovascular y las medidas de tratamiento, incluidas las modificaciones del estilo de vida y los fármacos como las estatinas. El documento también cubre el seguimiento de los pacientes y cuándo derivarlos.
Este documento presenta el proyecto "Estado de la Práctica de Acompañamiento Tutorial en la UDEA (2000-2011)" liderado por un grupo de investigación de la Universidad de Antioquia. El objetivo del proyecto es establecer el estado actual de la práctica del acompañamiento tutorial en la universidad a través de sus tres áreas misionales, con el fin de construir una propuesta institucional de tutorías. El proyecto utilizará estrategias como revisión documental, mesas de trabajo y encuentros con actores claves para lograr su objet
La resolución se refiere a la cantidad de píxeles en una pantalla, donde más píxeles permiten mostrar más detalles. En los PC, conectar múltiples tarjetas gráficas aumenta el rendimiento de los juegos al permitir que trabajen juntas para procesar gráficos. Tradicionalmente, la resolución vertical de TV se expresaba en líneas, pero ahora es mejor hablar de píxeles, donde más píxeles producen una mejor resolución con más detalles.
Este documento describe los conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial. La estadística descriptiva se utiliza para resumir y describir datos recolectados, mientras que la estadística inferencial se utiliza para llegar a conclusiones sobre una población basadas en una muestra. También define conceptos clave como población, muestra, variables, medidas estadísticas y métodos para organizar y representar datos como tablas, gráficos e histograma.
Este documento presenta información sobre metodología de investigación y análisis de datos. Explica conceptos como variables, escalas de medición, recopilación y presentación de datos. Incluye ejemplos de tablas de frecuencias, histogramas y medidas estadísticas como media y desviación estándar. Finalmente, analiza datos de rendimiento de girasol en cuatro localidades para recomendar un lote para alquilar.
Este documento presenta información sobre estadística descriptiva, incluyendo tablas de frecuencias, gráficos de barras, sectores e histogramas. Explica que una tabla de frecuencias ordena los datos asignando a cada uno su frecuencia, y que los gráficos permiten visualizar los resultados de manera clara aunque a pequeña escala se dificulta. También incluye comentarios personales sobre la importancia de la estadística y su aplicación en diversas áreas, y una bibliografía con sitios de referencia.
Este documento trata sobre estadística y tipos de datos. Explica que los datos cualitativos describen características sin valores numéricos, mientras que los datos cuantitativos surgen de mediciones. También describe distribuciones de frecuencias, incluyendo frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. Además, explica gráficos como histogramas y barras que pueden usarse para visualizar datos agrupados.
Este documento resume los diferentes tipos de frecuencias y gráficos estadísticos. Explica las frecuencias absolutas, relativas y acumuladas, así como los diferentes tipos de gráficos como sectores, barras, histogramas, polígonos de frecuencias y frecuencias acumuladas. También describe cómo construir tablas de intervalos y los beneficios y desventajas de cada tipo de gráfico.
Este documento presenta diferentes tipos de frecuencias utilizadas en estadística, incluyendo frecuencia absoluta, frecuencia relativa y frecuencia acumulada. También describe distribuciones de frecuencias agrupadas y diferentes métodos para representar datos estadísticos como tablas, diagramas de tallo y hojas, histogramas y gráficos de barras.
Este documento presenta diferentes tipos de frecuencias utilizadas en estadística, incluyendo frecuencia absoluta, frecuencia relativa y frecuencia acumulada. También describe distribuciones de frecuencias agrupadas y diferentes métodos para representar datos estadísticos como tablas, diagramas de tallo y hojas, histogramas y gráficos de barras.
El documento presenta una introducción a conceptos básicos de bioestadística e introduce las ramas de estadística descriptiva e inferencial. Define términos como población, muestra, parámetro, estadístico y describe métodos para organizar, resumir y analizar datos cualitativos y cuantitativos como distribuciones de frecuencias, gráficos y medidas de tendencia central y dispersión.
