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BLOG, CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN, MÉTODOS ESTADÍSTICOS.
Valentina Cárdenos Ríos
Angela María Hilamo Joaquí
Sara Isabel Maya Lasso
Valeria Naranjo Cárdenas
Melissa Rodríguez Navia
Grado 11-7
I.E. Liceo Departamental
Área de Tecnología
Santiago de Cali
2022
BLOG, CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN, MÉTODOS ESTADÍSTICOS.
Valentina Cárdenos Ríos
Angela María Hilamo Joaquí
Sara Isabel Maya Lasso
Valeria Naranjo Cárdenas
Melissa Rodríguez Navia.
Grado 11-7
Profesor:
Guillermo Mondragon
I.E. Liceo Departamental
Área de Tecnología
Santiago de Cali
2022
Tabla de contenido
● Introducción.…………………………………………………………………………. 1
● Conceptos de programación y métodos estadísticos…………………………..2-7
● Mapa conceptual……………………………………………………………………...8
● Taller Pseint…………………………………………………………………………8-16
● Conclusiones…………………………………………………………………………17
● Bibliografía…………………………………………………………………………….18
● Anexos…………………………………………………………………………………19
1
Introducción
El presente trabajo nos ayudará a conocer sobre los métodos estadísticos y todo lo
que constituyen. Podemos decir que el método estadístico consiste en una serie de
procedimientos para el manejo de los datos de la investigación. Este manejo de datos
tiene por propósito la comprobación mediante experimentos e investigaciones, en una
parte de la realidad de una o varias consecuencias deducidas de la hipótesis general.
Así mismo abordaremos temas sobre la distribución de frecuencias, variables,
frecuencia absoluta y acerca de cómo la estadística es importante en distintas áreas
laborales.
2
CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN, MÉTODOS ESTADÍSTICOS.
2. Métodos estadísticos, Población, muestra Averigua: que es la estadística, ramas y
de qué trata cada una Aplicaciones de la estadística (educación, contaduría,
administración, gerontología, deporte, economía) Hipótesis, variable, dato, población,
muestra, nivel de medición nominal.
3. Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia
relativa porcentual, equivalencia en grados
Métodos estadísticos:
El método estadístico consiste en una serie de procedimientos para el manejo de los
datos cualitativos y cuantitativos de la investigación. Este manejo de datos tiene por
propósito la comprobación, en una parte de la realidad de una o varias consecuencias
verticales deducidas de la hipótesis general de la investigación.
Las características que adoptan los procedimientos propios del método estadístico
dependen del diseño de investigación seleccionado para la comprobación de la
consecuencia verificable.
Población:
Se refiere al universo, conjunto o totalidad de elementos sobre los que se investiga o
hacen estudios.
Muestra:
Es una parte o subconjunto de elementos que se seleccionan previamente de una
población para realizar un estudio.
3
La estadística:
Es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un
conjunto de datos que tiene como objetivo encontrar explicaciones y predicciones
sobre fenómenos observados.
Consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar información
para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Podría decirse que es
la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los
hechos a partir de la información obtenida.
❖ Estadística descriptiva: Se refiere a los métodos de recolección, organización,
resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de
describir las características fundamentales de los datos y para ellos se suelen
utilizar indicadores, gráficos y tablas.
❖ Estadística inferencial: Se trata de un paso más allá de la mera descripción. Se
refiere a los métodos utilizados para poder hacer predicciones,
generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados
teniendo en cuenta el grado de incertidumbre existente.
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.
4
Educación:
Debido a que es un método científico que pretende sacar conclusiones a partir de
observaciones realizadas. La estadística educativa, permite recolectar información
para analizarla y tomar decisiones en diferentes niveles.
Administración:
La estadística es una disciplina de gran importancia para el análisis de la empresa en
general y, en particular, también para los procesos de mejora en la gestión por
procesos, siempre que se utilice de forma rigurosa y con una metodología precisa y
clara. De lo contrario, un mal uso de los datos puede traer efectos peligrosos.
Deporte:
Los métodos estadísticos matemáticos además de facilitar la recolección y
organización de los datos en el desarrollo del entrenamiento deportivo posibilitan
conocer si se han cumplido o no los objetivos planteados, retroalimenta al entrenador
y este decide sobre la estrategia a seguir con sus atletas, siempre tratando de
alcanzar elevados rendimientos deportivos, pero sin comprometer la calidad de vida
del atleta.
