Trabajo de tecnología

1. MariaCamila Lozano
Mariana Mejia Murillo
Ivana Muñoz Bedoya
Emerson Pino Caicedo
Ana Sofía Rodríguez Cruz
Grado 11-4
Docente Guillermo Mondragon
I.E. Liceo Departamental
Área de Tecnología
Santiago de Calí
2024

2. TABLA DE CONTENIDO
1. ¿Qué es la estadística?__________________________________________________ 3
2. Ramas de la estadística.__________________________________________________3
Estadística descriptiva___________________________________________________ 3
Estadística inferencial____________________________________________________ 4
3. APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA______________________________________ 5
Economía_____________________________________________________________ 5
Contaduría____________________________________________________________ 5
Política_______________________________________________________________ 6
Deporte_______________________________________________________________ 6
Hipótesis______________________________________________________________ 7
Variable y Dato_________________________________________________________ 7
Población_____________________________________________________________ 7
Muestra_______________________________________________________________ 8
Nivel de medición nominal________________________________________________ 8
4. Distribución de la frecuencia._____________________________________________ 8
Nombre de la variable____________________________________________________ 9
Frecuencia absoluta_____________________________________________________ 9
Frecuencia relativa porcentual____________________________________________ 10
5. CONCLUSIONES_______________________________________________________ 10
6. REFERENCIAS_________________________________________________________11
7. LINKS BLOGGER______________________________________________________ 11

3. 1.¿Qué es la estadística?
La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la recolección,
análisis e interpretación de datos. La estadística se utiliza en una amplia variedad de
campos, incluyendo la ciencia, la ingeniería, la medicina, la economía y la
investigación social.
En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la estadística
es una herramienta clave para analizar y modelar datos. Los algoritmos de
aprendizaje automático utilizan técnicas estadísticas para identificar patrones y
relaciones en los datos y para hacer predicciones y tomar decisiones informadas.
Algunos de los conceptos estadísticos importantes en el aprendizaje automático
incluyen la teoría de probabilidad, la inferencia estadística, la regresión, el análisis
de varianza, el análisis de series temporales y la clasificación. Estos conceptos se
utilizan para modelar datos, identificar patrones y tendencias, hacer predicciones y
evaluar la precisión de los modelos.
La estadística sirve para conocer comportamientos, aspectos de la industria y
tendencias en el mercado. Por ejemplo, ese es el caso de Netflix, la plataforma de
películas y series que reúne datos de sus usuarios para saber cuál es el contenido
que más les gusta. Así, pueden decidir cuál será la película del momento o qué
serie lanzarán el próximo mes.
2.Ramas de la estadística.
Estadística descriptiva
La estadística descriptiva es la rama de la estadística que proporciona una base racional y
es la primera parte de un análisis estadístico. Consiste en la presentación y recopilación de
los datos y está compuesta por diferentes elementos, tales como: La media, la mediana, la
moda, Varianza, y Desviación estándar.
No obstante, para que estos datos sean fiables se debe tener una metodología muy
bien definida y libre de sesgos. Un ejemplo muy común de este tipo de estadística
son los censos o para calcular las estadísticas de los eventos deportivos.

4. Estadística inferencial
La estadística inferencial se caracteriza analizar una muestra representativa del
total del estudio para luego emitir juicio sobre la población general. En ese sentido,
la muestra seleccionada debe ser elegida con cuidado para que exista una buena
representación de la población.Es muy utilizada para hacer generalizaciones, como
la estimación de la demanda de un determinado producto. De hecho, el mejor
ejemplo de estadística inferencial son las encuestas.
En resumen de la estadística descriptiva y la estadística inferencial. La primera
describe las propiedades de los datos de muestra y población, mientras que la
segunda utiliza dichas propiedades para comprobar hipótesis y emitir conclusiones.

