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Tarea 1 Estadistica 1 Conceptos y Ejemplos Correcto
Tarea 1 Estadistica 1 Conceptos y Ejemplos Correcto
Tarea 1 Estadistica 1 Conceptos y Ejemplos Correcto
- Uso de la estadística:
La estadística se ocupa de establecer leyes generales a partir de los datos
correspondientes a muestra, mediante la aplicación del cálculo de probabilidades. La
misma la podemos utilizar para obtener información de un censo de población. Se
asocia a estudios demográficos, económicos y sociológicos.
- Ejemplos:
Ejemplos de estadística descriptiva: Se puede señalar que la estadística descriptiva es la
que resume, se encarga de organizar e intenta simplificar al conjunto de datos que
puede ser un número muy elevado o complicado. Puede abarcar múltiples temas, y su
representación suele ser en gráficos de barras, aunque también pueden ser
representados en otros tipos de gráficos.
- Ejemplo:
Algunos ejemplos de estadística descriptiva serían la media de la edad, el porcentaje de
género y el histograma de distribución de la edad de una población.
- Concepto de población:
La población estadística es el colectivo o conjunto completo de elementos con
características en común y que se quiere estudiar. Estos elementos pueden ser personas,
seres vivos, objetos inanimados, eventos, actitudes hacia algún suceso y negocios
diversos.
- Concepto de Muestra
Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población de
datos. Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto número de
observaciones que representen adecuadamente el total de los datos.
- Concepto de variable:
La variable estadística es una característica o cualidad de un individuo que está
propensa a adquirir diferentes valores. Estos valores, a su vez, se caracterizan por poder
medirse.
- Tipos de Variable:
- Variable cuantitativa: Son variables que se expresan numéricamente.
- Variable continua: Toman un valor infinito de valores entre un intervalo de datos.
El tiempo que tarda un corredor en completar los 100 metros lisos.
- Variable discreta: Toman un valor finito de valores entre un intervalo de datos.
Número de helados vendidos.
- Variable cualitativa: Son variables que se expresan, por norma general, en
palabras.
- Variable ordinal: Expresa diferentes niveles y orden.
- Variable nominal: Expresa un nombre claramente diferenciado. Por ejemplo el
color de ojos puede ser azul, negro, castaño, verde, etc.
- Concepto y ejemplo de variables cualitativas:
Una variable cualitativa es un tipo de variable estadística que describe las cualidades,
circunstancias o características de un objeto o persona, sin hacer uso de números. De
esta manera, las variables cualitativas permiten expresar una característica, atributo,
cualidad o categoría no numérica. Por ejemplo, el sexo de una persona es una variable
cualitativa, ya que es masculino o femenino.
- Ejemplos:
El nivel económico de una persona: se puede clasificar en pobre, clase media o rico. Cuál
es la mano dominante: una persona.
- Variable cuantitativa:
La variable cuantitativa es un término matemático que se basa principalmente en una
cantidad numérica antes que cualquier otro tipo de argumento al momento de realizar
una investigación. Esta variable es utilizada principalmente al momento de realizar
evaluaciones en la estadística investigativa y en el desarrollo de proyectos
metodológicos.
- Ejemplo:
Pongamos el ejemplo de una investigación; se quiere investigar cómo influye el peso
(variable independiente cuantitativa) en la cantidad de dinero que se tiene ahorrado
(variable dependiente cuantitativa).
Al contrario, las variables que describen algo o indican una cualidad son cualitativas. Por
ejemplo, el color de pelo, etnia o la nacionalidad.
- Ejemplo:
Por ejemplo, si queremos hacer un análisis estadístico de los empleados de una
empresa multinacional, obviamente no podemos hacer la investigación con todos sus
trabajadores, sino que debemos seleccionar una muestra y luego extrapolar los
resultados obtenidos a toda la población. Para ello, podríamos escoger a los
participantes de manera totalmente aleatoria empleando un muestreo aleatorio simple.
