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.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, parámetros, escalas de medición y proporciones. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y una población es el conjunto total sobre el que se recolectan datos mientras una muestra es un subconjunto. También define parámetros como medidas de tendencia central y posición, y escalas de medición como nominal, ordinal e intervalos. Finalmente, explica cómo calcular proporciones, tasas y frecuencias.
El documento define diferentes tipos de variables estadísticas (cualitativas y cuantitativas), conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, y describe métodos para medir tendencia central, posición y dispersión de datos como cuartiles, deciles y percentiles. También explica conceptos como razón, proporción, tasa y frecuencia, ilustrando cada uno con ejemplos sobre datos de tuberculosis.
Este documento define varios términos básicos de estadística como variables cuantitativas, cualitativas, población, muestra, parámetro, estadísticos y escalas de medición. También explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial, siendo la descriptiva para describir datos y la inferencial para deducir propiedades de una población a partir de una muestra.
Este documento define y explica conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, razón, proporción y tasa. Describe variables cualitativas y cuantitativas, así como variables dependientes, independientes y neutras. También explica conceptos como población, muestra, parámetros, y diferentes tipos de escalas de medición.
1) El documento define conceptos básicos de estadística como variable, tipos de variables, población, muestra, parámetros estadísticos y escalas de medición. 2) Explica que una variable estadística es una característica cuantificable de una población y puede ser cualitativa o cuantitativa. 3) Describe las diferentes escalas de medición (nominal, ordinal, de intervalo y de razón) y cómo afectan el tipo de análisis posible.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede tomar diferentes valores dentro de un conjunto definido, y que una muestra es una parte representativa de una población total que es demasiado grande para estudiar en su totalidad. También describe los cuatro tipos de parámetros estadísticos, las cuatro escalas de medición y cómo calcular razón, proporción, tasa y frecuencia.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define cada uno de estos conceptos y proporciona ejemplos ilustrativos. El documento fue escrito para un curso de Estadística I impartido en la Universidad Politécnica "Santiago Mariño" y contiene una bibliografía al final.
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Este documento define conceptos estadísticos como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica cuantitativa o cualitativa de una población y clasifica las variables en cualitativas, cuantitativas discretas y continuas. Además, define población, muestra representativa y parámetros estadísticos como la media.
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.
Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como variables, población, muestra, parámetros, medición de variables, sumatoria, razón, proporción y tasa. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que las cualitativas pueden ser nominales u ordinales. También distingue entre población y muestra, y describe las cuatro escalas de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Por último, define sumatoria, razón, proporción y tasa y proporciona ejemplos de cada una
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.
Este documento define variables, escalas de medición y conceptos estadísticos básicos. Define variables cualitativas y cuantitativas, y describe escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, sumatoria, razón, tasa y frecuencia.
Este documento describe las diferentes clasificaciones de variables estadísticas, incluyendo su naturaleza, escala de medición y operatividad. Define variables cualitativas y cuantitativas, y explica las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Además, incluye un taller práctico para clasificar variables según estas categorías.
conceptos basicos: Variable (tipos), Población y Muestra, Parámetros Estadíst...Mayra Madrid Castillo
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser independiente, dependiente, cuantitativa o cualitativa. Define una población como el conjunto total y una muestra como un subconjunto representativo sobre el que se realiza un estudio. Presenta fórmulas para calcular la razón, proporción, tasa y frecuencia a partir de los datos muestrales.
