TECNOLOGÍA ESTADÍSTICA.pdf

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ESTADÍSTICA
JUAN DAVID ROJAS
MARIANA RAMÍREZ MARTÍNEZ
ROLANDO CARDONA COLLAZOS
NAHIA YESENIA MONTOYA SANCHEZ
Área de Tecnología e Informática
11-4
Lic. en Tecnologia e Informatica
Guillermo Mondragon
Santiago de Cali.
01 de marzo de 2022.

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TABLA DE CONTENIDO
1. ¿Qué es la estadÍstica?.........................................................................................................3
1.1 Ramas de la estadística y de qué trata cada una.............................................................3
1.2 Aplicaciones de la estadística………………………......................................................10
1.3 Hipótesis estadísticos……………………………............................................................15
1.4 Variables estadísticas…………........................................................................................15
1.5 Datos estadísticos .............................................................................................................16
1.6 Población estadística……………....................................................................................17
1.7 Muestras estadísticas……................................................................................................17
1.8 Nivel de medición nominal…………..............................................................................18
2. Distribución de frecuencias…...........................................................................................19
2.1 Nombre de la variable…………………..........................................................................22
2.2 Frecuencia absoluta………………….............................................................................25
2.3 Frecuencia relativa porcentual........................................................................................26
2.4 Equivalencia en grados……………………....................................................................27
3. Averiguar los siguientes conceptos………………............................................................27
3.1 ¿Qué diferencia hay entre un contador y un acumulador............................................27
3.2 ¿Cómo se declara una variable en pseint?.....................................................................29
3.3 Los lenguajes pueden ser de tres tipos ...........................................................................30
3.4 ¿Que representan java, python y C + +..........................................................................32
4. Algoritmos usando el programa PSEINT en modo flexible y mostrando el diagrama
de flujo……………………………………………………………………….........................34
5. Mapa conceptual................................................................................................................40
6. Conclusiones……………………………...........................................................................41

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1. ¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?
La estadística es una ciencia y una rama de las matemáticas a través de la cual se recolecta,
analiza, describe y estudia una serie de datos a fin de establecer comparaciones o
variabilidades que permitan comprender un fenómeno en particular.
El objetivo de la estadística es tanto ofrecer un resultado numérico como exponer de qué
manera se está desarrollando una situación en específico. De allí que tras un análisis
estadístico se pueda comprender un hecho, tomar decisiones, estudiar problemas sociales,
ofrecer datos y soluciones en determinados casos, deducir datos en relación a una población,
entre otros.
La Estadística no son sólo los resultados de encuestas, ni el cálculo de unos porcentajes, la
Estadística es un método científico que pretende sacar conclusiones a partir de unas
observaciones hechas.
1.1 RAMAS DE LA ESTADÍSTICA Y DE QUÉ TRATA CADA UNA
Estadística Descriptiva
Esta es una de las divisiones clásicas de la Estadística. Consiste en la descripción, exposición
y síntesis de datos obtenidos por medio de los fenómenos analizados. Normalmente, la
Estadística Descriptiva presenta la información en forma de gráficos o números, con el apoyo
de escalas, tablas, etc.
Algunas de las técnicas tradicionales de medición y presentación de datos de esta ciencia son
el histograma, el gráfico de torta, la pirámide poblacional y la media.

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Estadística Inferencial
Consiste en la actividad por la cual se crean modelos, se realizan inferencias y anticipaciones
relacionadas con los fenómenos observados, considerando su carácter aleatorio. La
Estadística Inferencial es utilizada para crear patrones de información y extraer intuiciones,
saberes previos (inferencias) sobre aquella población que está siendo estudiada.
Tales inferencias pueden presentarse de diferentes maneras: como respuestas a preguntas
cerradas, como estimaciones, anticipaciones de observaciones a futuro, correlaciones,
relaciones entre diversas variables. Como sea, el objetivo fundamental de la Estadística
Inferencial es extraer conclusiones pertinentes para poder realizar deducciones sobre el 100%
de las observaciones llevadas a cabo, con base en los datos numéricos.
Análisis de Procesos
El quehacer de la Estadística en este campo es muy complejo, porque implica analizar datos
provenientes de dos ciencias duras relacionadas con la Química: la Química Analítica y la
Ingeniería Química. Aquí hacemos referencia a procesos químicos y de materiales.
Bioestadística
Tal como su nombre lo indica, de entre las ramas de la Estadística que existen esta se encarga
de realizar mediciones en los reinos vivos animal, vegetal, fúngico e incluso humano.
Estadística de Consultoría
Todas las empresas necesitan realizar auditorías para conocer el avance de sus propios
procesos de producción y las fallas que presenta algún tramo de la cadena. El análisis de la

