Media ponderada
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La media ponderada es una medida de tendencia central que toma en cuenta el peso o importancia relativa de cada dato en un conjunto. Se calcula multiplicando cada dato por su peso respectivo, sumando los resultados y dividiendo la suma total por la suma de los pesos. Un ejemplo muestra cómo calcular la nota final de un curso usando pesos distintos (30%, 20%, 50%) para tres exámenes con calificaciones de 6.4, 9.2 y 8.1 respectivamente.
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Ejercicios resueltos-de-estadistica
(1) El documento presenta ejercicios resueltos sobre estadística descriptiva univariante, incluyendo tablas y gráficos de distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y dispersión. (2) Se calculan medidas como la media, mediana, moda, cuartiles y se construyen histogramas y polígonos de frecuencias a partir de datos sobre pesos de personas y temperaturas. (3) El documento muestra cálculos de varianza y desviación típica para datos agrupados.
Correlación
Este documento define la correlación y describe diferentes tipos como la correlación positiva, negativa y nula. Explica conceptos como el coeficiente de correlación, la covarianza y cómo medir la correlación para datos agrupados y no agrupados usando fórmulas estadísticas.
Teorema de bayes
El teorema de Bayes permite calcular probabilidades a posteriori (después de observar un evento) utilizando probabilidades a priori (iniciales) y probabilidades condicionales. La fórmula de Bayes actualiza las probabilidades iniciales a la luz de nueva información.
4. estadistica inferencial
Este documento presenta una introducción a la inferencia estadística, incluyendo estimación y prueba de hipótesis. Define estadística, estadística descriptiva, probabilidad e inferencial. Explica la diferencia entre parámetros y estadísticos, y las propiedades de un buen estimador. También cubre distribuciones muestrales, el teorema del límite central, y distribuciones t y de Student. Finalmente, distingue entre estimación y prueba de hipótesis.
50 ejercicio de estadistica.docx1
Este documento presenta 20 ejercicios de estadística sobre probabilidad bajo curva normal estándar. Los ejercicios involucran calcular probabilidades utilizando distribuciones normales estándares, donde se proporcionan los valores de la media y la desviación estándar. El documento también presenta ejercicios sobre probabilidad estándar, cuartiles, varianza y desviación estándar, y coeficiente de variación.
Estadística Descriptiva
Esta presentación contiene:
-Definición de estadística,objeto de estudio, objetivos
-Nomenclatura estadística
-Clasificación de Variables:por su naturaleza, por su relación y por su escala de medida.
-Instrumentos de Recolección de datos
Ejercicios resueltos de probabilidad y estadistica
Este documento presenta 139 ejercicios resueltos de probabilidad organizados en 7 capítulos. El primer capítulo cubre combinatoria, el segundo cubre probabilidades básicas, el tercero cubre variables aleatorias, el cuarto cubre variables aleatorias discretas y continuas, el quinto cubre variables aleatorias bidimensionales, el sexto cubre convergencia y el séptimo cubre regresión y correlación. El documento pretende ayudar a estudiantes a practicar y comprender conceptos básicos de probabilidad.
TABLA DE FRECUENCIAS - NO AGRUPADOS
Este documento presenta un ejemplo de cómo construir una tabla de frecuencias para datos no agrupados. Muestra las notas de 37 estudiantes y calcula la frecuencia absoluta, frecuencia relativa, frecuencia absoluta acumulada y frecuencia relativa acumulada para cada nota. Luego calcula el porcentaje de cada nota expresando la distribución de frecuencias de las notas de los estudiantes.
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Tabla de distribución de frecuencias
El documento presenta información sobre distribución de frecuencias y tablas de frecuencias, incluyendo conceptos como intervalos de clase, frecuencia absoluta y relativa, y cómo calcular la media, mediana y moda a partir de una tabla de frecuencias. También explica cómo calcular la media aritmética usando el método abreviado o directo, y cómo determinar la mediana a partir de una tabla de frecuencias organizando los datos y aplicando una fórmula.
Estadistica probabilidad
Este documento define la probabilidad y ofrece una breve historia de su desarrollo. Explica los elementos básicos de la teoría de probabilidad como eventos, experimentos y espacio muestral. También describe las reglas de probabilidad como la adición, multiplicación y probabilidad condicional. Finalmente, proporciona ejemplos para ilustrar conceptos como eventos mutuamente excluyentes e independientes.
Introducción a la probabilidad
Este documento introduce los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad. Explica que la probabilidad se refiere a la posibilidad de que ocurra un evento en particular o a su frecuencia relativa. Luego describe los tres enfoques para determinar la probabilidad: clásico a priori, clásico empírico y subjetivo. Finalmente, introduce conceptos como sucesos, operaciones con eventos como la multiplicación y la probabilidad condicional.