Este documento presenta los términos básicos de estadística, incluyendo definiciones de variable, tipos de variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escala de dimensión, sumatoria, razón, frecuencia, tasa y proporción. Explica conceptos como variable cualitativa y cuantitativa, población finita e infinita, muestra representativa, parámetros de centralización y dispersión, escalas nominal, ordinal, de intervalo y de relación, y cómo calcular frecuencia absoluta, frecuencia relativa
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable representa elementos que pueden variar en un universo, y que una población incluye todos los posibles valores de una característica, mientras que una muestra es un subconjunto de casos. También describe cómo los parámetros estadísticos resumen aspectos relevantes de una distribución y los diferentes tipos de escalas de medición y
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
Este documento define y proporciona ejemplos de varios términos básicos en estadística, incluidas variables, población y muestra, escalas de medición, parámetros estadísticos, y términos como razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que una muestra representativa de una población puede usarse para estudiar características de la población completa. También describe las diferencias entre escalas nominales, ordinales, de intervalo y de raz
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica cuantitativa o cualitativa de un sujeto de estudio. Define población como el conjunto total de elementos y muestra como una parte representativa de la población. También describe diferentes tipos de parámetros, escalas de medición, y cómo calcular razón, proporción, tasa y frecuencia.
Las 3 oraciones son:
1) Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población. 2) Existen variables cualitativas y cuantitativas, donde las cualitativas no se pueden medir numéricamente y las cuantitativas sí. 3) Una muestra es una parte representativa de una población total seleccionada científicamente para realizar un estudio estadístico.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables (cualitativas y cuantitativas), población, muestra, parámetros estadísticos y escalas de medición. Explica que una variable es una propiedad que puede variar y adoptar diferentes valores, y que las variables se clasifican en cualitativas, que expresan cualidades, y cuantitativas, que toman valores numéricos. También define población como el conjunto total de individuos u objetos con características comunes, y muestra como un subconj
Este documento define y explica varios términos básicos en estadística. Define variables cualitativas y cuantitativas, así como las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de proporción. También explica conceptos como población, muestra, razón, proporción, tasa, sumatorio y frecuencia.
Diapositiva terminos basicos de estadisticaRaquelMasters
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, proporciones, tasas y frecuencias. Explica que una variable puede ser independiente o dependiente y provee ejemplos. También describe los tipos de población y muestra, y los diferentes tipos de escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Este documento presenta una introducción a conceptos estadísticos básicos como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, proporciones, razones, tasas y frecuencias. Define variables cualitativas y cuantitativas, discretas y continuas, y describe la diferencia entre población y muestra. Además, cubre conceptos como parámetros, escalas nominales, ordinales e intervalares, y cómo calcular proporciones, razones y tasas.
Este documento presenta conceptos estadísticos básicos como variable, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define cada concepto y proporciona ejemplos ilustrativos. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que una muestra es una parte representativa de una población más grande.
Este documento describe los conceptos básicos de población, muestra y variable estadística. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población cuando esta es muy grande. También diferencia entre variables cualitativas, que toman valores no numéricos, y variables cuantitativas, que toman valores numéricos, pudiendo ser estas discretas u continuas. Finalmente, propone algunas actividades para identificar estas nociones en diferentes estudios estadísticos.
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.
Mediciones y teorías de incerteza nuevoAntonio Pino
Este documento trata sobre mediciones y teorías de incertidumbre. Explica los conceptos básicos de unidades de medida, errores, magnitudes escalares y vectoriales. También describe el sistema internacional de unidades y cómo realizar conversiones entre unidades de forma consistente.
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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) Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población. 2) Existen variables cualitativas y cuantitativas, donde las cualitativas no se pueden medir numéricamente y las cuantitativas sí. 3) Una muestra es una parte representativa de una población total seleccionada científicamente para realizar un estudio estadístico.
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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.
Mediciones y teorías de incerteza nuevoAntonio Pino
Este documento trata sobre mediciones y teorías de incertidumbre. Explica los conceptos básicos de unidades de medida, errores, magnitudes escalares y vectoriales. También describe el sistema internacional de unidades y cómo realizar conversiones entre unidades de forma consistente.
Estadística: Conceptos Básicos
Clasificación de Datos Estadísticos
La Estadística y sus Métodos:
-Estadistica Descriptiva e Inferencial
Población y Muestra
Variables y Atributos
Estadísticos y Parámetros
Medición y Escalas de Medición:
- Escala Nominal
- Escala Ordinal
- Escala de Intervalos
- Escala de Razón
En cálculo, la diferencial representa un cambio en la lineación de una función.