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información contable-financiera de una entidad comercial y su resumen en porcentajes,
números o gráficos se encuentra a cargo de la Estadística de Consultoría.
Estadística Deportiva
Consiste en una disciplina que se aplica al análisis y medición de datos provenientes del área
de los deportes. Permite hacer predicciones sobre el rendimiento de un atleta o de un equipo,
conocer el comportamiento de diferentes variables a la hora de ganar o perder una
competencia, etc.
Sistemas de Información Geográfica
Tal como su nombre lo sugiere, de entre las diversas ramas de la Estadística es aquella que se
encarga de procesar información relacionada con nuestro planeta y su constitución: suelos,
relieves, hidrografía, clima, fauna y flora, etc. En fin, es una ciencia que realiza importantes
aportes a la Geografía entendida como disciplina amplia.
Análisis Espacial
Gracias a los aportes de la Estadística en este campo de aplicación, es posible comprender
mejor las dinámicas del Universo y los fenómenos que ocurren más allá de la estratosfera
terrestre.
Econometría
Es una combinación de Estadística y Economía que resulta muy útil para poder medir
diferentes fenómenos económicos a nivel local, nacional e internacional. Gracias a la
información extraída por esta ciencia, podemos anticipar futuros comportamientos de la
economía y comprender mejor el momento actual.

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Estadística Computacional
Así como no es posible concebir la informática sin números (ante todo, se trata de un sistema
de información numérica binaria), tampoco hoy por hoy podemos comprender esta ciencia
sin los aportes de la Estadística. Lo que conocemos por “Estadística Computacional” es él
resultado del impacto de la informática en los métodos de análisis estadísticos.
Actualmente, una gran cantidad de datos de la realidad se procesan por medio de programas
informáticos y este hecho representa una alianza entre las dos ciencias.
Estadística de la Educación
hace alusión a una ciencia que mide fenómenos al interior de los establecimientos educativos
y fuera de ellos, pero siempre en relación con la formación, la cultura y la educación.
Estadística en Ciencias de la Salud
La Estadística en Ciencias de la Salud permite conocer el estado de la estructura sanitaria en
cualquier región del mundo, gracias a sus métodos de recolección, análisis y procesamiento
de datos médicos.
Estadística Epidemiológica
La Estadística Epidemiológica procesa datos que tienen que ver con las enfermedades de una
población y los entrega a las autoridades para tomar nuevas medidas sanitarias, como
campañas de vacunación, prevención, etc.
Antropometría
La Estadística en Antropología o más comúnmente denominada “Antropometría” es un área
del conocimiento que mide fenómenos al interior de las comunidades humanas o en relación

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con individuos particulares; como sea, lo importante es saber que siempre se ocupa del
Hombre y su condición.
Física Estadística
La Física Estadística o Mecánica Estadística procesa datos provenientes de dichos fenómenos
y los expone para poder teorizar sobre ellos. El resultado es una comprensión más acabada de
las leyes que rigen nuestro Universo en general.
Demografía
La Demografía es una ciencia muy importante que mide las poblaciones humanas y distintos
fenómenos demográficos relacionados con ellas: migraciones, alza en las tasas de densidad
poblacional, causas de su descenso, etc.
Estadística Industrial
Los procesos productivos, desde los primeros a los últimos estadios de la cadena, deben
poder ser medidos para saber en dónde se puede mejorar o en qué eslabón se localiza un fallo
determinado. Todo esto es posible gracias a la Estadística Industrial, que recolecta y analiza
información proveniente de la industria en un sector de actividad determinado.
Cienciometría
Consiste en un campo del saber que pone su atención sobre el quehacer científico para medir
la producción en este sentido, su impacto y aplicación específica al interior de una comunidad
dada.
Estadística Militar

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Gracias a esta disciplina, es posible obtener probabilidades sobre el comportamiento de una
fuerza armada, medir el impacto de ciertas prácticas militares e intervenciones, planificar
estrategias militares en distintos ámbitos, etc. Consiste en una ciencia fundamental para el
quehacer del Ejército en un determinado país.
Estadística Social
Tal como su nombre lo sugiere, esta es una disciplina que analiza cuestiones relacionadas con
las sociedades humanas. Es muy útil para conocer mejor las necesidades de una población y
así poder hacer sugerencias para diseñar políticas gubernamentales que las solucionen.
Estadística en Comercialización
Usado para conocer el comportamiento de los mercados que la Estadística en
Comercialización. En virtud de sus mediciones, podemos predecir algunos fenómenos
económicos que se dan en la cadena productiva y analizar el estado de un mercado
determinado, para decidir si comercializar –y cómo- un X producto o servicio.
Estadística Medioambiental
También llamada “Estadística del Medio Ambiente”, es un estudio que sirve para conocer
indicadores sobre el estado de la flora, fauna, capa de ozono, suelos y todo aquello que tenga
que ver con la vida natural de nuestro entorno o los diferentes biomas.
La Estadística Medioambiental es muy útil para que los gobiernos e instituciones locales,
nacionales o internacionales puedan tomar medidas que ayuden a la protección de los
reservorios naturales y del medioambiente en general.
Estadística en Astronomía