Discusión de los resultados
Perfil del participante
La presentación de los datos
Las gráficas
Los diagramas
El nivel de medición de los datos
Nominal
Ordinal
Intervalo
Razón
Organización de los datos
Análisis de datos con escala Likert
Análisis de datos con las tablas de contingencia
Análisis estadístico de los datos
Este documento presenta conceptos básicos de gestión de datos y estadística. Define variables, población, muestra, tipos de variables (cuantitativas y cualitativas), frecuencias, tablas de frecuencia y diferentes tipos de gráficos como sectores, barras e histogramas. También explica medidas de tendencia central como la media, mediana y moda.
OCHO PASOS PARA EL DESARROLLO DE UNA INVESTIGACIÓN
El libro tiene el propósito de facilitar al estudiante el proceso de realizar una investigación y presentarla de forma escrita de una manera simple y útil para todo nivel académico. En cada paso se ofrece una explicación directa con consejos prácticos del autor. Y para el escrito se incluye una guía que facilita el desarrollo estructural del informe. El formato esta hecho de forma que puedas seguir paso a paso el proceso investigativo desde concebir la idea hasta llegar a las conclusiones. El texto facilita el camino en áreas de dificultad para la mayoría de los estudiantes.
Cómo concebir el tema de la investigación.
Cuáles son las partes de una investigación.
Qué se debe incluir en cada parte del escrito.
Cómo se definen las variables.
Cómo se clasifican los datos.
Cómo se hace una encuesta.
Cómo se hacen las preguntas de investigación
Cómo se hacen las hipótesis.
Cómo se calcula la muestra.
Cómo se analizan los datos.
Qué estadísticas debe usar para la investigación.
Dónde se consiguen las referencias y como se organizan.
Dónde, cómo y cuándo citar.
Qué se debe incluir en la conclusión
Y muchas otras áreas en que podrás aclarar dudas y facilitar el desarrollo completo de tu investigación.
Para adquirir un ejemplar de libro puede contactar al autor en:
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también puede ir al siguiente enlace:
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2_DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS (ORGANIZACIÓN DE DATOS)-2023-3-3 (1).pdfPaoloFranciscoHurtad
Este documento presenta información sobre distribuciones de frecuencias. Explica que una distribución de frecuencias es un método para organizar observaciones agrupándolas en categorías mutuamente excluyentes que muestran el número de observaciones en cada categoría. Luego describe cómo elaborar tablas de distribución de frecuencias y los tipos de gráficos que se pueden generar a partir de estas tablas, como histogramas y polígonos de frecuencias. Finalmente, incluye ejemplos para ilustrar cómo construir tablas de f
Este documento presenta conceptos estadísticos como medidas de dispersión y variabilidad de datos, incluyendo el rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación. Explica cómo calcular estas medidas y sus propiedades. También incluye ejemplos prácticos para ilustrar el cálculo de estas medidas a partir de conjuntos de datos reales.
Este documento presenta conceptos estadísticos como medidas de dispersión y variabilidad de datos, incluyendo el rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación. Explica cómo calcular estas medidas y sus propiedades. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de varianza poblacional, desviación estándar muestral, y coeficiente de variación para comparar variabilidad entre conjuntos de datos.
Este documento describe los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es la ciencia que analiza datos para extraer conclusiones válidas. Se divide en estadística descriptiva, que describe datos numéricamente, y estadística inferencial, que usa muestreo para inferir conclusiones sobre una población. También define conceptos como población, muestra, variables y métodos básicos como tablas de frecuencia y gráficos.
Este documento resume los conceptos clave de la regresión lineal, incluyendo la relación entre una variable dependiente y variables independientes, el cálculo de la recta de regresión usando el método de mínimos cuadrados, y la interpretación de los parámetros de la función lineal de regresión como la ordenada en el origen y la pendiente. También discute el coeficiente de determinación y la aplicación de modelos de regresión lineal a un conjunto de datos sobre producción y costo total.