En los enfoques tradicionales para el calculo, las diferenciales (dx, dy, etc…) se interpretan como infinitesimales.
Representa la parte principal del cambio en la lineación de una función: y = f(x)
Con respecto a cambios en la variable independiente.
Una aproximación lineal es una aproximación de cualquier función derivable a otra función que se supone más sencilla que la anterior. Esto es cierto para valores de cercanos a . Se utiliza para cálculos aproximados de algunas raíces, logaritmos etc.
Si x denota el valor medido de una variable y x + Δx representa el valor real, entonces Δx denota el error de medición. De esta manera, si el valor medido de x se utiliza en el cálculo de alguna otra magnitud f(x), entonces la diferencia que hay entre f(x + Δx) y f(x) se le conoce como error propagado.
A la razón ER = Δ푦/푦 se le conoce como error relativo y es expresado mediante un porcentaje.
Errores de mediciones y Fuentes de Erroromarjesus0711
Este documento describe los diferentes tipos de errores que pueden ocurrir en mediciones, incluyendo errores aleatorios, sistemáticos, debidos al instrumento, operador, factores ambientales y tolerancias de la pieza. También discute formas de medir la normalidad de resultados, señalando que usar dos desviaciones estándar como límite no siempre es apropiado y que los percentiles son una métrica más robusta.
El documento describe los conceptos fundamentales de medición eléctrica, incluyendo precisión, exactitud, tipos de errores y sus causas. La precisión se refiere a la dispersión de valores obtenidos en mediciones repetidas, mientras que la exactitud se refiere a qué tan cerca están los valores medidos del valor real. Los errores pueden ser sistemáticos u aleatorios y se ven afectados por factores como el instrumento de medición, el operador, y condiciones ambientales.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, poblaciones, muestras, parámetros, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define una variable como una característica de los individuos de una población. Explica los tipos de variables cualitativas y cuantitativas. Además, define población, muestra, parámetros estadísticos y las cuatro escalas de medición. Por último, da ejemplos de razón, proporción, tasa y frecuencia.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables estadísticas, cualitativas y cuantitativas, e introduce los conceptos de población, muestra, parámetros de centralización y dispersión. Además, explica las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y los términos matemáticos de sum
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables estadísticas, cualitativas y cuantitativas, e introduce los conceptos de población, muestra, parámetros de centralización y dispersión. Además, explica las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón, y los términos matemáticos de sum
El documento explica las diferentes variables y conceptos estadísticos como variables cualitativas, cuantitativas, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición (nominal, ordinal, intervalo, razón), proporción, tasa, frecuencia y provee ejemplos para ilustrar cada concepto. También incluye una bibliografía al final.
Este documento define conceptos estadísticos fundamentales como variable, población, muestra, parámetro, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y describe los tipos de cada una. Define una población como el conjunto total de datos sobre el que se realiza un estudio, y una muestra como una parte representativa de la población. Finalmente, describe cómo calcular una razón, proporción, tasa y frecuencia.
Una variable estadística es una propiedad que puede variar y adoptar diferentes valores que pueden medirse u observarse. Las variables se expresan mediante números y pueden ser discretas u continuas. Las variables continuas pueden tomar infinitos valores entre dos puntos, mientras que las discretas solo valores específicos. Las escalas de medición incluyen nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variable, población, muestra, parámetros estadísticos, tipos de variables, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica cuantificable de una población y puede ser cualitativa o cuantitativa. Una población es el conjunto de sujetos de estudio y una muestra es un subconjunto de la población. Incluye definiciones de parámetros, razón, proporción, tasa y frecuencia
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una característica observable que puede variar, y que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. También describe los diferentes tipos de variables y escalas de medición, y cómo se calculan conceptos como la razón, proporción y tasa.
