Trabajo de tecnología

1. Excel avanzado, métodos estadísticos
Sofia Añasco
Isabella Garcia
Jhoan Sebastian Gonzalez
Juliana Mompotes
Maria Camila Ordoñez
Sara Sofia Perdomo
Grado 11-6
I.E. Liceo Departamental
Área de Tecnología
Santiago de Cali
2024

2. Excel avanzado, métodos estadísticos
Sofia Añasco
Isabella Garcia
Joan Sebastian Gonzales
Juliana Mompotes
Maria Camila Ordoñez
Sara Sofia Perdomo
Guillermo Mondragon
I.E. Liceo Departamental
Área de Tecnología
Santiago de Cali
2024

3. Tabla de contenido
Métodos estadísticos, Población, muestra 1
1. ¿Qué es la estadística? 1
2. Ramas 1
3. De qué trata cada una de las aplicaciones de la estadística (economía,
contaduría política,deporte)Hipótesis, variable, dato, población, muestra,
nivel de medición nominal. 1
4. Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, 1
frecuencia relativa porcentual.
Conclusiones 2
Referencias 3
Informe 4
Blogs 5

4. Solución Métodos estadísticos, Población, Muestra
1. ¿Qué es la estadística?
R// La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la
recopilación, análisis, interpretación, presentación y organización de datos. Su
objetivo principal es proporcionar métodos para tomar decisiones basadas en la
información recopilada. La estadística se utiliza en una amplia variedad de campos,
incluyendo la investigación científica, la economía, la medicina, la ingeniería, la
sociología, entre otros.
Existen dos tipos principales de estadística:
Estadística descriptiva:
● Se centra en describir y resumir características fundamentales de un
conjunto de datos. Incluye medidas como la media, la mediana, la
moda, la desviación estándar y los gráficos como histogramas y
diagramas de dispersión.
Estadística inferencial:
● Se basa en la inferencia y generalización a partir de un conjunto de
datos para hacer afirmaciones sobre una población más grande.
Implica la aplicación de técnicas como la probabilidad y la estimación
de parámetros poblacionales a partir de muestras.
●
2. Ramas de la estadística
R// Sin contar las dos antes mencionadas también, otras ramas pueden ser:
Probabilidad:
● Estudia los eventos aleatorios y la probabilidad asociada a esos
eventos. La teoría de la probabilidad es fundamental para muchos
aspectos de la estadística, especialmente en estadística inferencial.
Estadistica matematica:
● Se centra en el desarrollo y la formulación matemática de métodos
estadísticos, incluyendo conceptos como la teoría de la estimación y la
teoría de los contrastes.
Estadistica no parametrica:
● Incluye métodos estadísticos que no hacen suposiciones sobre la
forma de la distribución subyacente en los datos o la escala de

5. medida. Es útil cuando no se pueden cumplir ciertos supuestos de la
estadística clásica.
Estadística bayesiana:
● Se basa en el teorema de Bayes y utiliza la probabilidad condicional
para actualizar creencias sobre un evento a medida que se recopila
nueva evidencia. Es especialmente útil cuando se dispone de
información previa
Bioestadística .
● Aplica técnicas estadísticas a problemas en el campo de la biología y
la medicina. Se utiliza en estudios clínicos, epidemiología y análisis de
datos biológicos.
Estadística social
● Se enfoca en el análisis de datos relacionados con la sociedad y la
población. Incluye encuestas demográficas, estudios sociológicos y
análisis de datos sociales.
Estadística económica
● Aplica métodos estadísticos al análisis de fenómenos económicos. Se
utiliza para estudiar tendencias económicas, realizar proyecciones y
evaluar el impacto de políticas económicas.
3. Aplicaciones de la estadística (economía, contaduría, política, deporte) Hipótesis,
variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal.
R//
ECONOMÍA
Hipótesis: En economía, se formulan hipótesis para entender las relaciones entre variables
económicas, como la oferta y la demanda y el impacto de políticas económicas.
Variable: Las variables pueden ser PIB, la tasa de desempleo, la inflación, entre otras, que
miden y analizan para entender el comportamiento económico.
Datos económicos recopilados, por ejemplo, a través de encuestas, informes
gubernamentales.
Población: En economía la población podría ser todos los consumidores, todas las
empresas, o cualquier grupo de interés relacionado con el análisis económico.

6. Muestra: Un subconjunto de la población seleccionado para realizar observaciones y
análisis.
Nivel de medición nominal: Se utiliza para clasificar variables categóricas sin orden
específico, como el sector industrial al que pertenece.
CONTADURÍA
Hipótesis: En contaduría, se pueden formular hipótesis sobre el comportamiento financiero
de una empresa o la eficacia de ciertos procedimientos contables.
Variable: Variables financieras como ingresos, gastos, activos, pasivos.
Dato: Información financieras recopilados a través de estados financieros, registros
contables.
Muestra: Un conjunto de transacciones o empresas seleccionadas para realizar auditorías o
análisis específicos.
Nivel de medición nominal: Podría incluir la clasificación de cuentas contables, por ejemplo.
POLÍTICA
Hipótesis: Se pueden formular hipótesis sobre el comportamiento de los votantes, el
impacto de políticas gubernamentales.
Variable: Variables políticas como la afiliación partidista, la participación electoral, la
aprobación del gobierno.
Datos recopilados a través de encuestas, resultados electorales, estudios demográficos.
Población: Todos los votantes, ciudadanos o cualquier grupo de interés político.
Muestra: Un grupo seleccionado de votantes o ciudadanos para representar a la población
en estudios específicos.
Nivel de medición nominal: Puede incluir variables como la afiliación partidista.
DEPORTE
Hipótesis: Se pueden formular hipótesis sobre el rendimiento de los equipos, la relación
entre el entrenamiento y el rendimiento.

7. Variable: Variables deportivas como puntos anotados, tiempo de juego, estadísticas de
jugadores, etc.
Datos recopilados de eventos deportivos, estadísticas de jugadores, registros de
entrenamiento.
Población: Todos los equipos, jugadores o eventos deportivos relevantes.
Muestra: Un conjunto específico de equipos, jugadores o eventos seleccionados para
análisis.
Nivel de medición nominal: Puede incluir variables como el nombre del equipo o el tipo de
deporte.
4. Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa
porcentual.
R// La distribución de frecuencias es una herramienta estadística que organiza datos en
categorías o intervalos, mostrando la frecuencia absoluta (número de veces que ocurre
cada categoría) y la frecuencia relativa (proporción o porcentaje de ocurrencias en relación
con el tattoo de datos).
Nombre de la variable: La variable es la característica o propiedad que estás estudiando
Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta de una categoría intervalo es simplemente el
número de observaciones que caen en esa categoría.
Frecuencia relativa: La frecuencia relativa es la proporción de observaciones en una
categoría en comparación con el total de observaciones. La frecuencia relativa porcentual
es esta proporción expresada como un porcentaje. Se calcula dividiendo la frecuencia
absoluta de una categoría entre el total de observaciones y multiplicando por 100 para
obtener el porcentaje.
Conclusiones
1. ¿Qué es la estadística? En conclusión, la estadística es una disciplina encargada de
recopilar, analizar e interpretar datos para la toma de decisiones informadas.
Se usa en una amplia variedad de campos, desde la ciencia y la tecnología hasta los
negocios y la medicina. La estadística nos permite comprender patrones, tendencias
y variaciones en los datos, lo que a la vez nos ayuda a comprender situaciones en el
mundo que nos rodea y a tomar decisiones basadas en evidencia.

8. 2. Ramas de la estadística. En conclusión las estadística abarca varias ramas que
se aplican en distintos campos y situaciones.
La probabilidad es una rama de la estadística que se enfoca en cuantificar la
posibilidad de que ocurra un evento.
La estadística no paramétrica se enfoca en métodos estadísticos que no hacen
suposiciones sobre la distribución de los datos, lo que la hace útil cuando no se
cumplen los requisitos de los métodos paramétricos.
La estadística matemática se centra en el desarrollo y estudio de métodos
estadísticos y modelos matemáticos para analizar datos y sacar conclusiones.
La estadística bayesiana es un enfoque estadístico que utiliza la teoría de la
probabilidad para representar el conocimiento o incertidumbre acerca de los
parámetros de un modelo.
La bioestadística se aplica en el campo de la biología y la medicina, utilizando
herramientas estadísticas para analizar datos experimentales, entre otros.
La estadística social se concentra en el análisis de datos relacionados con aspectos
sociales, como encuestas demográficas entre otras.
La estadística económica se dedica al análisis de datos económicos, como el
producto interno bruto, inflación, desempleo, entre otros.
La estadística es una herramienta poderosa que se aplica en una amplia variedad de
campos para analizar datos, tomar decisiones informadas y comprender mejor los
fenómenos que nos rodean.
3. Aplicaciones de la estadística.
Economía: La estadística se emplea en la elaboración de modelos econométricos
para predecir tendencias y tomar decisiones financieras.
Contaduría: En contabilidad, la estadística es fundamental para analizar y presentar
datos financieros, evaluar riesgos, detectar fraudes y realizar auditorías.
Política: La estadística se emplea en encuestas de opinión pública, análisis
demográficos, proyecciones electorales, evaluación de políticas públicas y estudios
de comportamiento electoral. Ayuda a comprender las preferencias y
comportamientos de la población.
Deportes: En el ámbito deportivo, la estadística se utiliza para analizar el rendimiento
de los atletas y equipos, evaluar estrategias de juego, predecir resultados, calcular
probabilidades y tomar decisiones relacionadas con el rendimiento deportivo y la
gestión de equipos.

9. 4. La conclusión sobre:
La distribución de frecuencias nos permite resumir y comprender la distribución de
los datos en un conjunto de observaciones.
La variable nos indica qué estamos midiendo.
La frecuencia absoluta nos dice cuántas veces aparece cada valor de la variable en
el conjunto de datos.
La frecuencia relativa expresa la frecuencia absoluta como un porcentaje del total
de observaciones, lo que nos ayuda a comparar la importancia de cada valor.
Esta conclusión nos permite entender la distribución de los datos y visualizar
patrones que pueden ser importantes para el análisis estadístico.
INFORME EXCEL AVANZADO Y MÉTODOS ESTADÍSTICOS
La Estadística es una rama de las matemáticas que se encarga de recolectar, organizar,
analizar e interpretar datos para la toma de decisiones. Se divide en dos ramas principales:
Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial.
- Estadística Descriptiva:
Se encarga de describir y resumir los datos a través de medidas como la media, la mediana
o la moda. Ayuda a entender las características de un conjunto de datos.
- Estadística Inferencial:
Se utiliza para hacer inferencias o generalizaciones sobre una población a partir de una
muestra. Permite tomar decisiones basadas en la probabilidad.
Diferentes categorías. Para cada variable se registra:
- Nombre de la variable.
- Frecuencia absoluta: Cantidad total de veces que aparece cada valor.
- Frecuencia relativa porcentual: Proporción del total representada por cada valor.
Aplicaciones De La Estadística
1. Economía: En economía, la estadística se utiliza para analizar indicadores económicos,
como el crecimiento del PIB, la inflación o el desempleo. Ayuda a tomar decisiones en
política económica y empresarial.
2. Contaduría: En contabilidad, la estadística se emplea para analizar los estados
financieros, detectar tendencias y evaluar el desempeño económico de una empresa.

10. 3. Política: En política, la estadística ayuda a realizar encuestas de opinión pública, analizar
tendencias electorales y evaluar el impacto de políticas públicas.
4. Deporte: En el deporte, la estadística se utiliza para analizar el rendimiento de los
equipos y jugadores, identificar fortalezas y debilidades, y mejorar estrategias de juego.
Conceptos importantes:
● Hipótesis: Es una afirmación que se somete a prueba mediante la recolección y
análisis de datos.
● Variable: Es una característica que puede cambiar o tomar diferentes valores en un
estudio.
(parte de camila)
● Dato: Es la información cruda o sin procesar que se obtiene en una investigación.
● Población: Es el conjunto completo de elementos que cumplen con ciertas
características en un estudio.
● Muestra: Es un subconjunto representativo de la población que se estudia.
● Nivel de medición nominal: Es el nivel más básico de medición que clasifica los
datos en categorías sin orden ni magnitud.
Distribución de Frecuencias:
En la distribución de frecuencias se analiza cómo se distribuyen los datos en diferentes
categorías. Para cada variable se registra:
● Nombre de la variable.
● Frecuencia absoluta: Cantidad total de veces que aparece cada valor.
● Frecuencia relativa porcentual: Proporción del total representado por cada valor.
BLOGS:
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