Este documento presenta los conceptos básicos de la metodología de investigación. Explica que la investigación es un proceso sistemático y objetivo para responder preguntas y aclarar incertidumbres. Luego describe las etapas de definir un problema, propósito y objetivos de estudio, y el tipo de diseño a utilizar. Finalmente, presenta un caso práctico sobre el análisis de datos de rendimientos de girasol en diferentes localidades.
2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Conjunto de métodos estadísticos para resumir y describir
datos recolectados, es decir, se ocupa de clasificar la
información, del resumen de tabulaciones y de su presentación
mediante cuadros y gráficos que describan en forma apropiada
el comportamiento de la información captada, para luego
realizar los cálculos de las medidas estadísticas y realizar el
análisis estadístico inicial.
Por ejemplo, cuando se realiza una encuesta opinión pública
sobre calidad del servicio de una empresa de servicios, lo que
se va a obtener con esta encuesta es una ida general acerca de
la opinión del público y en base a ella tomar algunas medidas
de mejora si fuera el caso.
3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Conjunto de procesos de estimación de parámetros y pruebas
hipótesis. Tiene por finalidad de llegara conclusiones que
brinden un adecuado sustento científico para la toma de
decisiones sobre la base de la información muestral captada..
Estas conclusiones no tienen porque ser validas al 100%, por
lo que normalmente se deben dar con una medida de
confiabilidad (Intervalos de Confianza).
Ejemplo: Estimación del tiempo de proceso requerido para la
elaboración de un producto.
4. DEFINICIONES BASICAS
Población: (Todo)
Conjunto de todas las unidades elementales que poseen
características o factores que son de interés para un estudio.
Por ejemplo, tiempo proceso de un producto, calidad de
servicio, etc. es decir tiene una realidad que es desconocida
y sobre la cual se desea conocer cómo se comportan los
elementos que la conforman.
Muestra: (Parte)
Es el subconjunto de unidades elementales, elegidas de una
población.
5. PARAMETRO Y ESTADISTICO
Población: Parámetro
Medida descriptiva que resume una característica de la
población a partir de la observación de los datos de total de la
población.
Muestra: Estadístico o estadígrafo
Medida descriptiva que resume una característica de la
muestra con el fin de estimar un parámetro.
Las medidas descriptivas para ambos son las mismas.
Ejemplo: La media, varianza, desviación estándar, etc.
6. VARIABLES
Variable es una característica que se define en la población,
que puede tomar dos o más valores o modalidades.
Ejemplos:
• Tiempo de respuesta de una Pentium 300 Mhz
• Calidad de servicio: Muy buena, Buena, Mala, regular.
• Nro. de productos producidos por hora
• Tiempo de proceso de producción de productos en línea.
• Productividad del área de operaciones.
7. CLASIFICACIÓN DE VARIABLES
Cualitativas:
Son aquellas cuyos resultados posibles no pueden ser
expresados en forma numérica.
. Cualitativas Nominales: Son aquellas cuyas categorías posibles
no tienen por que ser representadas en un orden definido. Por
ejemplo. Color de preferencia de las personas.
. Cualitativas Ordinales: Son aquellas en cuyas categorías deben
ser representadas en un orden. Por ejemplo. Calidad de
artículos producidos
Cuantitativas:
Son aquellas cuyos resultados posibles pueden ser expresados
en forma numérica.
8. CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES CUANTITATIVAS
Discretas:
Son aquellas que tiene un número finito o infinito numerable de
valores posibles, usualmente se las asocia a procesos de conteo,
donde el valor es un número entero.
Ejemplo: Número de artículos defectuosos en un lote, número de
clientes satisfechos, número de alumnos aprobados, etc.
Continuas:
Este tipo de variable puede asumir cualquier valor, entero y/o
decimal.
Ejemplo: Volumen de producción, tiempo de proceso de un
producto, etc.