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.
5
❖ 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”.
Hipótesis
La hipótesis estadística es la suposición que se realiza acerca de las características
de una población. Es utilizada para verificarla o rechazarla tras realizar el estudio
estadístico pertinente.
Tipos de hipótesis:
❖ Causales: Como su propio nombre indica, este tipo de hipótesis tienen el
objetivo de explicar los factores de causalidad existentes entre dos o más
variables estadísticas. Si bien es cierto, causalidad no es lo mismo que
correlación, pero sí que es necesario que para que exista causalidad haya
correlación.
❖ Correlacionales: Estas hipótesis tratan de establecer qué tipo de relación existe
entre dos variables. Por ejemplo, cuanto más deporte realice una persona,
mejor condición física tendrá. Este tipo de correlación es positiva. Sin embargo,
cuanto más deporte haga una persona, menor número de problemas de salud
sufrirá, existiendo una correlación negativa.
❖ Diferencia de grupos: Tienen el objetivo de crear una distinción entre dos o más
grupos estudiados en función de las características de los mismos. Un ejemplo
de este tipo podría ser que las mujeres presentan un menor número de partes
de accidentes de coche que los hombres.
❖ Descriptivas: Son aquellas hipótesis que tienen la función de informar acerca de
la relación existente entre dos o más variables.
6
Variable:
Una variable estadística es una característica de una muestra o población de datos
que puede adoptar diferentes valores.
Cuando hablamos de variable estadística estamos hablando de una cualidad que,
generalmente adopta forma numérica. Por ejemplo, la altura de Juan es de 180
centímetros. La variable estadística es la altura y está medida en centímetros.
Datos:
Son números que representan las modalidades de las variables. Por ejemplo, el 1
puede representar la modalidad "Mujer", el 6.3 representa una de las magnitudes que
podemos registrar en la variable "grado de conocimiento de las técnicas estadísticas".
Los datos pueden ser clasificados según diferentes criterios, uno de los cuales se
basa en las modalidades que presentan: Se dirá que son datos dicotómicos los que
provienen de variables que solo admiten dos modalidades (por ejemplo, la variable
"género"), son datos dicotomizados aquellos que presentan dos categorías, pero
provienen de variables con más de dos modalidades (por ejemplo, datos con valores 1
y 0 que representan aprobado y suspenso)
Nivel de medición nominal:
El primer paso en el análisis de datos es entender lo que estos significan. Esto se
facilita clasificando cada variable según su nivel de medición. El nivel de medición se
refiere a la relación entre los valores que se asignan a los atributos de una variable. El
nivel nominal es apenas una medida. Se refiere a la cualidad más que a la cantidad.
Un nivel nominal de medición es simplemente una cuestión de diferenciar por nombre,
por ejemplo, 1 = hombre, 2 = mujer.
7
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
recolección de la información que contienen los datos.
La distribución de frecuencias es la forma en la que un conjunto de datos se clasifica
en distintos grupos excluyentes entre sí. Es decir, si un dato pertenece a un grupo no
puede pertenecer a otro, en otras palabras, es la manera en la que se ordena una
serie de observaciones en diferentes grupos, y normalmente en modo ascendente o
descendente.
Tipos de distribuciones de frecuencia:
Los tipos de distribuciones de frecuencia son los siguientes
Frecuencia absoluta (fi): Es la cantidad de observaciones que pertenecen a cada
grupo. También, se interpreta como la cantidad de veces que se repite un suceso. Por
ejemplo, continuando con el caso anterior, puede ser que de un grupo de 100
personas, 20 de ellos tengan entre 26 y 40 años.
Frecuencia relativa(hi): Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el número de
datos, por ejemplo, volviendo a la situación planteada líneas arriba, 20/100 es igual a
0,2 o 20%.
Frecuencia absoluta acumulada(Fi): Resulta de sumar las frecuencias absolutas de
una clase o grupo de la muestra (o población) con la anterior o las anteriores. Por
ejemplo, para calcular la frecuencia absoluta acumulada del tercer grupo se suman las
frecuencias absolutas del primer, segundo y tercer grupo.
Frecuencia relativa acumulada(Hi): Es el resultado de sumar las frecuencias relativas,
tal y como explicamos para la frecuencia absoluta acumulada. Por ejemplo, para
calcular la frecuencia relativa acumulada del cuarto grupo, se suman las frecuencias
relativas del primer, segundo, tercer y cuarto grupo.