5. 3. APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA
Economía
Dentro del campo financiero la estadística es estrictamente necesaria porque forma parte
del control administrativo, ayuda a ver la economía en diferentes niveles, proyectar gastos y
determinar el retorno de la inversión.
La estadística económica suministra métodos que permiten el análisis de hechos
económicos, poniendo de manifiesto sus características más importantes (cifras), Se
puede definir la estadística aplicada como "un conjunto de procedimientos para
reunir, medir, clasificar, codificar, computar, analizar y resumir información numérica
adquirida sistemáticamente"
Contaduría
Se representa en una forma de presentar, analizar y procesar datos, para la gestión de
procesos económicos, la presentación de informes y resultados.
La estadística en la contaduría permite extraer conclusiones de un colectivo más
amplio y recurre a los métodos estadísticos para establecer los hechos futuros y
facilitar la elaboración de los cálculos de estimación probables y enunciación de
leyes estadísticos económicos financieros. Además ayuda a cuantificar los valores o
posibles reacciones a una decisión tomada en una empresa.

6. Política
La información estadística independiente, clara y disponible es una herramienta
esencial para la toma de decisiones de los ciudadanos. Una sociedad bien
informada tiene mayor capacidad de evaluar la actuación del gobierno y calificar de
manera más fundamentada las acciones del poder público.
Deporte
La estadística abarca un campo de conocimiento aplicable a cualquier deporte o actividad
física y conlleva un conocimiento que puede ayudar al futuro profesional a ámbitos como la
investigación.
La estadística en el deporte permite realizar un análisis más objetivo, tanto
cuantitativo como cualitativo, de los datos que recoge para su interpretación de los
procesos.

7. Hipótesis
La inferencia estadística nos permite estimar parámetros a partir de datos de muestra, ya
sea mediante un estimador puntual o un intervalo de confianza. Sin embargo, en situaciones
de ingeniería, ciencia y administración, es común enfrentarse a la necesidad de tomar
decisiones basadas en proposiciones sobre parámetros, lo cual nos lleva al concepto de
hipótesis estadística. La prueba de hipótesis es una herramienta fundamental en la
inferencia estadística, ya que nos permite evaluar y tomar decisiones sobre supuestos
relacionados con los parámetros de una o más poblaciones, se divide en dos tipos: la
hipótesis nula, que representa una afirmación de no efecto o no diferencia, y la hipótesis
alternativa, que sugiere lo contrario. Para probar estas hipótesis, se recopilan datos y se
realiza un análisis estadístico para determinar si hay evidencia suficiente para rechazar la
hipótesis nula a favor de la hipótesis alternativa. Esta capacidad para formular y probar
hipótesis es extremadamente útil en problemas de toma de decisiones, pruebas y
experimentos en diversos campos.
Variable y Dato
Las variables representan las características de los elementos u objetos que están siendo
estudiados, mientras que los datos son los valores asociados a cada variable. Cada
conjunto de mediciones obtenidas para un elemento u objeto se conoce como observación.
Existen dos tipos principales de datos: cualitativos y cuantitativos. Los datos
cualitativos consisten en etiquetas o denominaciones que identifican atributos del
objeto estudiado, permitiendo categorizarlos en una escala nominal o una escala
ordinal. Por otro lado, los datos cuantitativos requieren valores numéricos que
indiquen cantidades o magnitudes, lo que permite la generación de estadísticas
numéricas como la media, el promedio, el coeficiente de variación, entre otros.
En general, la estadística se centra principalmente en el análisis de datos
cuantitativos, los cuales suelen ser previamente categorizados por datos
cualitativos. Este enfoque integral nos brinda la capacidad de comprender y analizar
una amplia gama de fenómenos y situaciones a través de la combinación y análisis
de ambos tipos de datos.
Población
Una población estadística (en un ámbito, clara y abiertamente referido al mundo de la
estadística, simplemente como población), es el conjunto de elementos que son de interés
para un experimento, un estudio, o una consideración de algún tipo. Una población
estadística puede ser un grupo de objetos existentes o una hipotética y potencialmente un
infinito grupo de objetos concebidos como una generalización de la experiencia.