- Muestreo no probabilístico:
El muestreo no probabilístico es un método que sirve para seleccionar los individuos
que formarán parte de la muestra de un estudio estadístico. En particular, en el
muestreo no probabilístico se seleccionan a los individuos basándose en el criterio
subjetivo de los investigadores.
- Distribución de frecuencias:
En estadística, la distribución de frecuencias es una tabla en la que se agrupan los
diferentes valores de una muestra en filas y en cada columna se muestra un tipo de
frecuencia de cada valor. Por lo tanto, la distribución de frecuencias sirve para mostrar
todos los tipos de frecuencias de un conjunto de datos.
- Ejemplo:
Veamos un ejemplo de una tabla de distribución de frecuencias:
- Rango estadístico:
En la estadística, el rango es un parámetro utilizado para diferenciar el valor máximo y
mínimo de una muestra característica o una población particular. También se utiliza
para estudiar variaciones y obtener la dispersión total de una determinada muestra.
- Ejemplo:
Para una muestra de datos (4, 6, 9, 8) el valor mínimo es 4, y el valor máximo es 9.
Calcular el rango.
- Frecuencia absoluta:
La frecuencia absoluta (fi) es la cantidad de veces que aparece un dato o valor en un
conjunto de datos. Es simplemente contar cuántas veces ocurre algo. Por ejemplo, si
tienes un conjunto de datos con las edades de tus amigos y la edad de 20 años aparece
5 veces, entonces la frecuencia absoluta de 20 años es 5.
En otras palabras, una forma simple y directa de contar cuántas veces algo sucede en un
conjunto de datos. La frecuencia absoluta se utiliza para obtener una visión clara de la
distribución de datos y entender qué valores son más comunes. En general, es como un
conteo básico, pero muy útil para analizar datos.
- Frecuencia relativa:
La frecuencia relativa es un concepto estadístico que te permite expresar la proporción
o porcentaje de un evento o valor específico en relación con el total de observaciones o
datos disponibles. Es una medida que te permite entender la proporción de un valor en
comparación con el conjunto completo de datos.
- Histograma:
El histograma es entonces un gráfico que permite mostrar cómo se distribuyen los datos
de una muestra estadística o de una población. Esto, respecto a alguna variable
numérica.
Para esto, debemos recordar que en estadística la frecuencia es la cantidad de veces que
se repite un suceso.
https://economipedia.com/definiciones/histograma.html
- Grafica de caja:
El diagrama de caja es un instrumento gráfico comúnmente empleado en el área de
estadísticas, porque permite calcular cualquier variable que encaje en varios grupos a la
vez.
- Para poder hacer un diagrama de caja de manera correcta, necesitas una serie de
datos que combinados te permitan poder calcular la mediana y a partir de esto poder
realizar el gráfico que caracteriza este tipo de diagramas. Para ello vamos a usar una
sencilla serie de números: 1, 2, 3, 4 y 5.
- Escribe los tres cuartiles que hayas obtenido, haciendo una marca vertical para
cada cuartil.
- El siguiente paso consistirá en dibujar una caja y para ello, tenemos que trazar
líneas horizontales que unan los cuartiles por la parte superior. Tienes que unir los
cuartiles tanto por arriba como por abajo.
- Además, tienes que señalar los cinco números a lo largo del diagrama. Desde el
más pequeño hasta el más grande.
- Por último, tienes que unir los valores máximos el margen escaso, que es una
línea horizontal que acabará de cerrar tu diagrama de caja.
- Grafica de pastel:
Un diagrama de pastel es un círculo dividido en partes, donde el área de cada parte es
proporcional al número de datos de cada categoría.
Hay muchos tipos de medidas de tendencia central. No obstante, las de uso más
frecuente son: la mediana, la moda y la media.
