4 E.M. Curso: NOMBRE: 4º. Colegio SSCC Concepción - Depto. de Matemáticas. Guía N. Unidad de Aprendizaje: Estadísticas

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "4 E.M. Curso: NOMBRE: 4º. Colegio SSCC Concepción - Depto. de Matemáticas. Guía N. Unidad de Aprendizaje: Estadísticas"

Transcripción

1 Curso: Colego SSCC Concepcón - Depto. de Matemátcas Undad de Aprendzaje: Estadístcas Capacdades/Destreza/Habldad: Raconamento Matemátco/ Comprensón, Aplcacón/ Valores/ Acttudes: Respeto, Soldardad, Responsabldad / Escuchar con atencón, Trabajo en equpo, Cumplmento 4 E.M. Guía 3 Aprendzajes Esperados: - A partr de datos de una poblacón dentcan muestras y tpos de varables - Calculan estadístcos de una poblacón a partr de los datos dados de ésta, en tablas o datos en sere. -Analzan grácos, calculando meddas de tendenca central (meda, moda y medana) Recursos TICs: Presentacón de la undad a través de POWERPOIT Evaluacón de proceso: Correccón de tareas, nterrogacones, trabajo en clases Tempo: 10 bloques Proesor Responsable: Mguel Fernández R Contendos: Estadístcas 1 OMBRE: 4º 1

2 RESUME GEERAL DE ESTADÍSTICA Es una rama de la matemátca que comprende Métodos y Técncas que se emplean en la recoleccón, ordenamento, resumen, análss, nterpretacón y representacón de conjuntos de datos. La estadístca se dvde en: Estadístca descrptva o deductva: se ocupa de la recoleccón organzacón y presentacón de los datos. Estadístca nductva o nerencal: se ocupa de nterpretar los datos recogdos y obtener conclusones a partr de ellos. Poblacón: Es un conjunto cuyos elementos poseen alguna característca común que se quere estudar. Las poblacones pueden ser ntas o nntas. Muestra: Es un subconjunto de la poblacón, que debe ser representatva de ella y aleatora. Varables Cualtatvas: Son aquellas varables que no se pueden medr numércamente, están relaconadas con característcas. Los valores que toma este tpo de varables representan categorías o cualdades. Las varables cualtatvas pueden ser meddas en escala: Cualtatvas omnal: son aquellas en las cuales las observacones del atrbuto de la varable son clascadas en categorías, y no exste ordenacón. Por ejemplo: estado cvl: casado, dvorcado, vudo, soltero, etc. Cualtatvas Ordnal: son aquellas en las cuales exste una relacón de orden ntutvo, por ejemplo: nvel educaconal (básco, medo, superor), stuacón económca (baja, meda, alta), etc. Varables Cuanttatvas: Son aquellas varables en que cada observacón es resultado de una medcón o un conteo y por lo tanto tene un valor expresado por un número real, por ejemplo: peso, temperatura, número de personas en una sala, etc. Las varables cuanttatvas pueden ser: Dscretas: Son resultado de un conteo, por lo tanto, toman sólo valores enteros, por ejemplo: número de hjos, número de departamentos en un edco, etc. Contnuas: Son resultado de una medcón, por lo tanto, son susceptbles de tomar cualquer valor, por ejemplo: el peso, la estatura, etc. 2

3 EJERCICIOS 1. Cuál(es) de los sguentes métodos srve(n) para recoplar normacón? I) Entrevstas. II) Encuestas. III) Censos. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo II y III E) I, II y III 2. Cuál de las sguentes armacones representa el uso de una varable cuanttatva dscreta? A) La estatura de los jugadores de un equpo de útbol. B) La carrera más preerda por los estudantes del Preunverstaro. C) La cantdad de habtantes de Isla egra. D) El color de pelo de los nños de un jardín nantl. E) El I.P.C. del mes de marzo del presente año. 3. De las sguentes armacones, es verdadero que A) Una muestra no debe ser representatva de la poblacón. B) El color de pelo es una varable cuanttatva. C) La estadístca no proporcona normacón para analzar. D) El número de computadores en una bbloteca es una varable contnua. E) La dstanca entre el preunverstaro y las casas de los estudantes es una varable contnua. 4. Cuál(es) de las sguentes armacones es (son) verdadera(s)? I) El puntaje obtendo en un ensayo de PSU es una varable cuanttatva. II) El número de pruebas que rndó Juan en el año escolar es una varable dscreta. III) La carrera más demandada por los estudantes es una varable cualtatva. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo II y III D) I, II y III E) nguna de ellas 5. S en un hosptal se estuda el peso de los recén nacdos, entonces cuál(es) de las armacones sguentes es (son) verdadera(s)? I) La varable es cualtatva y dscreta. II) La varable es cuanttatva. III) La varable es contnua. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo II y III E) I, II y III 3