8
TALLER PSEINT
1. Averigua los siguientes conceptos: ¿Qué diferencia hay entre un contador y un
acumulador, como declarar una variable en pseint, los lenguajes pueden ser de
tres tipos favor explique cada uno, java-python y c++ que representan?
Diferencia entre un contador y un acumulador: contador es una variable que
usamos para contar algo. Normalmente lo usamos dentro de un ciclo y cambiamos su
valor sumándole o restándole una constante, es decir siempre se le suma o se le resta
la misma cantidad. El caso más utilizado es incrementar la variable en uno.
9
En cambio un acumulador es una variable que se usa para sumar valores, aunque
igual que el contador se utiliza normalmente dentro de un ciclo, la diferencia que hay
dentro del contador y el acumulador es que el acumulador le cambiamos su valor
sumándole una variable, es decir no siempre se le suma la misma cantidad.
Declarar variable en Pseint: para declarar variable en Pseint, lo que debemos hacer
es indicarle un nombre a la variable y su tipo (numérico, lógico y cadena) antes del
inicio del programa, separados por comas.
JAVA:
Java es un lenguaje de programación de elevado grado con el que se puede redactar
a códigos que sean interpretados por plataformas así sea como aplicaciones para
escritorio, Internet o móviles. La más grande virtud de Java es su portabilidad y
libertad de las plataformas.
Esta plataforma posee principio básico de cualquier lenguaje de programación, posee
un compilador que permite convertir código fuente en código de bytes (bytecode).Pero,
la diferencia con otros lenguajes es que el código no es para un sistema operativo o
plataformas definido si no para una máquina virtual.
Presentación de Java
Hay dos figuras que representan que estamos usando Java, y las vemos en nuestros
equipos
Imagenes tomadas de
https://www.welivesecurity.com/wp-content/uploads/es-la/2013/01/Java-Logo.png
10
Interpretación
para que las aplicaciones de Java puedan funcionar, organizar y tener una máquina
virtual que es la encargada de ejercer los programas. Esta máquina virtual toma los
bytecodes y los transforma en class.
Python:
En términos técnicos, Python es un lenguaje de programación de elevado grado,
orientado a objetos, con una semántica dinámica incorporada, primordialmente para el
desarrollo web y de aplicaciones informáticas.
Python es subjetivamente fácil, por lo cual es simple de aprender, debido a que
necesita una sintaxis exclusiva que se reúne en la legibilidad. Los desarrolladores
tienen la posibilidad de leer y traducir el código Python muchísimo más de forma fácil
que otros idiomas.
funcionamiento:
El lenguaje de programación Python usa módulos de código que son intercambiables
en vez de una extensa lista de indicaciones que era estándar para los idiomas de
programación servible.
la utilización estándar de Python se denomina “cpython''.Al Fin y al cabo, no convierte
su código en lenguaje de máquina o código máquina,algo que el hardware puede
comprender.
Imagenes tomadas de
https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTPccuEwmvaZAgCmJtPS62
2unzigQyv-KepKA&usqp=CAU
11
C++
Es un grupo de funcionalidades, definiciones de tipos de datos y declaraciones de
cambiantes contenidos en un grupo de ficheros. Un programa en C continuamente
empieza a realizar la funcionalidad con nombre main.
C + + es un ejemplo de lenguaje de programación compilado, multiparadigma,
principalmente de tipo imperativo y orientado a objetos, incluyendo también
programación genérica y funcional, características estas últimas que comentaremos
más adelante en el curso..
Origen:
Fue diseñado a mediados de los años 80 por el danés Bjarne Stroustrup. Su intención
fue la de extender el lenguaje de programación C (con mucho éxito en ese momento)
para que tuviese los mecanismos necesarios para manipular objetos. Por lo tanto C++
contiene los paradigmas de la programación estructurada y orientada a objetos, por lo
que se le conoce como un lenguaje de programación multiparadigma.
Aplicaciones y usos de C++:
Las aplicaciones del lenguaje C++ son muy extensas. Podemos nombrar que
navegadores WEB, Sistemas operativos, Bases de datos, bibliotecas, aplicaciones
gráficas, nubes, videojuegos, compiladores, etc están escritos o tienen bastante de su
estructura, programada C ++. Vamos a hablar de algunas de estas aplicaciones:
Bases de Datos: MySQL, una de las bases de datos más utilizadas está escrita en
C++.