8. Muestra
Una muestra estadística se entiende como un subconjunto más o menos representativo de
una población estadística, aislando del resto con fines de evaluación y estudio. Es decir, se
trata de un fragmento de la totalidad de elementos a estudiar, compuesta por un número
más manejable de ellos, seleccionados (idealmente) al azar. La lógica detrás de la toma de
una muestra estadística es que, dadas las condiciones propicias, puede estudiarse un
conjunto muy voluminoso a través de porciones más pequeñas que resulten
representativas, o sea, que sean más o menos proporcionales al resto.
Nivel de medición nominal
Comprende los datos nominales que no tienen un orden; es el nivel de medición
más débil. Los números u otros símbolos se usan simplemente para clasificar un
objeto, persona o característica. En una escala nominal, la operación consiste en
dividir una clase denominada en un conjunto de subclases mutuamente excluyentes.
La única relación envuelta es la de equivalencia, simbolizada por el signo =, o su
ausencia, por el símbolo ≠.
En las escalas nominales la única operación admisible es la de transformación “uno
a uno” o “simétrica”. Esto implica que los símbolos en la escala pueden ser
intercambiados siempre que esto sea hecho consistente y completamente. Las
únicas estadísticas descriptivas admisibles son aquellas que no cambiarán con una
transformación de este tipo:el modo y las frecuencias. Bajo ciertas condiciones se
pueden probar hipótesis relacionadas con la distribución de casos en las categorías
usando un chi cuadrado o una prueba exacta de Fisher. La prueba de asociación
más común para datos nominales es el coeficiente C de contingencia.
4. Distribución de la frecuencia.
La distribución de la frecuencia es un concepto utilizado en estadística que se
refiere a la forma en que se distribuyen los valores de una variable en un conjunto
de datos. Básicamente, muestra la frecuencia con la que ocurre cada valor o rango
de valores dentro de un conjunto de datos.
Cuando se habla de la distribución de frecuencia, se está analizando la manera en
que los diferentes valores de una variable están dispersos o agrupados en un
conjunto de datos. Esto puede ser representado mediante una tabla de frecuencias,
donde se muestra la frecuencia con la que ocurre cada valor o intervalo de valores
en los datos.
La distribución de frecuencia es una herramienta fundamental en estadística
descriptiva, ya que proporciona información importante sobre la estructura y

9. patrones de los datos, lo que facilita su comprensión y análisis. Además, puede ser
utilizada para calcular otros estadísticos descriptivos como la media, la mediana, la
moda, la varianza, entre otros.
Nombre de la variable
El nombre de la variable se refiere al nombre o etiqueta que se le asigna a una
característica o atributo que está siendo observado, medido y analizado en un conjunto de
datos. En estadística y en investigación, las variables pueden ser cualquier característica,
atributo o propiedad que pueda tomar diferentes valores.
Por ejemplo, si estás realizando un estudio sobre el rendimiento académico de los
estudiantes, algunas variables podrían ser:
1. “Edad” - que representa la edad de los estudiantes.
2. “Nota de sociales” - que representa las calificaciones obtenidas en la asignatura
de sociales.
3. “Genero” - que representa el sexo de los estudiantes.
En este caso, “Edad” , “Nota de sociales” y “Género” son los nombres de las variables que
están siendo analizadas en el estudio. Es importante asignar nombres claros y descriptivos
a las variables para facilitar la comprensión de los datos y su análisis posterior.
Frecuencia absoluta
Las frecuencias absolutas representan el número de veces que ocurre un valor específico o
un intervalo de valores en un conjunto de datos. En otras palabras, es el recuento o conteo
de la cantidad de veces que aparece cada valor individual o intervalo de valores en una
distribución de datos.
Por ejemplo, si estás analizando las edades de un grupo de personas y tienes los
siguientes datos.
20, 25, 30, 25, 35, 30, 30, 25, 40
La frecuencia absoluta de la edad 25 serie 3, porque el valor 25 aparece tres veces
en el conjunto de datos.

