Este documento resume conceptos clave de estadística descriptiva como variables, distribución de frecuencia, medidas de tendencia central, medidas de dispersión y histogramas. Explica que la estadística descriptiva analiza las características de una población o muestra para definir sus propiedades y composición. También define términos como variable cualitativa, variable cuantitativa, mediana, moda, varianza y desviación estándar.

1. Estadística DescriptivaAprendiz:Ana Karina ParadaEdison moralesSena Regional norte de SantanderNº de orden :29220

2. Tabla de ContenidoEstadística descriptivaTipos de VariablesClasificación de VariablesVariables descriptivas y continuasindividuo, población y muestraDistribución de FrecuenciaTabla de Frecuencia [ absoluta y relativa]Medidas de tendencia centralMedia ( aritmética y geométrica)

3. Mediana

4. ModaMedidas de dispersionRango

5. Varianza Desviación Típica

6. Coeficiente de pearson10. Histogramas Estadísticos.

7. Estadística DescripticaEs una gran parte de la Estadística que se dedica a analizar y representar datos .Analiza las características de una población o una muestra definiéndose unas propiedades acerca de su estructura y su composición

8. Tipos de variables Variable Cualitativa: Se refiere a las características y cualidades que no pueden ser medidas por números, podemos distinguir de dos tipos: Variable cualitativa nominal: Presenta cualidades no numéricas que admiten un criterio de orden . Por ejemplo: El ola siguientes modalidades: soltero, casado, divorciado, separado y viudo.Variable cualitativa ordinal: expresa modalidades no numéricas , en las que existe un orden. Por ejemplo: la nota de un examen: Excelente, Sobresaliente, Aceptable y Deficiente.

9. Variable Cuantitativa: Es la que se expresa mediante un numero , por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir de dos tipos :Variable discreta: Es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. variable continua: es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números

10. Variables Discretas yContinuasLa variable que tiene como resultados o valores que tienden a variar de observación en observación debido a los factores con el azar recibe el nombre de variable aleatoria. Las variables aleatorias pueden ser discretas y continuas.Una variable discreta se considera así si los valores que asumen se puedan contar.Una variable continua es aquella que puede asumir cualquier valor dentro de un intervalo, por lo cual tiene un numero infinito de valores posibles.

11. Una variable discreta es sencillamente una variable para la que se dan de modo inherentes separaciones entre valores observables sucesivos.Una variable continua toma valore a lo largo de un continuo , esto es en un intervalos de valores Un importante principio sobre valores continuas es que siempre se registran en forma discreta , quedando la magnitud de la distancia entre valores registrables adyacentes determinada por la precisión de la medición.

12. Individuo, PoblaciónY muestraIndividuo: Se le llama a cada uno de los elementos que componen la población estadística.Es un ente observable que no tienen que ser una persona observable , puede ser un ser vivo, un objeto o incluso algo abstracto.Población: Llamamos población estadística, universo o colectivo al conjunto de referencia sobre el cual van a recaer las observaciones

13. Muestra: Es un subconjunto de elementos de la población. Se suelen tomar muestras cuando es difícil o costosa la observación de todos los elementos de una población estadística.

14. Distribucion de frecuenciaEs como se denomina en estadística la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el numero de observaciones en cada categoría . La distribución de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el numero existente en cada clase.

15. Frecuencia relativa: Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y un numero total de datos .La frecuencia relativa se puede expresar en tantos datos en tantos por ciento y se representan por n1.Frecuencia absoluta: Es el numero de veces que aparece en un determinado valor en un estudio estadístico.Se representa por f1La suma de frecuencias absolutas es igual al numero total de datos que se representa por N.

16. Medidas de tendenciacentralLas medidas de tendencia central o de posición nos facilitan sobre una serie de datos que estamos analizando. Estas medidas permiten conocer diversas características de una serie de datos .-* Media aritmética: la media aritmética o también llamado promedio, es un conjunto finito de números es igual a la suma de todos su valores dividida entre la cantidad de números sumados Dados los n numero a1, a2, a3…, anla media aritmética se define simplemente como:

17. -*Media Geométrica: Es una cantidad arbitraria de numero (digamos n números) es decir la raíz n-esima del producto de todos los números. -*Mediana: Es el valor de la variable que deja el mismo numero de datos antes y después de el , una vez ordenados estos . De acuerdo con esta definición el conjunto de datos menores o iguales que la mediana representa el 50% de los datos, y los que sean mayores que la mediana representaran el otro 50% del total de la muestra . La mediana coincide con el percentil 50, con el segundo cuadril y con el quinto decil-*Moda: Es el valor con una mayor frecuencia en la distribución de datos.

18. Medidas de disperciónTambién llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un numero , si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Rango: es la diferencia entre el valor mínimo y el valor máximo en un grupo de números aleatorios. Varianza: Es una medida estadística que mide la dispersión de los valores respecto a un valor central (media) , la media de las diferencias cuadráticas de las puntuaciones respecto

19. A su media aritmética.Desviación típica: la desviación típica o desviación estándar se halla con la raíz cuadrada positiva de la varianza. La desviación típica informa sobre la dispersión de los datos respecto al valor de la media; cuanto mayor sea su valor , mas dispersos estarán los datos . Esta medida viene representada en la mayoría de los casos por S .Desviación Típica Muestral

20. Cociente de pearson : Permite saber si el ajuste de la nube a la recta de regresión obtenida es satisfactorio . Se define como el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas ( raíz cuadrada de las varianzas).