Navegadores WEB: Utilizan C++ porque necesitan rapidez a la hora de mostrar los
resultados en pantalla.
Sistemas operativos:
La columna principal tanto de Windows, como Linux o Mac OS, están escritas en C +
+. Su potencia y rapidez lo hace un lenguaje de programación ideal para programar un
sistema operativo.
Compiladores: los compiladores de muchos lenguajes de programación están escritos
en C++.
Videojuegos: C++ es utilizado aún en el mundo de los videojuegos, bien para
programar motores gráficos o para alguna parte concreta del videojuego.
12
También tiene otras aplicaciones como en máquinas médicas, relojes inteligentes, etc.
por su capacidad de estar más cerca del lenguaje máquina que otros lenguajes de alto
nivel.
Por todos estos usos y aplicaciones podemos concluir que la importancia del lenguaje
C++ es muy grande y está presente en muchos sitios.
Imagen tomada de
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/18/ISO_C%2B%2B_Logo.sv
g/1822px-ISO_C%2B%2B_Logo.svg.png
2. Representa el algoritmo usando el programa pseint en modo flexible y muestre
el diagrama de flujo, Hacer las capturas de pantalla.
● Toma 2 números, hacer la resta, la multiplicación y la división; muestre el
resultado.
13
● Calcular el promedio de 4 calificaciones o el promedio de 4 notas
● Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un triángulo
14
● Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un círculo.
● Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a
Fahrenheit.
● Hacer un programa para convertir una longitud ingresada en pulgadas a pies.
15
● Ingresar por teclado el nombre y la edad de cualquier persona e imprima tanto
el nombre como la edad.
16
Conclusión
Después de finalizar el trabajo logramos comprender y distinguir sobre los
diferentes conceptos de programación, métodos estadísticos y también de
algunas funciones, variables y lenguajes en el programa Pseint.
En el proceso aprendimos sobre las variedades de conceptos de programación
y métodos estadísticos, también de lo que estos constituyen y cómo estos
sirven para el manejo de la información o datos investigativos con el fin de
comprobar una o varias partes de la hipótesis general y como los métodos
estadísticos son realmente algo útil en una diversidad de áreas laborales.
En cuanto a Pseint aprendimos sobre las variables (contador y acumulador) y
lenguajes Java, Python y c++, sus interpretaciones, funcionamientos,
aplicaciones y usos de estas. Por último realizamos la representación del
algoritmo en modo flexible en Pseint y aprendimos sobre el proceso que se
lleva a cabo para hacer cada una de las funciones pedidas.
Bibliografía
- Westreicher, G. (2021, 15 mayo). Distribución de frecuencias. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/distribucion-de-frecuencias.html
- López, J. F. (2022, 12 enero). Variable estadística. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/variable-estadistica.html
- Velázquez, A. (2019, 26 julio). ¿Cuál es la diferencia entre población y muestra?
QuestionPro.
https://www.questionpro.com
- Ludeña, J. A. (2021, 15 octubre). Hipótesis estadística. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/hipotesis-estadistica.html
- Algara, D. G. (2021, 18 mayo). EDUCACIÓN: El uso de estadísticas en el aula. Por
Diego González Algara. eloriente.net.
http://www.eloriente.net/home/2017/04/17/educacion-uso-estadisticas-aula-diego-gonzal
ez-algara/#:%7E:text=La%20Estad%C3%ADstica%20se%20ocupa%20de,tomar%20de
cisiones%20en%20diferentes%20niveles.
-
18
Temas encargados a Sara Maya: Conceptos de programación, métodos estadísticos,
introducción, portada.
Temas encargados a Valentina Cárdenas: Desarrollo del taller de Pseint, tabla de
contenido.
Temas encargados a Melissa Rodríguez: Desarrollo del taller de Pseint, mapa
conceptual.
Temas encargados a Angela Hilamo: Conclusiones, primera pregunta del taller de
Pseint
Temas encargados a Valeria Naranjo: Contraportada, Conceptos de programación,
métodos estadísticos.