Distribución de poisson
Este documento resume la distribución de Poisson. Explica que se utiliza para eventos aleatorios donde no se conoce el número total de resultados posibles. Presenta las propiedades de un experimento de Poisson, como que la probabilidad de ocurrencia es la misma para cualquier intervalo de la misma magnitud y que la ocurrencia en un intervalo es independiente de otros. También define la función de probabilidad de Poisson y explica que la media y la varianza son iguales. Finalmente, presenta ejemplos numéricos para calcular probabilidades usando esta distribución.
Mapa conceptual de la estadistica
1.1. ¿Qué es la Estadística? 5
2.1. La Estadística en los negocios 5
3.1. Subdivisiones de la estadística 5
3.1.1. Ejemplo de Estadística descriptiva 5
3.1.2. Ejemplo de Estadística inferencial 5
4.1. Definiciones de estadística 6
5.1. Mapa conceptual 8
Bibliografía 10
GRAFICAS DE FRECUENCIAS
Este documento describe diferentes formas de graficar frecuencias como histograma, polígono de frecuencias y curva de frecuencias acumuladas. Un histograma representa una variable continua mediante barras de anchura igual cuyas alturas son proporcionales a las frecuencias. Un polígono de frecuencias une los puntos medios de cada clase con su frecuencia respectiva. Una curva de frecuencias acumuladas muestra las frecuencias totales acumuladas hasta cada punto para representar distribuciones.
Medidas de dispersion
Este documento describe diferentes medidas de dispersión para analizar la variabilidad de los datos en una distribución estadística. Explica medidas absolutas como el recorrido, desviación media, varianza y desviación estándar, y medidas relativas como el coeficiente de apertura, recorrido relativo y coeficiente de variación. También cubre conceptos como asimetría y puntuaciones Z para comparar observaciones en relación a la media de una distribución.
50 ejercicios estadistica
El documento presenta una serie de ejercicios estadísticos relacionados con cálculos de medidas de tendencia central, dispersión y probabilidad. Los ejercicios involucran el cálculo de media, moda, mediana, varianza, desviación estándar y probabilidades para diferentes conjuntos de datos.
Capitulo 4 : Pruebas de Hipótesis
Este documento presenta un resumen de tres oraciones o menos del capítulo 4 del módulo de estadística de un curso de fortalecimiento de la investigación para el personal docente de la Universidad de Guayaquil. El capítulo introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, la selección del nivel de significancia, y los errores tipo I y II. Luego explica los pasos para seleccionar la distribución correcta y realiza ejemplos de pruebas
Intervalos de confianza para la diferencia de proporciones
El documento describe los intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales como proporciones. Explica que un intervalo de confianza del 95% indica que el verdadero valor del parámetro se encuentra dentro de ese rango con un 95% de probabilidad. Luego detalla cómo construir intervalos de confianza para una proporción poblacional o la diferencia entre dos proporciones, basándose en el tamaño muestral y el valor crítico z.
Teorema del limite central
El Teorema Central del Límite establece que la suma de una gran cantidad de variables aleatorias independientes con la misma distribución se aproxima a una distribución normal, independientemente de la distribución original de las variables individuales. Este teorema se aplica a problemas que involucran promedios y probabilidades en muestras grandes.
Datos agrupados y no agrupados
Este documento describe la diferencia entre datos agrupados y no agrupados. Explica que datos no agrupados son aquellos con menos de 20 elementos que no necesitan ser clasificados, mientras que datos agrupados son muestras de 20 elementos o más que se organizan en clases para su análisis. También cubre medidas estadísticas comunes como media, moda y mediana, así como formas de representar gráficamente datos agrupados como histogramas, polígonos de frecuencia y diagramas de barras.
Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes
Tema de estadística que de manera breve, trato de explicar como suceden los eventos mutuamente excluyente y no excluyentes, y con ejemplos hacer mas comprensible el titulo de este documento.
Probabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetiva
Este documento describe tres enfoques para calcular la probabilidad: la probabilidad clásica, la probabilidad de frecuencia relativa y la probabilidad subjetiva. La probabilidad clásica se calcula como la razón entre el número de casos favorables y el número total de casos posibles. La probabilidad de frecuencia relativa se basa en repetir un experimento múltiples veces y calcular la frecuencia con la que ocurre un evento. La probabilidad subjetiva representa el grado de creencia de un individuo en la ocurrencia de un evento basado en la evidencia disponible.
Teorema de chebyshev
El documento describe el Teorema de Chebyshev, propuesto por el matemático ruso Pafnuti Chebyshev. El teorema establece que la proporción de cualquier distribución que esté a menos de k desviaciones estándar de la media es por lo menos 1/k2. El documento también presenta ejemplos para ilustrar cómo aplicar el teorema.
Presentacion medidas de dispersion
Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la varianza, la desviación estándar y el coeficiente de variación. Estas medidas cuantifican cuánto se alejan los valores de una distribución del centro y son útiles para comparar muestras. El documento también explica cómo calcular estas medidas y provee ejemplos ilustrativos.
