1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Barcelona – Estado Anzoátegui
E S T A D Í S T I C A
Alumno: Yohen Bravo
C.I: V- 12.787.587
Profesor: Pedro Beltrán
/Elisa Pimentel
2. Historia de la Estadística
1.300 a. C Israel
Moisés realiza un censo
de personas.
594 a. C Grecia
Efectuaban censos con
fines tributarios sociales
y militares
1 d. C Roma
Cada 5 años llevaban a
cabo censos para
registrar censos,
matrimonios y
defunciones
1086 d. C Inglaterra
El Rey Guillermo I
encarga un censo, cuya
información se recoge
en el libro del Gran
Catastro
SIGLO XV - XVII
Leonardo de Vinci,
Copérnico, Galilei,
Harvey, Bacon y
Descartes hicieron
operaciones con base en
el método científico
1.532 d.C Inglaterra
Enrique VII comenzaron
a registrar defunciones
causadas por la peste
1540 d.C. Alemania
Sebastián Muster realizó
una compilación
estadística de los
recursos nacionales
1691 d.C.
Gaspar Neumann por
primera vez empleó los
datos estadísticos para
fines ajenos a la política
SIGLO XVIII d.C.
Bernoulli, Maseres,
Lagrange y Laplace
desarrollaron la teoría de
probabilidades
NUESTRO DIAS
La estadística se ha
convertido en un
método efectivo para
describir con exactitud
los valores de los datos.
1925 d.C. Ronald A. Fisher
publicó su libro Métodos
Estadísticos para los
Investigadores, que ha sido
el libro de estadística mas
utilizado a lo largo de
muchos años
1892 d. C. Kurt Pearson
publicó el libro The
Grammar of Science e ideó
el conocido test de Chi-
cuadrado
MEDIADOS DEL SIGLO
XIX d.C.
Jacques Quételect
Fue el primero en
efectuar la aplicación
práctica de todo el
método estadístico
SIGLO XVIII d.C.
Empieza el auge de la
estadística descriptiva
YOHEN BRAVO
3. Estadística
CONCEPTO
Es la ciencia que estudia cómo debe emplearse la información y cómo dar una
guía de acción en situaciones prácticas que entrañan incertidumbre. (Gutiérrez,
p. 23)
OBJETIVOS
Conocer la realidad de una observación o fenómeno
Determinar lo típico o normal de esa situación
Relacionar dos o más fenómenos
Determinar las causas que originan el fenómeno
Hacer estimaciones sobre el comportamiento futuro del fenómeno
Obtener conclusiones de un grupo menor (muestra) para hacerlas extensivas a
un grupo mayor (población)
YOHEN BRAVO
4. Estadística
YOHEN BRAVO
Población: Es el conjunto sobre el que
se realizará el estudio estadístico
Individuo o Unidad Estadística: Cada
uno de los elementos que componen
la población
Muestra: Conjunto representativo de
la población pero más pequeño que
esta
Muestreo: Es la reunión de los datos
sobre una muestra que serán el
objeto de nuestro estudio estadístico
Valor: Son todos los resultados que
podemos obtener. En el caso de una
moneda serían cara y cruz
Dato: Los distintos valores que
obtenemos para cada individuo. Si
lanzamos la moneda al aire tres veces
obtendríamos 3 datos; por ejemplo:
cruz, cara, cruz
DEFINICIÓN DE TERMINOS BÁSICOS
5. Estadística Descriptiva Estadística Inferencial
Calcula, representa y describe datos sin emitir
conclusiones
Emite conclusiones e inferencias a partir del análisis
de datos
Describe la información obtenida. Analiza la información obtenida.
Explora relaciones y correlaciones entre los
conjuntos de datos
Genera conclusiones acerca de las relaciones y
correlaciones entre muestras, poblaciones y
universos
Presenta los resultados estadísticos en forma de
cuadros o gráficos
Presenta los resultados estadísticos en formas
textuales, con estimaciones, inferencias y supuestos
YOHEN BRAVO
Estadística
6. Estadística
Son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico.Escalas de medición
Clasificación
Nominal
Ordinal
Intérvalo
De razón
Cuando un dato identifica una etiqueta (o el nombre de un atributo) de un elemento. Ejemplo:
Una variable que indica si el visitante de este post es «hombre» o «mujer».
Cuando los datos muestran las propiedades de los datos nominales, pero además tiene sentido el
orden de éstos, se utiliza una escala ordinal. Ejemplo: Una variable que mide la calidad de un post. La
variable puede tomar valores enteros del 1 al 5, donde el valor 1 es el peor y el 5 el mejor.
Los datos tienen las propiedades de los datos ordinales, pero a su vez la separación entre las
variables tiene sentido. Este tipo de datos siempre es numérico, y el valor cero no indica la ausencia
de la propiedad. Ejemplo: La temperatura (en grados centígrados) media de una ciudad.
En una escala de razón, los datos tienen todas las propiedades de los datos de intervalo, y la
proporción entre ellos tiene sentido. Para esto se requiere que el valor cero de la escala indique la
ausencia de la propiedad a medir. Ejemplo de este tipo de variables son el peso de una persona a el
tiempo utilizado para una tarea. Ejemplo: Una variable que mide el salario de una persona.
YOHEN BRAVO