Links de los blogs
Valentina Cárdenas Rios https://valtecnology.blogspot.com
Valeria Naranjo Cárdenas https://valetic10.blogspot.com/
Melissa Rodríguez Navia https://blogtecnologiamelissa.blogspot.com/?m=1
Sara Isabel Maya https://tecnoconmaya.blogspot.com/
Angel Hilamo https://ang3lat3cnologia.blogspot.com/
19
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  • 1. BLOG, CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN, MÉTODOS ESTADÍSTICOS. Valentina Cárdenos Ríos Angela María Hilamo Joaquí Sara Isabel Maya Lasso Valeria Naranjo Cárdenas Melissa Rodríguez Navia Grado 11-7 I.E. Liceo Departamental Área de Tecnología Santiago de Cali 2022
  • 2. BLOG, CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN, MÉTODOS ESTADÍSTICOS. Valentina Cárdenos Ríos Angela María Hilamo Joaquí Sara Isabel Maya Lasso Valeria Naranjo Cárdenas Melissa Rodríguez Navia. Grado 11-7 Profesor: Guillermo Mondragon I.E. Liceo Departamental Área de Tecnología Santiago de Cali 2022
  • 3. Tabla de contenido ● Introducción.…………………………………………………………………………. 1 ● Conceptos de programación y métodos estadísticos…………………………..2-7 ● Mapa conceptual……………………………………………………………………...8 ● Taller Pseint…………………………………………………………………………8-16 ● Conclusiones…………………………………………………………………………17 ● Bibliografía…………………………………………………………………………….18 ● Anexos…………………………………………………………………………………19
  • 4. 1 Introducción El presente trabajo nos ayudará a conocer sobre los métodos estadísticos y todo lo que constituyen. Podemos decir que el método estadístico consiste en una serie de procedimientos para el manejo de los datos de la investigación. Este manejo de datos tiene por propósito la comprobación mediante experimentos e investigaciones, en una parte de la realidad de una o varias consecuencias deducidas de la hipótesis general. Así mismo abordaremos temas sobre la distribución de frecuencias, variables, frecuencia absoluta y acerca de cómo la estadística es importante en distintas áreas laborales.
  • 5. 2 CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN, MÉTODOS ESTADÍSTICOS. 2. Métodos estadísticos, Población, muestra Averigua: que es la estadística, ramas y de qué trata cada una Aplicaciones de la estadística (educación, contaduría, administración, gerontología, deporte, economía) Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal. 3. Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa porcentual, equivalencia en grados Métodos estadísticos: El método estadístico consiste en una serie de procedimientos para el manejo de los datos cualitativos y cuantitativos de la investigación. Este manejo de datos tiene por propósito la comprobación, en una parte de la realidad de una o varias consecuencias verticales deducidas de la hipótesis general de la investigación. Las características que adoptan los procedimientos propios del método estadístico dependen del diseño de investigación seleccionado para la comprobación de la consecuencia verificable. Población: Se refiere al universo, conjunto o totalidad de elementos sobre los que se investiga o hacen estudios. Muestra: Es una parte o subconjunto de elementos que se seleccionan previamente de una población para realizar un estudio.
  • 6. 3 La estadística: Es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un conjunto de datos que tiene como objetivo encontrar explicaciones y predicciones sobre fenómenos observados. Consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Podría decirse que es la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a partir de la información obtenida. ❖ Estadística descriptiva: Se refiere a los métodos de recolección, organización, resumen y presentación de un conjunto de datos. Se trata principalmente de describir las características fundamentales de los datos y para ellos se suelen utilizar indicadores, gráficos y tablas. ❖ Estadística inferencial: Se trata de un paso más allá de la mera descripción. Se refiere a los métodos utilizados para poder hacer predicciones, generalizaciones y obtener conclusiones a partir de los datos analizados teniendo en cuenta el grado de incertidumbre existente. 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.
  • 7. 4 Educación: Debido a que es un método científico que pretende sacar conclusiones a partir de observaciones realizadas. La estadística educativa, permite recolectar información para analizarla y tomar decisiones en diferentes niveles. Administración: La estadística es una disciplina de gran importancia para el análisis de la empresa en general y, en particular, también para los procesos de mejora en la gestión por procesos, siempre que se utilice de forma rigurosa y con una metodología precisa y clara. De lo contrario, un mal uso de los datos puede traer efectos peligrosos. Deporte: Los métodos estadísticos matemáticos además de facilitar la recolección y organización de los datos en el desarrollo del entrenamiento deportivo posibilitan conocer si se han cumplido o no los objetivos planteados, retroalimenta al entrenador y este decide sobre la estrategia a seguir con sus atletas, siempre tratando de alcanzar elevados rendimientos deportivos, pero sin comprometer la calidad de vida del atleta. 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.