9. EJERCICIOS DE APLICACIÓN.
1.- El gerente de una sucursal de un banco local desea estudiar
los tiempos de espera de los clientes para ser atendidos por el
cajero en el periodo de 12:00 a 13:00, se selecciona una muestra
de 30 clientes. Que tipo de variable es?
2.- Un administrador de una empresa de servicios desea estimar
el número de clientes atendidos entre viernes y sábado, para lo
cual toma una muestra de 200 clientes. Que tipo de variable es?
3.-Una empresa de producción desea determinar si su producto
estrella mantiene la aceptación, para lo cual se toma una
muestra y se pregunta al público por la aceptación del producto.
Qué tipo de variable es?.
10. ORGANIZACIÓN DE DATOS REPRESENTACIÓN DE
DATOS
Luego de recolectar datos, es necesario resumirlos y presentarlos de
tal forma que se puedan COMPRENDER, ANALIZAR y UTILIZAR.
Por eso se ordenan en cuadros numéricos y luego se representan en
gráficos.
ORGANIZACIÓN DE DATOS CUALITATIVOS
Antes de iniciar la organización de datos se deberá determinar si los
datos son variables cualitativas nominales u ordinales. Si son
nominales se pueden representar en cualquier orden indistintamente,
si son ordinales, entonces se deberán asociar al algún orden
jerárquico. Luego se procede a realizar un proceso de conteo las
frecuencias absolutas (número de veces que se repite cada respuesta).
11. Distribución de las razones por las que se realiza compras
los días festivos en la Tienda “G&G” de un Centro
Comercial
Razones Frecuencias Frecuencias En
absoluta relativas %
- Variedad productos (V) 10 0.33 33
- Ubicación (U) 8 0.27 27
- Gasto Envío Gratis (G) 12 0.40 40
Total 30 1.00 100
12. Para representar gráficamente la distribución de frecuencias de
una variable cualitativa nominal lo mas conveniente es
sectores circulares.
V
G
33%
40%
U
27%
excel
13. ORGANIZACIÓN DE DATOS CUANTITATIVOS
Variable Cuantitativa discreta
Construir la distribución de frecuencias del número de
trabajadores eventuales de una empresa de producción.
4,4, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8,
9,9, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10
Definición de la variable:
X = Número de trabajadores eventuales
Rx = {4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
Conjunto de valores posibles, es un conjunto finito.
14. Variable Cuantitativa contínua
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS POR
INTERVALOS
• Se usa cuando la variable estadística es continua o cuando el rango
de la variable discreta es infinito o tiende a infinito.
• La distribución se obtiene dividiendo el rango en intervalos o clases y
determinando el número de datos que contiene cada intervalo.
• El número de intervalos debe estar de preferencia entre 5 y 20.
15. HISTOGRAMA, es la representación por medio de barras
rectangulares, siendo la base de cada barra proporcional a la amplitud,
su centro la marca de clase y la altura su frecuencia absoluta o relativa.
En el eje horizontal va la escala de la variable y en el vertical la escala
de la frecuencia.
30
24
25
Número de colegios
20
15 13
9 8
10
5
5 1
0
0 a 2,0 2,0 a 4,0 a 6,0 a 8,0 a 10,0 a 12,0 a 14,0 a
4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 16,0
Pensiones anuales en miles de soles
16. POLIGONOS DE FRECUENCIA, es la representación por medio de
una figura polígona cerrada, que se obtiene uniendo con segmentos de
recta los puntos de intersección de las marcas de clase con las
frecuencias.
30
Número de colegios
24
25
20
13
15
9 8
10
5
5
1
0
0 a 2,0 2,0 a 4,0 a 6,0 a 8,0 a 10,0 a 12,0 a 14,0 a
4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 16,0
Pensiones anuales en miles de soles
17. CURVAS DE FRECUENCIA, se puede obtener del polígono de
frecuencia suavizando los puntos angulosos del polígono. Esta gráfica
nos describe algunas características de la distribución de la población
como: Simetría, Asimetría, Normalidad, Uniformidad, Bimodalidad,
etc.