- Ejemplos:
MODA:
En una agencia de viajes se observó que durante una semana se atendieron la siguiente
cantidad de personas:
Lunes: 10
Martes: 15
Miércoles: 8
Jueves: 10
Viernes: 12
Para este sencillo cálculo, solo basta con realizar la sumatoria de la cantidad de personas
por día y dividirla entre los 5 días de la semana. Es decir:
x̄= 55 / 5
x̄ = 11
Por lo tanto, la media muestra el valor más común, que en este caso específico fue 11.
Además, la media se utiliza como punto de equilibrio de los datos.
-Mediana:
Por ejemplo:
2, 3, 5, 8, 10, 15.
5 + 8 / 2 = 6,5.
-Moda:
Por ejemplo:
-Medidas de dispersión:
Proporciona una estimación de los fenómenos a los que se refieren los datos dados
(originales). Esto aumenta la precisión del análisis y la interpretación estadísticos, por lo
que podrás estar en posición de sacar inferencias más confiables.
La media aritmética puede ser la misma de dos grupos diferentes, pero no revelará la
prosperidad de un grupo y el atraso de otro. Este tipo de composición interna puede
conocerse mediante la aplicación de las medidas de dispersión.
Por lo tanto, con la ayuda de las medidas de dispersión o variabilidad, no concluirás que
ambos grupos son similares. Puedes encontrar que un grupo es próspero y el otro está
atrasado al conocer la cantidad de variabilidad alrededor de las medidas de tendencia
central.
Las medidas de dispersión son de gran valor en un análisis estadístico siempre que se
pongan en práctica los coeficientes de dispersión. De lo contrario, las conclusiones
extraídas no serán fiables en gran medida.
5. Controlan la variabilidad
Diferentes medidas de dispersión te brindan datos de variabilidad desde diferentes
ángulos, y este conocimiento puede resultar útil para controlar la variación. Sobre todo,
en el análisis financiero de los negocios y la medicina, estas medidas de dispersión
pueden resultar muy útiles.
1. Rango
R: Xmax - Xmin
Donde:
Rango: R
Características
Solo considera a los valores extremos, más no a los que se ubican en el intermedio.
2. Desviación media
Características
S= +√ [|x1 – A |2 n1] / N
S=+√S2
Características
La desviación típica presta mayor atención a las desviaciones extremas respecto al resto
de desviaciones.
4. Varianza
S2= Σ |x1 – A |2 n1 / N
Características
Se le puede añadir un valor a cada puntuación de la variable y la varianza permanecerá
constante.
1. Coeficiente de variación
CV = (σ / X) 100
X = desviación estándar
σ = media
Características
2. Coeficiente de rango
En pocas palabras, se calcula como la razón de la diferencia entre los términos mayor y
menor de la distribución, a la suma de los términos mayor y menor de la distribución.
Esta es la fórmula:
L-S / L + S
Se puede definir como la relación entre la desviación media y el valor del punto central
a partir del cual se calcula. Esta medida de dispersión relativa se representa de la
siguiente manera:
Es la razón de la diferencia entre el tercer cuartil y el primer cuartil a la suma del tercer y
primer cuartil. La fórmula de esta medida de dispersión relativa se define así:
Q3 = Cuartil superior
Q1 = Cuartil inferior
σ = ( √( X – X1)) / (N - 1)
Desviación = (X – X1)
σ = desviación estándar
N= número total
En definitiva, las medidas de dispersión absoluta y relativa son muy útiles al calcular
diferentes aspectos de los datos. De hecho, cuando las usas con la ciencia de datos,
lograr esto se vuelve más fácil, de modo que puedas incorporar la automatización de
procesos en tu empresa fácilmente.
- Bibliografías:
(Brainly, 04)
(Crehana, 2022)
(Hidalgo, 2021)
(López, 2021)
(MX)
(WIKIECONOMICA, s.f.)
(Westreicher, 2021)
(editorial, 2019)
(iejemplos, 2015)
(secst)