Este documento define y explica conceptos estadísticos básicos como variables, poblaciones, muestras, parámetros, escalas de medición, sumatorias, razones, tasas, proporciones y frecuencias. Describe dos tipos de variables (cualitativas y cuantitativas), y cómo se pueden clasificar las variables cualitativas. También explica conceptos como población, muestra, parámetros estadísticos, y los diferentes tipos de escalas de medición.
El documento describe los conceptos básicos de las variables estadísticas, incluyendo su definición, tipos (cualitativa, cuantitativa), escalas de medición (nominal, ordinal, de intervalo, razón), y parámetros estadísticos. También explica conceptos como población, muestra, frecuencia, tasa, proporción, y razón y ofrece ejemplos para ilustrar cada uno.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Define variables cualitativas y cuantitativas, población y muestra, y describe escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. También explica cómo calcular razón, proporción, tasa y frecuencia absoluta y relativa.
conceptos basicos de: Definición y Ejemplo de: Variable (tipos), Población y ...Mayra Madrid Castillo
Definición y Ejemplo de: 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.
Este documento define diferentes tipos de variables, incluyendo variables cualitativas (nominales y ordinales) y variables cuantitativas (discretas y continuas). También describe conceptos estadísticos como población, muestra, parámetro estadístico, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. El documento proporciona ejemplos para ilustrar cada concepto.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variable, población, muestra, escalas de medición y tipos de variables. Explica que una variable es una característica que varía entre sujetos y da ejemplos. Define población como el conjunto total de individuos y muestra como un subconjunto representativo. Describe las escalas nominal, ordinal, de intervalo y razón para medir variables. Finalmente, distingue estadística descriptiva e inferencial.
El documento define diferentes tipos de variables, incluyendo variables cualitativas y cuantitativas, variables independientes y dependientes, y describe cómo se miden y clasifican las variables. También explica conceptos como población, muestra, parámetros, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia.
Este documento presenta conceptos estadísticos fundamentales como variable, población, muestra, parámetros, escalas de medición, proporción, tasa y razón. Define cada concepto y proporciona ejemplos ilustrativos.
Presentacion Estadistica IUPSM CARACASAngel Sanoja
Este documento presenta definiciones y ejemplos de varios términos básicos en estadística como variables, población, muestra, estadístico, parámetro, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial y provee ejemplos prácticos de cómo calcular una razón, proporción y tasa usando datos sobre casos de tuberculosis.
Este documento presenta los conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición y tasas. Define variables cualitativas y cuantitativas, y describe las técnicas de muestreo y los tipos de parámetros estadísticos como medidas de centralización, posición y dispersión. También explica las diferencias entre razón, proporción y tasa.
El documento describe diferentes conceptos estadísticos fundamentales como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medida, razón, proporción y tasa. Define cada concepto y proporciona ejemplos ilustrativos.
El documento define conceptos básicos de estadística como población, muestra, variables, parámetros estadísticos y tipos de frecuencias. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial, y que la descriptiva se encarga de describir y resumir datos mientras la inferencial busca obtener conclusiones más profundas. También define variables cualitativas y cuantitativas, y distingue entre parámetros de posición, dispersión y forma.
Minería de Datos e IA Conceptos, Fundamentos y Aplicaciones.pdfMedTechBiz
Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R.
También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia.
El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.
Este documento ha sido elaborado por el Observatorio Ciudadano de Seguridad Justicia y Legalidad de Irapuato siendo nuestro propósito conocer datos sociodemográficos en conjunto con información de incidencia delictiva de las 10 colonias y/o comunidades que del año 2020 a la fecha han tenido mayor incidencia.
Existen muchas más colonias que presentan cifras y datos en materia de seguridad, sin embargo, en este primer acercamiento lo que se prevées darle al lector una idea de como se encuentran las colonias analizadas, tomando como referencia los datos del INEGI 2020, datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública del 2020 al 2023 y las bases de datos propias que desde el 2017 el Observatorio Ciudadano ha recopilado de manera puntual con datos de las vıć timas de homicidio doloso, accidentes de tránsito, personas lesionadas por arma de fuego, entre otros indicadores.