30
24
Número de colegios
25
20
13
15
9 8
10
5
5 1
0
0 a 2,0 2,0 a 4,0 a 6,0 a 8,0 a 10,0 a 12,0 a 14,0 a
4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 16,0
Pensiones anuales en miles de soles
18. LA OJIVA, o polígono de frecuencias acumuladas, se obtiene
uniendo segmentos de recta de intersecciones entre el límite superior
de cada intervalo y la frecuencia acumulada respectiva. Con la ojiva se
puede calcular fácilmente el número o porcentajes de observaciones
que corresponden a un intervalo determinado.
Número de colegios
70
59 60
60 54
50 46
40 37
30
20
13
10
0 0
0 a 2,0 2,0 a 4,0 a 6,0 a 8,0 a 10,0 a 12,0 a 14,0 a
4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 16,0
Pensiones anuales en miles de soles
19. Diagrama de Pareto
Es una representación gráfica que usualmente se utiliza para controles
de calidad y que permite tomar acciones correctivas necesarias.
Ejemplo: Las principales causas de mala atención se han clasificado en
7. El 80% causas es explicado por C y A , e n menor grado G. Plan de
mejora debe atacar en primer lugar a C y A.
20. MEDIDAS DESCRIPTIVAS
1.Medidas de Posición:
Son aquellas medidas que tienen una posición específica dentro
de una distribución o un grupo de datos, entre ellas tenemos a las de
tendencia central
Tendencia Central o Promedios: media aritmética, media
geométrica, media armónica, mediana.
2. Medidas de dispersión:
Desviación estándar, rango, coeficiente de variación.
21. MEDIA ARITMÉTICA
Es la medida de localización más importante, llamada también
promedio de la variable. Es una de las medidas de tendencia
central, conocida como el punto de equilibrio de los datos ó centro
de gravedad.
FORMULAS:
Para calcular la media aritmética se observa como se tiene la
información: si los datos están ó no organizados en tablas de
frecuencias.
n
Datos no agrupados:
Con información muestral
∑x
X
i
i=
= 1
n
Xi : valores que toma la variable X
n : número de observaciones
22. Ejemplo: Los siguientes datos corresponden a volúmenes de venta
soles) de un producto en 9 días.
900, 800, 900, 12100, 800, 700, 1300, 800, 1200
a) calcular la venta promedio.
900 + 800 + 900 + 12100 + 800 + 700 + 1300 + 800 + 1200
9
= 2166
Es decir venta promedio por día del productos es 2166 soles.
23. CARACTERISTICAS DE LA MEDIA
Para un grupo de datos es única.
Para su cálculo se usan todas las observaciones disponibles.
Su valor se ve afectado por la presencia de valores extremos;
por ello pierde representatividad cuando hay presencia de ellos
entre los datos.
La suma de los valores observados desviados respecto de su
media es cero.
24. RELACIONES ENTRE LA MEDIA, LA MEDIANA Y LA
MODA
Si en una distribución unimodal simetrica se cumple
que:
X = me = mo
Si en una distribución unimodal se cumple que:
X < me < mo
Entonces la distribución será ASIMETRICA NEGATIVA
(es decir tiene un sesgo o cola a la izquierda: por la presencia
de valores extremos bajos)
Si en una distribución unimodal se cumple que:
X > me > mo
Entonces la distribución será ASIMETRICA POSITIVA
(es decir tiene un sesgo o cola a la derecha: por valor. altos).
25. MEDIDAS DE DISPERSIÓN O VARIACIÓN
• Es la medida de las diferencias que presentan los datos entre si.
• Para medirla se aprovecha el hecho, de que si los datos son
semejantes entre si, están más cerca a la media aritmética,
entonces se dice que tienen poca variabilidad ó que son
homogéneos.
• Por el contrario si son muy diferentes entre si, estarán muy
dispersos respecto a la media aritmética y se dice de ellos que
son muy variables o que son heterogéneos.