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Esta ciencia elabora mediciones de fenómenos astronómicos o por lo menos, de aquellos
cambios y evoluciones que se producen más allá de la estratosfera terrestre.
Procesamiento de Imágenes
La información obtenida por medio de imágenes (de distinto tipo y origen) tiene que ser
analizada de alguna manera y luego volcada en números, cifras, porcentajes, gráficos, etc.
Esta es la importante tarea de una de las ramas de la Estadística que se consideran hoy en día:
el Procesamiento de Imágenes.
Estadística en Nutrición
Aquellas variables poblacionales relacionadas con la alimentación (consumo o no consumo
de determinados alimentos, índices de sobrepeso u obesidad, grado de desnutrición, cultura
alimentaria, etc.) son tomadas en cuenta por la Estadística en Nutrición. Esta ciencia intenta
proporcionar información confiable que permita diseñar nuevas políticas alimentarias a nivel
local, regional, nacional o internacional.
Estadística en Restauración de Obras
La Estadística en Restauración de Obras es una ciencia fundamental para conocer el estado
del patrimonio cultural, edilicio y urbano de un lugar y poder tomar las medidas necesarias
para su conservación a través del tiempo.
Estadística en Agronomía
El sector del campo relacionado con la producción agrícola es el objeto de estudio de la
Estadística en Agronomía. Es una de las ramas de la Estadística más útiles porque se encarga
de hacer mediciones en el área rural para poder informar sobre el estado de los cultivos,
suelos, etc.

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Estadística en Ingeniería
La Estadística en Ingeniería aparece como una de las ramificaciones familiarizadas con dicha
ciencia, y que realizan importantes aportes al quehacer de los ingenieros de todo tipo
(eléctricos, electromecánicos, industriales, químicos, petroleros, etc.).
Estadística de Negocios
El éxito o fracaso de cualquier emprendimiento económico se ve condicionado por una
amplia serie de variables a tener en cuenta; y ¿qué mejor herramienta para medirlas que la
Estadística de Negocios? Además, esta disciplina mide los desarrollos productivos a nivel
micro y macro en una región determinada.
Estadística en Planificación
Esta es una ciencia que colabora en la producción de datos estadísticos fundamentales para
diseñar planes, programas, proyectos y políticas de corte público que redunden en beneficios
para toda la población de un país. La Estadística en Planificación ayuda a maximizar el
trabajo de planificación estatal teniendo en cuenta los plazos de tiempo y los recursos
económicos que se encuentren disponibles a tal efecto.
1.2. APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA
(EDUCACIÓN,CONTADURÍA,ADMINISTRACIÓN,GERONTOLOGÍA,DEPORTE,
ECONOMÍA)
Aplicación de la estadística de la educación
La estadística en la educación es importante ya que se ve como va el rendimiento académico
de cada estudiante de una institución y como es el promedio que cada alumno y puede darnos

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un número y bases de datos del rendimiento escolar , también es utilizada la estadística para
ver como van cada estudiante en su proceso de aprendizaje y todo determina a un porcentaje
que da el sistema educativo.
Aplicación de la estadística en contaduría
La estadística ayuda a la contabilidad en el empleo de cálculos de tipo estadístico,
permitiendo establecer registros contables que afectan los estados financieros.
∙ La estadística ayuda a la contabilidad en cuanto a su agilidad, procesamiento, análisis e
interpretación de información, dando como resultado la toma de decisiones confiables sobre
criterios económicos.
∙ La estadística se aplica para la selección de muestras en una auditoría.
∙ Ayuda a medir la variación de costos de una producción.
∙ Brinda información para la toma de decisiones, planeación y control en cuanto a sus
resultados.
∙ Ayuda para poder diferenciar las ventas que se han realizado en la empresa por medio de la
estadística anual.
∙ Se elaboran informes más rápido, concisos y detallados.
∙ Se basa en una gran variedad de información de datos contables.
Permite comparar los resultados de una empresa en el pasado, con aquellos obtenidos en el
presente.
∙ La estadística se ejerce dentro de la contabilidad llevando el nombre de
“contabilidad administrativa”.

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Aplicación de la estadística administración.
Es indispensable la aplicación de la estadística en la administración, ya que proporciona
elementos de confiabilidad que sustentan la toma de decisiones en temas administrativos,
como calidad y productividad.
La aplicación de la estadística es para todas las disciplinas y siempre va a requerir de datos
para la resolución de problemas.
La estadística descriptiva ofrece datos para definir elementos básicos como son la media,
moda, desviación estándar y los diferentes diagramas de cajas, tablas de contingencia y
gráficas de dispersión. Y así tomar la decisión administrativa a partir de hipótesis, en la
industria como negocios a nivel general.
La estadística inferencial comprende los métodos y procesos por medio de técnicas
descriptivas. Algunas son:
● Comparación de métodos de trabajo, materiales, y productividad de máquinas y
equipos de medición.
● Busca condiciones de operatividad eliminando defectos, logrando mejor desempeño
de procesos.
● Brinda soporte para diseñar productos y procesos.
● La aplicación de herramientas estadísticas se encuentra en paquetes de software,
simplificando la labor operativa administrativa.