Reporte homicidio doloso descripción
Reporte que contiene información de las víctimas de homicidio doloso registradas en el municipio de Irapuato Guanajuato durante el periodo señalado, comprende información cualitativa y cuantitativa que hace referencia a las características principales de cada uno de los homicidios.
La información proviene tanto de medios de comunicación digitales e impresos como de los boletines que la propia Fiscalía del Estado de Guanajuato emite de manera diaria a los medios de comunicación quienes publican estas incidencias en sus distintos canales.
Podemos observar cantidad de personas fallecidas, lugar donde se registraron los eventos, colonia y calle así como un comparativo con el mismo periodo pero del año anterior.
Edades y género de las víctimas es parte de la información que incluye el reporte.
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
04 capital interes simple.pdf de la clase métodos cuantitativos
Estadisticas
1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUO UNIVERSITARIO POLITECNICO
“SANTIAGO MARIÑO”
ESTADISTICAS
TÉRMINOS BÁSICOS EN ESTADÍSTICAS
INTEGRANTE:
GERMARELY CARRASQUEL
C.I.: 20.481.671
2. TÉRMINOS BÁSICOS EN ESTADÍSTICAS
Definición, Tipos y Ejemplo de Variables.
Variables Cuantitativas y Cualitativas.
VARIABLES CUALITATIVA.
Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas
con números. Podemos distinguir dos tipos:
Variable cualitativa nominal: Presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden.
Por ejemplo:
* El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa: Presenta modalidades no numéricas, en las
que existe un orden. Por ejemplo:
* La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
3. VARIABLE CUANTITATIVAS
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: 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 continúa: 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.
En la práctica medimos la altura con dos
decimales, pero también se podría dar con
tres decimales.
Definición y Ejemplo de Población y
Muestra.
POBLACION: Es la colección de datos que
corresponde a las características e la totalidad de
individuos, objetos, cosas o valores en un
proceso de investigación.
En general se clasifican en Poblaciones Finitas y
Poblaciones Infinitas.
• Poblaciones finitas: Constan de un numero
determinado de elementos, susceptibles a ser
contado.
Ejemplo: Los empleados de una fabrica,
elementos de un lote de producción, etc.
• Población Infinitas: Tienen un numero
indeterminado de elementos, los cuales no
pueden ser contados.
Ejemplo: Los números naturales.
4. MUESTRAS: 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.
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 inherente a las poblaciones.
Ejemplo: Los salarios promedio de todos los
empleados de una empresa.
• Estadístico o Estadígrafo: Son las medidas
descriptivas inherentes a una muestras, las
cuales pueden usarse como estimación del
parámetro.
Ejemplo: Podrían tomarse los salarios promedios
de una muestra de los empleados de la empresa.
Definición y Ejemplo de Parámetros y
Estadísticos.
Parámetros: Es una cantidad numérica
calculada sobre una población y resume los
valores que esta toma en algún atributo.
Ejemplo: Intenta resumir toda la información
que hay en la población en unos pocos
números (parámetros). La altura media de los
sujetos.
Estadísticos: Es una cantidad numérica
calculada sobre una muestra que resume su
información sobre algún aspecto.
Ejemplo: Normalmente nos interesa conocer
un parámetro, pero por la dificultad que
conlleva estudiar a toda la población,
calculamos un estimador sobre una muestra y
confiamos en que sean próximos.
5. Definición, Tipos y Ejemplos de Escalas de Medición.
ESCALA DE MEDICIÓN: Es el conjunto de los posibles valores que una cierta variable puede tomar. Es un
continuo de valores ordenados correlativamente, que admite un punto inicial y otro final. El nivel en que una
variable puede ser medida determina las propiedades de medición de una variable.