  • 8. 5 ❖ 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”. Hipótesis La hipótesis estadística es la suposición que se realiza acerca de las características de una población. Es utilizada para verificarla o rechazarla tras realizar el estudio estadístico pertinente. Tipos de hipótesis: ❖ Causales: Como su propio nombre indica, este tipo de hipótesis tienen el objetivo de explicar los factores de causalidad existentes entre dos o más variables estadísticas. Si bien es cierto, causalidad no es lo mismo que correlación, pero sí que es necesario que para que exista causalidad haya correlación. ❖ Correlacionales: Estas hipótesis tratan de establecer qué tipo de relación existe entre dos variables. Por ejemplo, cuanto más deporte realice una persona, mejor condición física tendrá. Este tipo de correlación es positiva. Sin embargo, cuanto más deporte haga una persona, menor número de problemas de salud sufrirá, existiendo una correlación negativa. ❖ Diferencia de grupos: Tienen el objetivo de crear una distinción entre dos o más grupos estudiados en función de las características de los mismos. Un ejemplo de este tipo podría ser que las mujeres presentan un menor número de partes de accidentes de coche que los hombres. ❖ Descriptivas: Son aquellas hipótesis que tienen la función de informar acerca de la relación existente entre dos o más variables.
  • 9. 6 Variable: Una variable estadística es una característica de una muestra o población de datos que puede adoptar diferentes valores. Cuando hablamos de variable estadística estamos hablando de una cualidad que, generalmente adopta forma numérica. Por ejemplo, la altura de Juan es de 180 centímetros. La variable estadística es la altura y está medida en centímetros. Datos: Son números que representan las modalidades de las variables. Por ejemplo, el 1 puede representar la modalidad "Mujer", el 6.3 representa una de las magnitudes que podemos registrar en la variable "grado de conocimiento de las técnicas estadísticas". Los datos pueden ser clasificados según diferentes criterios, uno de los cuales se basa en las modalidades que presentan: Se dirá que son datos dicotómicos los que provienen de variables que solo admiten dos modalidades (por ejemplo, la variable "género"), son datos dicotomizados aquellos que presentan dos categorías, pero provienen de variables con más de dos modalidades (por ejemplo, datos con valores 1 y 0 que representan aprobado y suspenso) Nivel de medición nominal: El primer paso en el análisis de datos es entender lo que estos significan. Esto se facilita clasificando cada variable según su nivel de medición. El nivel de medición se refiere a la relación entre los valores que se asignan a los atributos de una variable. El nivel nominal es apenas una medida. Se refiere a la cualidad más que a la cantidad. Un nivel nominal de medición es simplemente una cuestión de diferenciar por nombre, por ejemplo, 1 = hombre, 2 = mujer.
  • 10. 7 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 recolección de la información que contienen los datos. La distribución de frecuencias es la forma en la que un conjunto de datos se clasifica en distintos grupos excluyentes entre sí. Es decir, si un dato pertenece a un grupo no puede pertenecer a otro, en otras palabras, es la manera en la que se ordena una serie de observaciones en diferentes grupos, y normalmente en modo ascendente o descendente. Tipos de distribuciones de frecuencia: Los tipos de distribuciones de frecuencia son los siguientes Frecuencia absoluta (fi): Es la cantidad de observaciones que pertenecen a cada grupo. También, se interpreta como la cantidad de veces que se repite un suceso. Por ejemplo, continuando con el caso anterior, puede ser que de un grupo de 100 personas, 20 de ellos tengan entre 26 y 40 años. Frecuencia relativa(hi): Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el número de datos, por ejemplo, volviendo a la situación planteada líneas arriba, 20/100 es igual a 0,2 o 20%. Frecuencia absoluta acumulada(Fi): Resulta de sumar las frecuencias absolutas de una clase o grupo de la muestra (o población) con la anterior o las anteriores. Por ejemplo, para calcular la frecuencia absoluta acumulada del tercer grupo se suman las frecuencias absolutas del primer, segundo y tercer grupo. Frecuencia relativa acumulada(Hi): Es el resultado de sumar las frecuencias relativas, tal y como explicamos para la frecuencia absoluta acumulada. Por ejemplo, para calcular la frecuencia relativa acumulada del cuarto grupo, se suman las frecuencias relativas del primer, segundo, tercer y cuarto grupo.