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Aplicación de la estadística gerontológica.
La estadística en el estudio de la ciencia gerontológica , hace que podamos entender y
comprender cómo es la vida de las personas mayores en un territorio y cómo van sus vidas
con respecto a la salud de aquellos individuos , y como eso afecta entre su comunidad .
Lo que hace la aplicación de la estadística en este tema de la ciencia es arrojar datos de todos
los adultos mayores de edad , y a partir de las encuestas cuantitativas y cualitativas , y con
respecto a esa información podemos darnos una idea de como van los ancianos en sus vidas
en la sociedad .
Por medio de la estadística vemos si van bien de salud , si está viviendo cómo se deben , si su
salud psicológica va bien o no , todo eso detalles que nos da la ciencia gerontológica , y de
acuerdo con los resultados de las encuestas , la estadística nos brinda porcentajes de todo lo
dicho anteriormente.
Aplicación de la estadística en deporte .
La contribución de la Estadística a la cientificidad del sistema de preparación del deportista
se patentiza en aplicar modelos estadísticos que permitan, entre otros:
∙ Obtener una información objetiva sobre la caracterización de los atletas en diferentes etapas
de su preparación.
∙ Obtener una información objetiva de la actuación de los atletas y del equipo frente a sus
adversarios.
∙ Más exactitud en el pronóstico del rendimiento deportivo.
∙ Más eficiencia en la detección de talentos deportivos.
∙ Un mayor rigor en el establecimiento de características modelo

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Hacer de los tests elaborados o adaptados por los entrenadores de acuerdo a la especificidad
de su deporte verdaderos instrumentos de recogida de información confiable para el
perfeccionamiento del control del estado de preparación de los atletas y garantizar a la vez la
correcta validación y normalización de los mismos.
Utilizar nuevos sistemas metodológicos de preparación tras la comprobación estadística de su
efectividad.
∙ Si no se tiene en cuenta lo que aporta la utilización de modelos estadísticos a la solución de
muchos problemas en el deporte, los resultados en la preparación deportiva están más sujetos
a la casualidad y no a la causalidad.
Aplicación de la estadística en la economía
La estadística es ampliamente utilizada en el análisis económico. Nos ayuda a comprobar la
aplicación de la teoría económica en la práctica. Algunos ejemplos del uso de estadística en
Economía son:
● Elaboración de indicadores macroeconómicos agregados.
● Predicciones acerca del comportamiento futuro de la demanda.
● Testear la validez de hipótesis basadas en la teoría económica.
● Calcular la tasa de paro.
● Organizar y presentar datos económicos como: evolución de los precios, PIB, etc.

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1.3 HIPÓTESIS ESTADÍSTICOS
En estadística, una hipótesis es una afirmación sobre un parámetro que sucede de la
población (como la media o desviación típica), y se representa con H0.Es un punto de partida
para la investigación que no se rechaza a menos que los datos de la muestra parecen
evidenciar que es falsa (es decir, que sí hay una relación entre los parámetros o
fenómenos).Técnicamente, la hipótesis nula es una aplicación a la estadística del método de
reducción al absurdo, por el cual se supone, en principio, lo contrario de lo que se desea
probar, hasta que los datos y pruebas obtenidas demuestran que el punto de partida era falso o
absurdo y, por tanto, se rechaza. De esa forma, se demuestra lo que se quería probar. Dado
que la hipótesis nula tiene la forma lógica de un enunciado universal, para afirmar que la
hipótesis nula es verdadera se requiere estudiar a toda la población.
1.4 VARIABLES ESTADÍSTICAS
Una variable estadística es una característica que puede fluctuar y cuya variación es
susceptible a adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. Las
variables adquieren valor cuando se relacionan con otras variables, es decir, si forman parte
de una hipótesis o de una teoría. En este caso se las denomina constructos o construcciones
hipotéticas.
A partir de este concepto se puede mencionar que una variable es la que permite relacionarla
con algún problema o fenómeno, el cual vamos a investigar y buscar posibles soluciones.
Mediante este concepto se puede mencionar que las variables tienen una clasificación:
∙ categóricas

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∙ numéricas
Las variables categóricas se dividen de la siguiente forma:
∙ Dicotómicas
∙ Nominales
∙ Ordinales
Y las variables numéricas se dividen de la siguiente manera:
∙ Continua
∙ Discreta
Podemos definir como variable cualitativa, toda aquella variable que, como su propio nombre
indica, expresa una cualidad, característica o modalidad. Se conoce como atributo o categoría
a cada modalidad que se presenta, y la medición de la misma es la clasificación de dichos
atributos.
1.5 DATOS ESTADÍSTICOS
Los datos estadísticos, en este marco, son los valores que se obtienen al llevar a cabo un
estudio de tipo estadístico. Se trata del producto de la observación de aquel fenómeno que se
pretende analizar.