• Nominal: Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo de
pertenencias. Este tipo de variables sólo nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad entre
los elementos de la variable.
Ejemplo: El Género, ya que nosotros podemos asignarle un valor a los hombres y otro diferente a las
mujeres y por más machistas o feministas que seamos no podríamos establecer que uno es mayor que el
otro.
• Ordinal: Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo de
pertenencia contando con un orden lógico. Este tipo de variables nos permite establecer relaciones de
igualdad/desigualdad y a su vez, podemos identificar si una categoría es mayor o menor que otra.
Ejemplo: El nivel de educación, ya que se puede establecer que una persona con título de Postgrado tiene
un nivel de educación superior al de una persona con título de bachiller.
• Intervalo: Son variables numéricas cuyos valores representan magnitudes y la distancia entre los
números de su escala es igual. Con este tipo de variables podemos realizar comparaciones de
igualdad/desigualdad…
Ejemplo: es la temperatura, ya que podemos decir que la distancia entre 10 y 12 grados es la misma que la
existente entre 15 y 17 grados.
6. Definición y Ejemplo de Sumatoria, Razón, Proporción,
Tasa y Frecuencia.
• Razón: Las variables de razón poseen las mismas características de las variables de intervalo, con la
diferencia que cuentan con un cero absoluto; es decir, el valor cero (0) representa la ausencia total de
medida, por lo que se puede realizar cualquier operación Aritmética (Suma, Resta, Multiplicación y División)
y Lógica(Comparación y ordenamiento). Este tipo de variables permiten el nivel más alto de medición. Las
variables altura, peso, distancia o el salario, son algunos ejemplos de este tipo de escala de medida.
Razón: Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A menudo las
cantidades se miden en las mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila entre 0 e infinito.
Ejemplos:
• Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005:
Razón= 135/53= 2,55
• Cociente entre los casos de TBC ocurridos en individuos con edades superiores a 55 y el grupo de
individuos con edades inferiores a 55 :
Razón=95/93=1,02
7. Proporción: Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. Una proporción no es
más que la expresión de la probabilidad de que un suceso ocurra.
El rango esta comprendido entre 0 y 1 o bien en términos porcentuales de 0% a 100%, y no tiene dimensión.
Ejemplo:
• Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de casos en el año 2005.
135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones.
Tasa: es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo. Es una medida que
relaciona el cambio de una magnitud por unidad de cambio en otra magnitud (por regla general, tiempo). La
utilización de las tasas es esencial para comparar experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos,
diferentes lugares o entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0 e infinito y su medida es
tiempo.
Ejemplo:
• Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005 y la población estimada de
varones en el año 2005:
135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000 habitantes varones en 1 año
(2005).
8. Frecuencia: En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento x, es el número de veces
ni que dicho evento se repite durante un experimento o muestra estadística. Comúnmente, la distribución de
la frecuencia suele visualizarse con el uso de histogramas.
Ejemplos: Supongamos que las calificaciones de un estudiante de secundaria fueran las siguientes:
18, 13, 12, 14, 11, 08, 12, 15, 05, 20, 18, 14, 15, 11, 10, 10, 11, 13. Entonces:
• La frecuencia absoluta de 11 es 3, pues 11 aparece 3 veces.
• La frecuencia relativa de 11 es 0.17, porque corresponde a la división 3/18 ( 3 de las veces que aparece
de las 18 notas que aparecen en total).
• La frecuencia absoluta acumulada para el valor 11 es 7, porque hay 7 valores menores o iguales a 11.
• La frecuencia relativa acumulada para el valor 11 es 0.38, porque corresponde a la división 7/18
(frecuencia absoluta acumulada dividida entre el número total de muestras).
9. Indique a través de un ejemplo general, cada uno de
estos conceptos.
VARIABLES POBLACIÓN Y MUESTRA
12. Diferencia Entre la Estadística Descriptiva y la
Inferencial.
DIFERENCIA:
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.