Este documento proporciona información sobre estadística, incluyendo sus definiciones, ramas principales (descriptiva e inferencial), y aplicaciones en educación, contaduría, administración, gerontología, deportes y economía. También define conceptos estadísticos clave como hipótesis, variable, dato, población, muestra y nivel de medición, y explica cómo completar una tabla de distribución de frecuencias.

1. TALLER
SHANETH TATIANA NORATO JARAMILLO
11-4
TECNOLOGÍA
GUILLERMO MONDRAGÓN CASTRO
I. E. LICEO DEPARTAMENTAL
SANTIAGO DE CALI
2020

2. 1. Averigua: que es la estadística, ramas y de que trata cada una. Aplicaciones de la estadística
(educación, contaduría, administración, gerontología, deporte, economía)
Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal.
Distribución de frecuencias (nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa
porcentual, equivalencia en grados
R//
 Estadística: Disciplina encargada a estudiar las poblaciones. Es una rama de las
matemáticas que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un conjunto de datos con el
fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos observados.
 Ramas de la estadística
Estadística descriptiva: Es la rama de la estadística que describe o resume de forma
cuantitativa (medible) características de una colección de una recolección de información.
Estadística inferencial: Encargada de hacer deducciones, es decir, inferir propiedades,
conclusiones y tendencias, a partir de una muestra del conjunto. Su papel es interpretar,
hacer proyecciones y comparaciones
Aplicación de la estadística
 Educación: Los educadores se valen de ella para llegar a una aproximación efectiva del
conocimiento de la realidad especialmente para determinar la veracidad de sus
observaciones y mediciones, por otra parte el razonamiento estadístico, es un medio de
mucha utilidad para desarrollar la capacidad intelectual y de análisis en la formación
humana integral.
 Contaduría: Esta recurre a los métodos estadísticos para establecer los hechos futuros para
facilitarle la elaboración de los cálculos de estimación probables y enunciación de leyes
estadísticos económicos financieros. Además ayuda a cuantificar los valores o posibles
reacciones a una decisión tomada en una empresa.

3.  Administración: A la toma de decisiones es imprescindible la aplicación de
la Estadística tanto descriptiva y en cierta medida la estadística inferencial, que a su vez
proporcionan elementos de confiabilidad que científicamente sustenten la decisión tomada.
 Gerontología: La gerontología usa la estadística para hallar la información demográfica
que una sociedad nos puede brindar. Así, sociedades con una alta tasa de población anciana
presentarán problemáticas referidas principalmente a la salud, a las áreas laborales, etc.
 Deporte: El deporte recorre a la estadística para la cientificidad del sistema de preparación
del deportista se patentiza en aplicar modelos estadísticos que permitan obtener una
información objetiva sobre la caracterización de los atletas en diferentes etapas de su
preparación
 Economía: La economía necesita de la Estadística, ya que esta constituye un instrumento de
sumaimportanciaparaque se conozcael comportamientode laeconomíaadiferentesnivelesya
sea en una empresa, municipio, provincia, nación, así como a escala internacional, el amplio
campo de su aplicación permite incursionar en cada uno de los elementos que componen el
complejosistemasocio-económico,asícomo investigarde una maneraintegral la relaciónentre
sus principales variables.
 Hipótesis: Una hipótesis estadística es una proposición o supuesto sobre los parámetros de
una o más poblaciones. Es importante recordar que las hipótesis siempre son proposiciones
sobre la población o distribución bajo estudio, no proposiciones sobre la muestra.
 Variable: Es el conjunto de valores que puede tomar cierta característica de
la población sobre la que se realiza el estudio estadístico y sobre la que es posible su
medición.
Variable Cualitativa (o categórica): son las variables que pueden tomar como valores
cualidades o categorías.
Cuantitativas (o numérica): variables que toman valores numéricos.
 Datos: Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados. El campo del
cual son tomados los datos estadísticos se identifican como población o universo
 Población: Es el conjunto de individuos, objetos o fenómenos de los cuales se desea
estudiar una o varias características.
 Muestra: La muestra estadística consiste en la porción que se extrae de una población
estadística para un determinado estudio, con el fin de representar, conocer y determinar los
aspectos de dicha población.

4.  Nivel de medición nominal: Es una clasificación acordada con el fin de describir la
naturaleza de la información contenida dentro de los números asignados a los objetos y,
por lo tanto, dentro de una variable.
 Distribución de frecuencias: Es la agrupación de datos en categorías mutuamente
excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría. Esto proporciona
un valor añadido a la agrupación de datos.
 Frecuencia absoluta: El número de veces que aparece un valor, se representa con fi donde el
subíndice representa cada uno de los valores. La suma de las frecuencias absolutas es igual al
número total de datos, representado por N.
 Frecuencia relativa porcentual: es el porcentaje de la frecuencia relativa, siendo esta la
división de la frecuencia absoluta entre el total de valores en una selección de datos.
 Equivalencia en grados: Se puede convertir el porcentaje a su equivalente decimal
dividiéndolo por 100. Por ejemplo, 45 por ciento equivale a 0,45. Se bebe Multiplica el
decimal por 360, el número total de grados de un círculo. Por ejemplo, 0,45 * 360 = 162.
Redondea la respuesta, sies necesario, añade el símbolo de grados o "grados". De forma
que 45 por ciento sea igual a 162º o 162 grados.
2. Completa la tabla: cuadro de frecuencias de la variable/ lanzamiento de un dado no cargado
en 25 ocasiones.

5. Dato
xi
Frecuencia
Absoluta
ni
Frecuencia
Relativa
Hi
Frecuencias acumuladas
Absoluta Relativa
Ni Hi
1 6 0.24=24% 6 0.24=24%
2 5 0.2=20% 11 0.44=44%
3 2 0.08=8% 13 0.52=52%
4 3 0.12=12% 16 0.64=64%
5 1 0.04=4% 17 0.68=68%
6 8 0.32=32% 25 0.100=100%
∑ 25 1=100%