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Supongamos que un periodista deportivo desea estudiar el rendimiento de un tenista a partir
de los resultados que logró en el último año. En dicho plazo, el jugador disputó 15
encuentros, de los cuales ganó 5 y perdió 10.
1.6 POBLACIÓN ESTADÍSTICA
Una población estadística es el total de individuos o conjunto de ellos que presentan o
podrían presentar el rasgo característico que se desea estudiar.
Quizá, la definición teórica de población estadística sea un poco abstracta. Por eso, sin
renunciar a la rigurosidad y precisión que requieren las variables cuantitativas, vamos a
intentar abordar el concepto de población estadística de la forma más sencilla posible
Empezaremos por la palabra población. ¿En qué piensas cuando lees o escuchas la palabra
población? Muy probablemente en un número de personas. Por ejemplo, la población de
Argentina, la población de Chile, la población de Nueva York o la población mundial. Y
dirás, ¿qué tiene que ver la población con la estadística? Pues tiene que ver mucho. Todo se
remonta a los orígenes de la palabra estadística.
1.7 MUESTRAS ESTADÍSTICAS
La muestra estadística es la porción que se extrae de una población estadística para realizar
un determinado estudio, con el fin de representar, conocer y determinar los aspectos de dicha
población. La muestra estadística se emplea en situaciones en las cuales la población es muy
extensa o debido a alguna razón específica se imposibilita la realización del estudio normal a
toda la población. Este método permite conocer determinados datos estadísticos en una
población.

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La importancia de la muestra estadística radica en la capacidad que nos otorga de conocer
cierta información estadística de una población determinada, y por ende, nos permite
optimizar el tiempo empleado y minimizar los costos requeridos para dicho estudio.
1.8 NIVEL DE MEDICIÓN NOMINAL
La escala de medición nominal se utiliza para etiquetar variables que no tienen valores
cuantitativos.
Ejemplos
PREFERENCIA DE COMIDA: desayuno, comida, cena
PREFERENCIA RELIGIOSA: 1= Budista, 2= Musulmana, 3= Cristiana, 4= Judía, 5= Otra
ORIENTACIÓN POLÍTICA: Izquierda, Derecha, Independiente
Propiedades
● No tienen un orden natural. Por ejemplo, no podemos organizar los colores de ojos en
orden de peor a mejor o de menor a mayor.
● Las categorías son mutuamente excluyentes. Por ejemplo, un individuo no puede
tener ambos ojos azules y marrones. Del mismo modo, un individuo no puede vivir
tanto en la ciudad como en un área rural.

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● El único número que podemos calcular para estas variables son los recuentos . Por
ejemplo, podemos contar cuántas personas tienen cabello rubio, cuántas tienen cabello
negro, cuántas tienen cabello castaño, etc.
● La única medida de tendencia central que podemos calcular para estas variables es la
moda . El modo nos dice qué categoría tuvo más conteos. Por ejemplo, podríamos
encontrar qué color de ojos se presenta con mayor frecuencia.
La forma más común de recopilar datos a escala nominal es a través de una encuesta.
2. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
Las distribuciones de frecuencias son tablas en que se dispone las modalidades de la variable
por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor, porcentajes,
etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencia es facilitar la obtención de la información
que contienen los datos.
Ejemplo
Quieren conocer si un grupo de individuos está a favor o en contra de la exhibición de
imágenes violentas por televisión, para lo cual han recogido los siguientes datos:

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Imagen 2.0
La inspección de los datos originales no permite responder fácilmente a cuestiones como cuál
es la actitud mayoritaria del grupo, y resulta bastante más difícil determinar la magnitud de la
diferencia de actitud entre hombres y mujeres.
Podemos hacernos mejor idea si disponemos en una tabla los valores de la variable
acompañados del número de veces (la frecuencia) que aparece cada valor:
Imagen 2.1
X: Símbolo genérico de la variable.
f: Frecuencia (también se simboliza como ni).
La distribución de frecuencias de los datos del ejemplo muestra que la actitud mayoritaria de
los individuos del grupo estudiado es indiferente.

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La interpretación de los datos ha sido facilitada porque se ha reducido el número de números
a examinar (en vez de los 20 datos originales, la tabla contiene 5 valores de la variable y 5
frecuencias).
Generalmente las tablas incluyen varías columnas con las frecuencias relativas (son el
número de ocurrencias dividido por el total de datos, y se simbolizan "fr" o "pi"), frecuencias
acumuladas (la frecuencia acumulada es el total de frecuencias de los valores iguales o
inferiores al de referencia, y se simbolizan "fa" o "na". No obstante la frecuencia acumulada
también es definida incluyendo al valor de referencia), frecuencias acumuladas relativas (la
frecuencia acumulada relativa es el total de frecuencias relativas de los valores iguales o
inferiores al de referencia, y se simbolizan "fr" o "pa")
Ejemplo: Consideremos el siguiente grupo de datos
Imagen 2.2
La distribución de frecuencias es:

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Imagen 2.3
La reducción de datos mediante el agrupamiento en frecuencias no facilita su interpretación:
La tabla es demasiado grande. Para reducir el tamaño de la tabla agrupamos los valores en
intervalos, y las frecuencias son las de los conjuntos de valores incluidos en los intervalos.
Ahora es más sencillo interpretar los datos. Por ejemplo, podemos apreciar inmediatamente
que el intervalo con mayor número de datos es el 34-39, o que el 75% de los datos tiene valor
inferior a 46.
Este tipo de tabla es denominada "tabla de datos agrupados en intervalos".
2.1 NOMBRE DE LA VARIABLE

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Los nombres de variables, funciones, unidades, constantes, etc., se denominan de forma
genérica "identificadores".
Los identificadores pueden contener cualquier carácter Unicode válido de Base Multilingual
Plane (BMP), a excepción del espacio en blanco y los caracteres de control, y con la
limitación adicional de que el primer carácter no puede ser un dígito decimal (0-9). Los
caracteres Unicode BMP se definen por tener un código del rango 0-65535.
El rótulo asociado a un identificador se considera parte de su nombre cuando se distingue de
otro identificador. Esto permite definir una nueva función mediante el rótulo Variable y poder
seguir haciendo referencia a la función integrada mediante la especificación del rótulo
Función. No obstante, si se define una nueva función mediante el rótulo Función, se ocultará
la definición integrada de dicha función.
Los identificadores pueden distinguir entre mayúsculas y minúsculas, pueden tener cualquier
longitud y contener cualquier combinación de caracteres válidos:
• Letras: letras en mayúsculas y minúsculas.
• Dígitos: de 0 a 9, pero no pueden ser el primer carácter de un nombre. PTC Mathcad
interpreta los dígitos iniciales combinados con letras como un número imaginario (2i o 3j) o
como el número de veces que se repite una variable (3x).

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• Punto: carácter de puntuación único que se puede usar en cualquier posición, incluido como
el primer carácter.
Símbolos:
◦ Guión bajo _.
◦ Cualquier símbolo detallado en la lista Símbolos del grupo Operadores y símbolos de la
ficha Matemática. Para introducir un carácter griego, escriba el carácter latino seguido de
Ctrl+G. En el caso de pi, escriba p y luego Ctrl+G.
◦ Cualquier constante detallada en la lista Constantes del grupo Operadores y símbolos de la
ficha Matemática.
◦ Otros símbolos estándar. Puede consultar los códigos de símbolos especiales en el cuadro de
diálogo Mapa de caracteres de Windows.
Para acceder al mapa de caracteres de Microsoft Windows, pulse en Inicio > Todos los
programas > Accesorios > Herramientas del sistema > Mapa de caracteres.
• Subíndices literales: cualquier combinación de caracteres válidos, incluido un número como
el primer carácter.
◦ A subíndice se puede colocar en cualquier posición del identificador.
◦ Un identificador puede contener varios subíndices, como H2SO4.

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Imagen 2.5
2.2 FRECUENCIA ABSOLUTA
La frecuencia absoluta es un tipo de frecuencia estadística que se utiliza en una investigación
para determinar el número de veces que se repite un valor.
Esta se representa con las letras n¡ ó fi y es utilizada en la estadísticas descriptivas para
conocer sus características y cuántas veces se repite en una muestra. Además, la suma de las
frecuencias absolutas obtenidas es igual al total de los datos analizados, que se representa con
N.
Imagen 2.6

26
Imagen 2.7
2.3 FRECUENCIA RELATIVA PORCENTUAL
La 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. La
frecuencia relativa es muy usada en probabilidad, y hace referencia a la relación de una
frecuencia absoluta entre un total.
La frecuencia porcentual es la frecuencia relativa ( h i ) expresada en forma porcentual. En
otras palabras, es la frecuencia relativa ( h i ) multiplicada por 100 :
Imagen 2.8

27
2.4 EQUIVALENCIA EN GRADOS
Los grados son otra forma de representar el porcentaje pero ya no en una escala del 100%
sino bajo una medida angular de 360°; para ello vamos a emplear la siguiente fórmula.
𝑮𝒓𝒂𝒅𝒐𝒔 =𝑓𝑖/𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 Χ 360°
Calcular los grados es muy similar que calcular el valor del porcentaje, multiplicamos el
valor de la frecuencia absoluta fi por 360 y lo dividimos entre el total de datos, también
llamado la muestra.
3. AVERIGUAR LOS SIGUIENTES CONCEPTOS
3.1 ¿QUÉ DIFERENCIA HAY ENTRE UN CONTADOR Y UN ACUMULADOR?
Un acumulador es una variable en la memoria cuya misión es almacenar cantidades variables.
Se utiliza para efectuar sumas sucesivas. La principal diferencia con el contador es que el
incremento o decremento de cada suma es variable en lugar de constante como en el caso del
contado.
CONTADORES

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Un contador es una variable cuyo valor se incrementa o decrementa en una cantidad
constante cada vez que se produce un determinado suceso o acción. Los contadores se
utilizan con la finalidad de contar sucesos o acciones internas de un bucle.
Sintaxis:
Contador := Contador + Constante;
Ejemplo:
Persona := Persona + 1;
Como se puede observar en el ejemplo, a la variable Persona se le está incrementando el
valor constante 1, es decir, a su contenido se le suma el valor y se le vuelve a grabar en la
misma variable.
Si en vez de incremento es decremento se coloca un menos en lugar del más.
Ejemplo:
Stock := Stock - 3;
ACUMULADOR O TOTALIZADOR
Un acumulador es una variable que suma sobre sí misma un conjunto de valores, para de esta
manera tener la suma de todos ellos en una sola variable. La diferencia entre un contador y un
acumulador es que mientras el primero va aumentando de uno en uno, el acumulador va
aumentando en una cantidad variable.