Media geométrica expocición
Este documento explica qué es la media geométrica y cómo calcularla. La media geométrica se define como la raíz enésima del producto de un conjunto de números positivos. Es recomendada para datos de progresión geométrica y para promediar porcentajes e índices. El documento proporciona ejemplos y fórmulas para calcular la media geométrica de datos individuales y agrupados, y discute sus propiedades y usos.
Medidas de forma
Este documento describe medidas de forma como la simetría, asimetría, apuntamiento y achatamiento de distribuciones de datos. Explica cómo calcular el coeficiente de asimetría de Pearson y Fisher para determinar si una distribución es simétrica o asimétrica, y el coeficiente de curtosis de Fisher para determinar si una distribución es mesocúrtica, leptocúrtica o platicúrtica. También presenta ejemplos prácticos de cálculos de estos coeficientes.
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA
Este documento explica cómo construir distribuciones muestrales de medias para una población, incluyendo los pasos para: 1) determinar el número de muestras posibles, 2) listar todas las muestras, 3) calcular la media de cada muestra, 4) agrupar las medias y calcular la media de medias, 5) calcular el error típico de la muestra y la población. Proporciona ejemplos para muestras con y sin reposición de tamaños 2 y 3 elementos seleccionados de poblaciones dadas.
Distribucion hipergeometrica
La distribución hipergeométrica se utiliza para calcular la probabilidad de una selección aleatoria de objetos sin repetición de una población. La distribución de Poisson se basa en el conteo de eventos dentro de un intervalo de tiempo, área o volumen. La distribución multinomial es una generalización de la binomial que permite más de dos posibles resultados en cada ensayo.
Media ponderada
El documento habla sobre la media ponderada. Define la media ponderada como una medida de centralización que asigna pesos a los elementos de un conjunto de datos según su importancia. Cuanto mayor es el peso de un elemento, más importante se considera. Da dos ejemplos de aplicaciones de la media ponderada: la nota de una asignatura donde el examen final tiene más peso que un trabajo, y el cálculo del IPC donde se asignan pesos a diferentes bienes para calcular la media ponderada.
Media ponderada
El documento proporciona los datos de 10 alumnos con sus calificaciones en exámenes bimestrales, tareas, asistencia y participación para calcular su promedio final, considerando que los exámenes bimestrales representan el 40% del promedio, las tareas el 30%, la asistencia el 10% y la participación el 20%.
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El documento describe el Teorema de Chebyshev, propuesto por el matemático ruso Pafnuti Chebyshev. El teorema establece que la proporción de cualquier distribución que esté a menos de k desviaciones estándar de la media es por lo menos 1/k2. El documento también presenta ejemplos para ilustrar cómo aplicar el teorema.
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Este documento describe diferentes medidas de dispersión como el rango, la varianza, la desviación estándar y el coeficiente de variación. Estas medidas cuantifican cuánto se alejan los valores de una distribución del centro y son útiles para comparar muestras. El documento también explica cómo calcular estas medidas y provee ejemplos ilustrativos.
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Este documento describe medidas de forma como la simetría, asimetría, apuntamiento y achatamiento de distribuciones de datos. Explica cómo calcular el coeficiente de asimetría de Pearson y Fisher para determinar si una distribución es simétrica o asimétrica, y el coeficiente de curtosis de Fisher para determinar si una distribución es mesocúrtica, leptocúrtica o platicúrtica. También presenta ejemplos prácticos de cálculos de estos coeficientes.
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Media Armónica
La media armónica es el valor inverso de la media aritmética y se calcula dividiendo el número de observaciones entre la suma de los inversos de cada observación.
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Los datos pueden ser agrupados o no agrupados. Los datos agrupados pertenecen a muestras mayores a 20 elementos y requieren ser clasificados en intervalos para su análisis, mientras que los datos no agrupados pertenecen a muestras menores a 20 elementos y no necesitan ser clasificados.
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1. Se presentan los datos de pesos de 80 personas agrupados en intervalos de 5 kg. El 32,5% pesa menos de 65 kg y 24 personas pesan entre 70 y 85 kg.
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Esto resume el documento presentado, que contiene varios ejercicios estadísticos de descripciones un
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- 1. La media ponderada es una medida de tendencia central que es apropiada cuando en un conjunto de datos cada uno de ellos tiene una importancia relativa (o peso) respecto de los demás datos. Se obtiene multiplicando cada uno de los datos por su ponderación (peso) para luego sumarlos, obteniendo así una suma ponderada; después se divide ésta entre la suma de los pesos, dando como resultado la media ponderada. Media ponderada
- 2. formula
- 3. EJEMPLO Se puede usar una media ponderada para calcular la nota final de un curso escolar, en donde se asigna distinta importancia (peso) a los distintos exámenes que se realicen. Por ejemplo, los dos primeros exámenes tienen un peso o valor de 30% y 20% respectivamente, y el último del 50%; las calificaciones respectivas son de 6.4, 9.2 y 8.1, entonces la nota final corresponde a la siguiente media ponderada:
- 4. Datos: Pesos: Media Ponderada: