9. 5. Saberes Esenciales Contenidos: 5.1 Saber Conocer: Medidas de dispersión, varianza, desviación media, coeficiente de variación, desviación estándar, Desigualdades de Chevicheff, regresiones lineales. 5.2 Saber Ser: - Valores: Responsabilidad – lealtad – tolerancia – legalidad de la información - Actitudes: respeto por la información en sus resultados y su interpretación - Normas: Responsabilidad social. 5.3 Saber Hacer: Desarrolló de cuestionarios, Análisis de datos, Graficación en Excel, Vinculación Excel Word, Interpretación de las variables 6. Evidencias Requeridas: 6.1 Producto: Portafolios, Cuestionarios, mapas mentales, mentefactos, problemas con las medidas de tendencia central interpretados 6.2 Desempeño: Uso del Excel en el cálculo de fórmulas, Interpretación de las medidas de Dispersión. 6.3 Conocimiento: Desarrollo de guías, informes, desarrolló de talleres, pruebas cognitivas, desarrollo de parciales, pruebas ECAES

13. 7. Matriz de Aspectos a Valorar: Aspectos a Valorar Excelente Bueno Por Mejorar Las actividades no desarrolladas en el corte anterior aparecen evidenciadas. El autodiagnóstico aparece referenciado en la tabla y su correspondiente mapa mental. El análisis de rendimiento académico se encuentra determinado y analizado de acuerdo a los valores de las medidas de tendencia central y las medidas de dispersión.. Los ejercicios propuestos en la página 117 hasta la pagina 121, del libro “Compendio de estadística descriptiva basado en el desarrollo de competencias básicas”, están desarrollados y justificados. Los ejercicios propuestos están desarrollados y justificados. El Marco teórico del proyecto propuesto responde a los contenidos propuestos en el tema inicial. El análisis de los resultados de las pruebas ECAES, es apropiado. . La asistencia y la participación en todas las actividades de la clase se encuentra evidenciada en los instrumentos de seguimiento de asesoría y listado a clase.

18. n ∑ │ X1 - X│ DM= i=1 . n Xi = dato X = promedio n = muestra l = valor absoluto n ∑ │ X1 - X│ . f DM = i=1 . n

19. n = 20 niños X = 66 = 3.3 = 3 gr/niño 20 │ Xi – X│= │1-3│= │-2│= 2 DM = 28 = 1.4 20 DM = 1.4 Esto nos quiere decir que el promedio que se había calculado para cada niño es el que verdaderamente debería recibir Xi f Xi . F │ Xi - X │ │ Xi - X │ . F 1 4 4 2 8 2 3 6 1 3 3 4 12 0 0 4 4 16 1 4 5 3 15 2 6 6 1 6 3 3 7 1 7 4 4 20 66 28

20. FORMULA n ∑ │ X1 - X│ . f DM = i=1 . n ELEMENTOS DE LA FORMULA Xi = marca de clase X= promedio n = muestra F = frecuencia absoluta

21. X= 96.3 = 3.2 30 │ Xi- X│= │1.25 – 3.2│= 1.95 DM = 27.5 = 0.92 30 DM = 0.92 NOTAS f Xi Xi .f │ Xi - X│ │ Xi - X│. F 0,9-1,6 4 1,25 5 1,95 7,8 1,6-2,3 2 1,95 3,9 1,25 2,5 2,3-3,0 6 2,65 15,9 0,55 3,3 3,0-3,7 8 3,35 26,8 0,15 1,2 3,7-4,4 4 4,05 16,2 0,85 3,4 4,4-5,1 6 4,75 28,5 1,55 9,3 30 96,3 27,5

22. Es la medida de dispersión usada en el calculo de márgenes de error n ∑ (Xi – X)² S²= i=1 . n Si los datos están en una tabla de frecuencia n ∑ (Xi – X)² . f S²= i=1 . n n ∑ (Xi – X)² . f S²= i=1 . n

23. S= n .f S= n S= n .f

24. = 66 = 3.3 20 1-3.3 = -2.3 S²= 58.2 = 2.91 20 S = = 1.7 S= 1.7 Xi f Xi . f (Xi- X) (Xi - X)².f 1 4 4 -2,3 21,16 2 3 6 -1,3 5,07 3 4 12 -0,3 0,36 4 4 16 0,7 1,96 5 3 15 1,7 8,67 6 1 6 2,7 7,29 7 1 7 3,7 13,69 20 58,2

25. Continuamos con el ejemplo expuesto en la desviación media = 69.3 = 3.2 30 S²= 37.576 = 1.25 30 S= S= 1.1 NOTAS f Xi f.Xi (Xi - X)² (Xi -X).f 0,9-1,6 4 1,25 5 3,8 15,2 1,6-2,3 2 1,95 3,9 1,56 3,12 2,3-3,0 6 2,65 15,9 0,3 1,8 3,0-3,7 8 3,35 26,8 0,022 0,176 3,7-4,4 4 4,05 16,2 0,72 2,88 4,4-5,1 6 4,75 28,5 2,4 14,4 30 96,3 37,576

26. Permite medir la variabilidad de los datos en forma porcentual Entre mas alto el % más des confiable será el dato Cv= X100%

27. Continuamos con el ejemplo expuesto en la desviación standart DATOS NO AGRUPADOS DATOS AGRUPADOS Cv= 1.7 x 100% 3.3 Cv= 0.51 = 51% Cv = 1.1 x 100% 3.2 Cv = 0.34 = 34%

28. Puntos dispersos en el plano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . …. . . Formando una recta de regresión lineal

29. Y X Y= mx + b Y = mx + b pendiente intercepto X= variable independiente Y= variable dependiente = = n = cantidad de puntos en el plano X Y X.Y X² X1 Y1 X1 . Y1 X1² X2 Y2 X2 . Y2 X2² X3 Y3 X3 . Y3 X3² Xn Yn Xn . Yn Xn² ∑ X ∑ Y ∑ XY ∑ X²

30. m = covariante varianza

31. Cual será el peso de un niño cuando cumpla 10 años X= edad Y= peso en (kilos) X Y X.Y X² 0 3 0 0 1 6 6 1 2 12 24 4 3 15 45 9 4 18 72 16 10 54 147 30

33. Estandariza los datos en extractos Da valor a cada extracto Se parte del supuesto de que todos los datos están en una distribución normal

34. D I A S E Optimo Mo

35. S²= 37.576 = 1.25 30 S= S= 1.1 NOTAS f Xi f.Xi (Xi - X)² (Xi -X).f 0,9-1,6 4 1,25 5 3,8 15,2 1,6-2,3 2 1,95 3,9 1,56 3,12 2,3-3,0 6 2,65 15,9 0,3 1,8 3,0-3,7 8 3,35 26,8 0,022 0,176 3,7-4,4 4 4,05 16,2 0,72 2,88 4,4-5,1 6 4,75 28,5 2,4 14,4 30 96,3 37,576

36. 2.1 3.2 4.3 I A S E 0.2=20% 0.23=23% 0.3=30% 0.27=27% 3,5 2 1 1,6 2,7 1,2 4,3 1,8 2,7 3,3 3,3 1,3 5 3,3 3,4 3,8 4,8 2,4 4,4 4,4 4,7 2,7 4,5 2,7 3,1 2,5 5 3,4 3,2 4,5 I 6 A 7 S 9 E 8