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Sintaxis:
Acumulador := Acumulador + Variable;
Ejemplo:
Suma := Suma + Edad;
Como se puede observar, a la variable Suma se le está incrementando una cantidad variable
almacenada en Edad.
De igual forma, se pueden efectuar decrementos en un totalizador.
Ejemplo:
Total := Total - Descuento;
3.2 COMO SE DECLARA UNA VARIABLE EN PSEINT
Cuando se declara una variable almacena un tipo de dato en específico y este hay que
decírselo al programa. Los tipos de datos son:
Entero
Todos los números ya sean positivos o decimales pero que sean un número entero. Por
ejemplo: 3, 35, -1034, -69 etc.
Real
Permite almacenar valores numéricos que sean enteros y/o con punto decimal. Por ejemplo:
3.1416, 2.9, 2.7182 etc.

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Carácter
Letras, números o caracteres especiales. Cabe recalcar que si inicializamos una variable que
pertenece a este tipo de datos no se podrán realizar operaciones matemáticas. Por ejemplo: A,
i, 9, #, %, etc.
Cadena
Es una cadena de caracteres, es decir, un texto. Por ejemplo: hola, apellido, nombre etc.
lógico
Sólo puede tomar los valores <verdadero> y <falso>, pero cuando se lee una variable ya
definida como lógica, el usuario puede ingresar también las abreviaciones V y F, o 0 y 1.
Conociendo los tipos de datos se puede comenzar a declarar la variable, se comienza
escribiendo la función <definir>, seguidamente el nombre de la variable y después el tipo de
dato (importante escribir al final “;”).
Si se le quiere asignar una valor a la variable se escribe, <variable> = <valor;>.
3.3 LOS LENGUAJES PUEDEN SER DE TRES TIPOS
El lenguaje máquina
Es un lenguaje que entiende directamente la máquina (computadora). Este lenguaje de
programación utiliza el alfabeto binario, es decir, el 0 y el 1.
Con estos dos únicos dígitos, también conocidos como bits, se forman lo que se conoce como
cadenas binarias (combinaciones de ceros y unos) son con las que se escriben las
instrucciones, y a través de estas instrucciones el microprocesador de la computadora
entienda nuestras peticiones. El lenguaje máquina fue el primer lenguaje de programación.
Este lenguaje de programación dejó de utilizarse por su gran dificultad y por la facilidad para
cometer errores al escribir las cadenas binarias.

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lenguaje de programación de bajo nivel
Estos lenguajes se caracterizan por ofrecer al programador control total sobre el hardware en
el que se ejecuta permitiendo conseguir el máximo de la velocidad y capacidades del
ordenador.
Sin embargo, tienen como desventaja que son exclusivos del ordenador o plataforma en la
que se ejecutan y requieren un alto grado de especialización por parte del programador.
lenguaje de programación de alto nivel
Este tipo de lenguajes de programación son independientes de la máquina, los podemos usar
en cualquier computador con muy pocas modificaciones o sin ellas, son muy similares al
lenguaje humano, pero precisan de un programa intérprete o compilador que traduzca este
lenguaje de programación de alto nivel a uno de bajo nivel como el lenguaje de máquina que
la computadora pueda entender.
Existen muchos lenguajes de programación de alto nivel con sus diferentes versiones. Por
esta razón es difícil su tipificación, pero una clasificación muy extendida desde el punto de
vista de trabajar de los programas y la filosofía de su creación es la siguiente:
Lenguajes de programación de primera generación: el lenguaje máquina y el ensamblador.
Lenguajes de programación de primera generación: el lenguaje máquina y el ensamblador.
Lenguajes de programación de segunda generación : los primeros lenguajes de
programación de alto nivel imperativo (Frotran, cobol).

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Lenguajes de programación de tercera generación: son lenguajes de programación de alto
nivel imperativo pero mucho más utilizados y vigentes en la actualidad (Algol 8, PL/I,
Pascal, Modula).
Lenguajes de programación de cuarta generación: usados en aplicaciones de gestión y
manejo de bases de datos (natural, SQL).
Lenguajes de programación de quinta generación: creados para la inteligencia artificial y
para el procesamiento de lenguajes naturales (Lisp, Prolog).
3.4 ¿QUÉ REPRESENTAN JAVA, PYTHON Y C + +
java
Java es un lenguaje de programación de propósito general orientado a objetos, que fue
diseñado específicamente para tener tan pocas dependencias de implementación como fuera
posible permitiendo a desarrolladores escribir un programa y ejecutarlo en cualquier tipo de
dispositivo sin tener que compilarlo una y otra vez.
Sun principios básicos son:
Simple. Una de las ventajas de Java reside en su sencillez con una moderada curva de
aprendizaje. Esto hace que sea el lenguaje más usado en escuelas y universidades para
mostrar los fundamentos de la programación.
Multihilo. Considerando el entorno multithread (multihilo), cada thread (hilo, flujo de
control del programa) representa un proceso individual ejecutándose en un sistema. Cada hilo
controla un único aspecto dentro de un programa, como puede ser supervisar la entrada en un
determinado periférico o controlar toda la entrada/salida del disco. Todos los hilos comparten