• ES PREFERIBLE SIEMPRE QUE LOS DATOS SEAN HOMOGÉNEOS
26. MEDIDAS DE DISPERSIÓN O VARIACIÓN
Las medidas de variabilidad o de dispersión son aquellas que
miden el grado de separación de los datos con respecto a un
valor central.
las principales medidas de dispersión son:
EL RANGO (R)
EL RANGO INTERCUARTILICO (RIQ)
LA VARIANZA [ V(X) ó S2(X) ]
LA DESVIACION ESTANDAR [S(X)]
COEFICIENTE DE VARIACION [ CV(X) ]
27. EL RANGO (R)
El Rango de variación o recorrido de una serie de datos, esta
representado por la diferencia entre sus valores máximo y
mínimo, resultando ser la medida de variabilidad más sencilla
y menos confiable, ya que sólo usa dos datos para su cálculo.
R = Xmáx – Xmín
donde:
Xmáx : valor máximo
Xmín : valor mínimo
28. VARIANZA
La varianza ó variancia es una medida de variabilidad absoluta,
que se expresa en unidades al cuadrado y que utiliza todos los
datos para su cálculo (el cual se basa en las diferencias entre el
valor de las observaciones y su media).
Se defina como el promedio de las desviaciones, elevadas al
cuadrado, de cada uno de los datos con respecto del promedio
(media aritmética)
∑( )
n 2 n
Calculo:
Xi − X ∑ X i2
2
S =
2 i =1
= i =1
−X
n n
Xi : i-ésima observación
n : Número de datos
: media aritmética
29. DESVIACION ESTANDAR (S)
Como la varianza se mide en unidades al cuadrado, por ejemplo
si los datos están expresados en metros, la varianza se medirá
en metros al cuadrado.
Esto trae dificultades para su interpretación real. Es por ello que
en ocasiones se prefiere el uso de la Desviación Estándar,
definida como la raíz cuadrada (positiva) de la varianza:
Desviación Estándar : s= s 2
Interpretacion
El valor numérico de la varianza y la desviación estándar cuantifican el grado
de dispersión absoluta de los datos de la variable en estudio, con respecto a su
media aritmétia, la primera en unidades al cuadrado y la segunda en unidades
reales. Por lo que a mayor variabilidad mayor varianza.
30. COEFICIENTE DE VARIACON (CV)
Esta medida de dispersión es muy útil cuando se quiere comparar
el grado de dispersión (homogeneidad o variabilidad) en dos
conjuntos de datos que tienen un promedio diferente y/o que
tienen diferentes unidades de medida
En general se considera lo siguiente:
Si CV < 25% implica baja dispersión
Si CV > 50% implica Alta dispersión
En otro caso se tiene Dispersión moderada
Cálculo:
S S
CV ( X ) = CV ( X )% = (100)
X X
31. EJEMPLO1:
Un administrador debe decidir la compra de una de dos máquinas, tiene
la
siguiente información con respecto al tiempo diario que requiere cada
máquina para su mantenimiento.
Promedio Varianza
Máquina A 27 min 4.5 min2
Máquina B 35 min 5 min2
Utilizando la medida de variabilidad adecuada.¿Cuál de las dos máquinas
tiene menos variabilidad en cuanto al tiempo de mantenimiento?
Dado que la unidad de medida es la misma para ambos
Solución:
grupos, pero las medias no son iguales, entonces
utilizamos el coeficiente de variación para comparar:
S A
4.5 SB 5
CVA = = = 0.07856 CVB = = = 0.06388
X A 27 XB 35
Entonces la máquina B tiene una distribución de tiempos menos variable.
32. TIPIFICACION DE VARIABLES
Tipificar una variable es cambiarla por otra que tenga de media cero y
desviación típica 1. Se utiliza para comparar distribuciones .
Cada valor se tipifica restando la media y dividiendo por la desviación
típica.
−
x− x
z =
Sx
En otras palabras: “Z” es la distancia de cualquier valor de la variable
en estudio a su media expresado en desviaciones estándar