  • 11. 8 TALLER PSEINT 1. Averigua los siguientes conceptos: ¿Qué diferencia hay entre un contador y un acumulador, como declarar una variable en pseint, los lenguajes pueden ser de tres tipos favor explique cada uno, java-python y c++ que representan? Diferencia entre un contador y un acumulador: contador es una variable que usamos para contar algo. Normalmente lo usamos dentro de un ciclo y cambiamos su valor sumándole o restándole una constante, es decir siempre se le suma o se le resta la misma cantidad. El caso más utilizado es incrementar la variable en uno.
  • 12. 9 En cambio un acumulador es una variable que se usa para sumar valores, aunque igual que el contador se utiliza normalmente dentro de un ciclo, la diferencia que hay dentro del contador y el acumulador es que el acumulador le cambiamos su valor sumándole una variable, es decir no siempre se le suma la misma cantidad. Declarar variable en Pseint: para declarar variable en Pseint, lo que debemos hacer es indicarle un nombre a la variable y su tipo (numérico, lógico y cadena) antes del inicio del programa, separados por comas. JAVA: Java es un lenguaje de programación de elevado grado con el que se puede redactar a códigos que sean interpretados por plataformas así sea como aplicaciones para escritorio, Internet o móviles. La más grande virtud de Java es su portabilidad y libertad de las plataformas. Esta plataforma posee principio básico de cualquier lenguaje de programación, posee un compilador que permite convertir código fuente en código de bytes (bytecode).Pero, la diferencia con otros lenguajes es que el código no es para un sistema operativo o plataformas definido si no para una máquina virtual. Presentación de Java Hay dos figuras que representan que estamos usando Java, y las vemos en nuestros equipos Imagenes tomadas de https://www.welivesecurity.com/wp-content/uploads/es-la/2013/01/Java-Logo.png
  • 13. 10 Interpretación para que las aplicaciones de Java puedan funcionar, organizar y tener una máquina virtual que es la encargada de ejercer los programas. Esta máquina virtual toma los bytecodes y los transforma en class. Python: En términos técnicos, Python es un lenguaje de programación de elevado grado, orientado a objetos, con una semántica dinámica incorporada, primordialmente para el desarrollo web y de aplicaciones informáticas. Python es subjetivamente fácil, por lo cual es simple de aprender, debido a que necesita una sintaxis exclusiva que se reúne en la legibilidad. Los desarrolladores tienen la posibilidad de leer y traducir el código Python muchísimo más de forma fácil que otros idiomas. funcionamiento: El lenguaje de programación Python usa módulos de código que son intercambiables en vez de una extensa lista de indicaciones que era estándar para los idiomas de programación servible. la utilización estándar de Python se denomina “cpython''.Al Fin y al cabo, no convierte su código en lenguaje de máquina o código máquina,algo que el hardware puede comprender. Imagenes tomadas de https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTPccuEwmvaZAgCmJtPS62 2unzigQyv-KepKA&usqp=CAU
  • 14. 11 C++ Es un grupo de funcionalidades, definiciones de tipos de datos y declaraciones de cambiantes contenidos en un grupo de ficheros. Un programa en C continuamente empieza a realizar la funcionalidad con nombre main. C + + es un ejemplo de lenguaje de programación compilado, multiparadigma, principalmente de tipo imperativo y orientado a objetos, incluyendo también programación genérica y funcional, características estas últimas que comentaremos más adelante en el curso.. Origen: Fue diseñado a mediados de los años 80 por el danés Bjarne Stroustrup. Su intención fue la de extender el lenguaje de programación C (con mucho éxito en ese momento) para que tuviese los mecanismos necesarios para manipular objetos. Por lo tanto C++ contiene los paradigmas de la programación estructurada y orientada a objetos, por lo que se le conoce como un lenguaje de programación multiparadigma. Aplicaciones y usos de C++: Las aplicaciones del lenguaje C++ son muy extensas. Podemos nombrar que navegadores WEB, Sistemas operativos, Bases de datos, bibliotecas, aplicaciones gráficas, nubes, videojuegos, compiladores, etc están escritos o tienen bastante de su estructura, programada C ++. Vamos a hablar de algunas de estas aplicaciones: Bases de Datos: MySQL, una de las bases de datos más utilizadas está escrita en C++. Navegadores WEB: Utilizan C++ porque necesitan rapidez a la hora de mostrar los resultados en pantalla. Sistemas operativos: La columna principal tanto de Windows, como Linux o Mac OS, están escritas en C + +. Su potencia y rapidez lo hace un lenguaje de programación ideal para programar un sistema operativo. Compiladores: los compiladores de muchos lenguajes de programación están escritos en C++. Videojuegos: C++ es utilizado aún en el mundo de los videojuegos, bien para programar motores gráficos o para alguna parte concreta del videojuego.