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los mismos recursos, al contrario que los procesos, en donde cada uno tiene su propia copia
de código y datos (separados unos de otros).
Seguro. Java es un lenguaje de programación seguro y estable. Pensado para poder operar en
multitud de entornos. Desde el sector más lúdico a aplicaciones empresariales.
Multiplataforma. Podemos desarrollar nuestro código una única vez y ejecutarlo en
cualquier plataforma. Lo que facilita el poder portar nuestro proyecto a diferentes sistemas
operativos.
Python
Es un lenguaje de programación de alto nivel, orientado a objetos, con una semántica
dinámica integrada, principalmente para el desarrollo web y de aplicaciones informáticas.
Cuenta con una licencia de código abierto que permite su utilización en distintos contextos de
forma gratuita. A su vez, se emplea en plataformas de alto tráfico como Google, YouTube o
Facebook. Python atrae por su sencillez y exactitud en la sintaxis, ya que se trata de un
lenguaje como cualquier otro, pero a nivel informático.
Su principal objetivo es la automatización de procesos, lo que hará de las tareas algo mucho
más simple. En este sentido, Python crea un código con gran legibilidad, que ahorra tiempo y
recursos. Uno de sus puntos fuertes es que “comprueba los errores sobre la marcha” para
solucionarlos cuando afectan a la memoria, lo que mantiene la integridad de la matriz y evita
las complicaciones a la hora de escribir el código.
C++
Es un lenguaje de programación multiparadigma, puesto que permite programar de manera
imperativa, orientada a objetos o genérica.
Es un lenguaje nacido a principios de los años 80, pero que ha ido adquiriendo popularidad a
finales de esa década y a principios de la década de los 90, puesto que ha sido el lenguaje

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favorito para la creación de aplicaciones de escritorio, ofimática y de juegos, tipos de
aplicaciones muy populares en esa época.
El estándar C++11 (liberado el año 2011) incorpora muchísimas características al lenguaje
que lo hacen mucho más interesante y sencillo para el desarrollo de aplicaciones genéricas,
con un manejo más fácil de la memoria (a través de punteros inteligentes) y con una librería
estándar más rica.
Aunque sigue siendo el lenguaje predilecto para la creación de juegos de alta gama y
aplicaciones de ofimática; su nicho de mercado está en el desarrollo de sistemas operativos,
máquinas virtuales, compiladores, navegadores de internet y cualquier aplicación donde el
alto rendimiento sea prioritario.
4. ALGORITMOS USANDO EL PROGRAMA PSEINT EN MODO FLEXIBLE Y
MOSTRANDO EL DIAGRAMA DE FLUJO
4.1 Toma 2 números, haga la resta, la multiplicación y la división; muestre el resultado.

35
4.2 Calcular el promedio de 4 calificaciones o el promedio de 4 notas.

36
4.3 Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un triángulo.

37
4.4 Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un círculo.

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4.5 Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a Fahrenheit.

39
4.6 Hacer un programa para convertir una longitud ingresada en pulgadas a pies.

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6. CONCLUSIONES
Con el presente trabajo realizado podemos deducir e interpretar la gran importancia que tiene
el mantener a la vanguardia la tecnología en específico la estadística, con su extenso
lenguaje; gracias a este las distintas áreas y ramas que se especializan o usan la estadística
como estudios de mercado, técnico y financiero pueden desempeñarse.
Nuestro grupo gracias a esta ardua investigación logró comprender y explorar los distintos
tipos de estadísticas con sus usos, los cuales son de suma importancia y en específico el inicio
de implementación de estas en nuestras vidas cotidianas.
El equipo usando el lenguaje pseint más la ardua investigación logró hacer el taller propuesto
en el área de Tecnologia e Informatica.
Fuentes de consulta
● https://www.significados.com/estadistica/
● http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/agrane/ficheros_docencia/EDAD/introd
uccion_tema1_reducido.pdf
● https://10ramas.com/estadistica/
● https://statologos.jaol.net/niveles-de-medicion-intervalo-ordinal-nominal-y-ratio/
● https://www.questionpro.com/blog/es/niveles-de-medicion/
● https://www.uv.es/webgid/Descriptiva/3_distribucin_de_frecuencias.html#:~:text=Las
%20distribuciones%20de%20frecuencias%20son,informaci%C3%B3n%20que%20co
ntienen%20los%20datos.

42
● https://support.ptc.com/help/mathcad/r6.0/es/index.html#page/PTC_Mathcad_Help/v
ariable_and_function_names.html
● https://enciclopediaeconomica.com/frecuencia-absoluta/
● https://www.eneayudas.cl/estadisticacurso1/frecuencia_relativa_porcentual.html
● https://www.udocz.com/apuntes/146103/porcentaje-y-grados-en-una-tabla-de-frecuen
cias
● http://contenido-tercerobachillerato-ciech.blogspot.com/p/blog-page.html
Links Blogs
Juan David Rojas:https://latecnologiayinformaica.blogspot.com/?m=1
Mariana Ramirez:https://tecnostay.blogspot.com/
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Nahia Yesenia Montoya Sanchez: https://roboticworldnahia.blogspot.com/

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