10. Frecuencia relativa porcentual
La frecuencia relativa porcentual es una medida estadística que muestra la proporción de
veces que ocurre un valor específico o un intervalo de valores en relación con el total de
observaciones en un conjunto de datos, expresada como un porcentaje.
Para calcular la frecuencia relativa porcentual de un valor o intervalo de valores, se
divide la frecuencia absoluta (el número de veces que aparece ese valor) entre el
total de observaciones en el conjunto de datos y luego se multiplica por 1000 para
obtener el porcentaje.
5. CONCLUSIONES
● La estadística es una herramienta muy importante en nuestro día a día ya
que nos ayuda a facilitar la obtención de datos y así poder entender el mundo
que nos rodea;esto debido a que podemos analizar y sacar conclusiones
como por ejemplo de poblaciones, de cantidades de ciertas cosas, muestras,
etc.
● Conocer acerca de los métodos estadísticos nos puede ayudar de forma
exponencial en nuestras vidas y proyectos futuros en la toma de decisiones
ya que esto es primordial si en un futuro queremos tener un cargo
administrativo o formar nuestro propio negocio, todo el desarrollo de esta
actividad nos dará herramientas para entender cómo hacerlo.
● La estadística es algo vital para la vida diaria en diferentes ámbitos
considerados muy importantes (economía, política y deporte). Nos ayuda a
comprender y analizar con diferentes métodos de investigación para llegar a
un resultado más efectivo.
● La combinación de la distribución de frecuencia, el nombre de la variable, la
frecuencia absoluta y la frecuencia relativa porcentual proporciona una
comprensión profunda de la estructura y los patrones de los datos, lo que
facilita su interpretación y análisis en diversos contextos..

11. 6. REFERENCIAS
https://gamco.es/glosario/estadistica/
https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
https://www.euroinnova.edu.es/blog/ramas-de-la-estadistica#cuales-son-las-ramas-de-la-est
adistica
https://ruc.udc.es/dspace/bitstream/handle/2183/28698/PousaMart%C3%ADnez_David_TG
F_2021.pdf?sequence=2&isAllowed=y
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9016307.pdf
https://vlex.es/vid/estadistica-importancia-metodos-estadisticos-54107673
https://es.m.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_frecuencias
http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap2-1.htm
https://interactivechaos.com/es/manual/tutorial-de-m/nombres-de-variables
https://economipedia.com/definiciones/frecuencia-absoluta.html
https://virtual.uptc.edu.co/ova/estadistica/docs/libros/estadistica1/cap02.html#:~:text=Una%2
0hip%C3%B3tesis%20estad%C3%ADstica%20es%20una,de%20una%20o%20m%C3%A1
s%20poblaciones.&text=Es%20importante%20recordar%20que%20las,no%20proposicione
s%20sobre%20la%20muestra
https://www.cepal.org/sites/default/files/presentations/2.2-conceptos-fundamentales-estadisti
cas-ambientales.pdf
https://concepto.de/poblacion-estadistica/
https://es.m.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica
https://concepto.de/muestra-estadistica/
https://revistachilenadeanestesia.cl/tipos-de-datos-y-escalas-de-medida/
7. LINKS BLOGGER
MariaCamila Lozano: https://tecnologyverse.blogspot.com/
Mariana Mejía: https://tecnomarmej.blogspot.com/?m=1
Ivana Muñoz: https://tecnologiaconivana1.blogspot.com/?m=1
Emerson Pino: https://tecnologiaconemerson2007.blogspot.com/?m=1
Ana Sofia Rodriguez: https://tecnologiaconsofi2.blogspot.com/?m=1