  • 15. 12 También tiene otras aplicaciones como en máquinas médicas, relojes inteligentes, etc. por su capacidad de estar más cerca del lenguaje máquina que otros lenguajes de alto nivel. Por todos estos usos y aplicaciones podemos concluir que la importancia del lenguaje C++ es muy grande y está presente en muchos sitios. Imagen tomada de https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/18/ISO_C%2B%2B_Logo.sv g/1822px-ISO_C%2B%2B_Logo.svg.png 2. Representa el algoritmo usando el programa pseint en modo flexible y muestre el diagrama de flujo, Hacer las capturas de pantalla. ● Toma 2 números, hacer la resta, la multiplicación y la división; muestre el resultado.
  • 16. 13 ● Calcular el promedio de 4 calificaciones o el promedio de 4 notas ● Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un triángulo
  • 17. 14 ● Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un círculo. ● Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a Fahrenheit. ● Hacer un programa para convertir una longitud ingresada en pulgadas a pies.
  • 18. 15 ● Ingresar por teclado el nombre y la edad de cualquier persona e imprima tanto el nombre como la edad.
  • 19. 16 Conclusión Después de finalizar el trabajo logramos comprender y distinguir sobre los diferentes conceptos de programación, métodos estadísticos y también de algunas funciones, variables y lenguajes en el programa Pseint. En el proceso aprendimos sobre las variedades de conceptos de programación y métodos estadísticos, también de lo que estos constituyen y cómo estos sirven para el manejo de la información o datos investigativos con el fin de comprobar una o varias partes de la hipótesis general y como los métodos estadísticos son realmente algo útil en una diversidad de áreas laborales. En cuanto a Pseint aprendimos sobre las variables (contador y acumulador) y lenguajes Java, Python y c++, sus interpretaciones, funcionamientos, aplicaciones y usos de estas. Por último realizamos la representación del algoritmo en modo flexible en Pseint y aprendimos sobre el proceso que se lleva a cabo para hacer cada una de las funciones pedidas.
  • 20. Bibliografía - Westreicher, G. (2021, 15 mayo). Distribución de frecuencias. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/distribucion-de-frecuencias.html - López, J. F. (2022, 12 enero). Variable estadística. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/variable-estadistica.html - Velázquez, A. (2019, 26 julio). ¿Cuál es la diferencia entre población y muestra? QuestionPro. https://www.questionpro.com - Ludeña, J. A. (2021, 15 octubre). Hipótesis estadística. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/hipotesis-estadistica.html - Algara, D. G. (2021, 18 mayo). EDUCACIÓN: El uso de estadísticas en el aula. Por Diego González Algara. eloriente.net. http://www.eloriente.net/home/2017/04/17/educacion-uso-estadisticas-aula-diego-gonzal ez-algara/#:%7E:text=La%20Estad%C3%ADstica%20se%20ocupa%20de,tomar%20de cisiones%20en%20diferentes%20niveles. - 18
  • 21. Temas encargados a Sara Maya: Conceptos de programación, métodos estadísticos, introducción, portada. Temas encargados a Valentina Cárdenas: Desarrollo del taller de Pseint, tabla de contenido. Temas encargados a Melissa Rodríguez: Desarrollo del taller de Pseint, mapa conceptual. Temas encargados a Angela Hilamo: Conclusiones, primera pregunta del taller de Pseint Temas encargados a Valeria Naranjo: Contraportada, Conceptos de programación, métodos estadísticos. Links de los blogs Valentina Cárdenas Rios https://valtecnology.blogspot.com Valeria Naranjo Cárdenas https://valetic10.blogspot.com/ Melissa Rodríguez Navia https://blogtecnologiamelissa.blogspot.com/?m=1 Sara Isabel Maya https://tecnoconmaya.blogspot.com/ Angel Hilamo https://ang3lat3cnologia.blogspot.com/ 19