4 6. Cuál(es) de las sguente(s) varables es de tpo cualtatva y se puede medr con escala nomnal? I) Sexo. II) aconaldad. III) Cargo que ocupa en una empresa. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo I y II E) I, II y III 7. En un establecmento educaconal a los alumnos del 4º medo se les entrego su norme de personaldad, sendo una de las varables: cumple con sus tareas y oblgacones escolares. La escala de aprecacón utlzada es sempre, generalmente, ocasonalmente y nunca. A qué tpo de varable corresponde esta medcón? A) Cualtatva medda en escala nomnal B) Cuanttatva dscreta C) Cualtatva medda en escala ordnal D) Cuanttatva contnua E) Cuanttatva medda en escala ordnal PRESETACIÓ DE DATOS E TABLAS DE DISTRIBUCIÓ DE FRECUECIAS Dato (o ntervalo) (X): Inormacón (Varable) que se está estudando en la estadístca. Marca de clase (c): Se dene como el promedo de los extremos de un ntervalo. Frecuenca (): úmero de veces que se repte un dato (tambén se le denomna recuenca absoluta). Frecuenca Acumulada (ac): Es la que se obtene sumando ordenadamente las recuencas absolutas, hasta la que ocupa la últma poscón. Frecuenca Relatva (r): Es el cuocente entre la recuenca absoluta de uno de los valores de la varable y el total de datos. Frecuenca Relatva Porcentual (r%): Corresponde a la recuenca relatva expresada en porcentaje. Es decr r% = r 100 Frecuenca Relatva Acumulada (rac): Es la que se obtene sumando ordenadamente la recuenca relatva hasta la que ocupa la últma poscón. 4

5 EJEMPLOS 1. En la tabla adjunta, se observa la cantdad de títulos proesonales obtendos por los alumnos de Geología de la Unversdad UCLA. Cuál(es) de las sguentes armacones es (son) verdadera(s)? I) La cantdad de alumnos ttulados en el año 1980 es superor que los ttulados en el año II) Hasta el año 1985 se ttularon 60 estudantes. III) En los años 1985 y 1990 se ttularon la msma cantdad de alumnos. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo I y II D) Sólo II y III E) I, II y III Año Hombres Mujeres En la sguente tabla, se han clascado los automóvles según su color; la recuenca relatva porcentual del color rojo es A) 10% B) 20% C) 30% D) 40% E) 50% Color Frec Verde 5 Grs 8 Rojo 2 Blanco 5 3. En el centro comercal Santo Dablo, se venden daramente 150 pares de zapatos, de los cuales el 20% se cancela con cheque, el 30% con tarjeta de crédto y el resto en eectvo, Cuál(es) de las sguentes armacones es (son) verdadera(s)? I) La recuenca absoluta de la compra en eectvo, corresponde a 75 pares de zapatos. II) La suma de las recuencas de los zapatos cancelados con cheques y eectvo, corresponde a 105 pares de zapatos. III) La recuenca absoluta de pago en cheques corresponde a 55 pares de zapatos. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo I y II D) Sólo II y III E) I, II y III 5

6 4. El límte neror de un ntervalo es 10 y su marca de clase es 12,5. Entonces, su límte superor es A) 25 B) 22,5 C) 20 D) 15 E) 14,5 5. Se lanza 40 veces un dado y el número 2 sale 8 veces, entonces la recuenca relatva del 2 es A) 1/6 B) 0,2 C) 0,25 D) 0,05 E) 0,5 6. Las notas obtendas por un curso en un examen de matemátca ueron, { }. Al completar la dstrbucón de recuencas de los datos de la tabla adjunta, cuál(es) de las sguentes armacones es (son) verdadera(s)? I) A + B = 22 II) F + E D = 25 III) C es múltplo de 8. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo I y II E) I, II y III X Frec Abs. Frec Acum. Frec Rel. % Frec Rel %ac 1 2 A 3 B% 4 D C% 5 6 E 7 F% MEDIDAS DE TEDECIA CETRAL Las meddas de tendenca central, son parámetros que ndcan valores cuyo objetvo es resumr la normacón para un conjunto de datos, es decr, son representantes de una muestra. 1. Meda Artmétca ( x ) Es el cuocente entre la suma de todos los datos y el número de datos. S se tenen n datos; x1, x2, x3,, xn, su meda artmétca es x1 x2... xn x n 6

7 Meda Artmétca para datos organzados en una tabla de recuencas S los datos son; x1, x2, x3,, xn, y las recuencas respectvas son 1, 2, 3, n, entonces la meda artmétca es. x1 1 x xn n x n Meda Artmétca para datos agrupados en ntervalo S las marcas de clase son; c1, c2, c3, cn, y las recuencas de los ntervalos respectvos son 1, 2, 3, n entonces la meda artmétca es c1 1 c cn n x n EJEMPLOS 1. Una mprenta tene tres mecanógraas, las cuales escrben 32, 53, y 68 palabras por mnuto. S cada una de ellas escrbe un msmo texto, entonces la velocdad meda en palabras por mnuto es A) 48 B) 49 C) 50 D) 51 E) Cuál es el promedo de los números prmos menores que 15? A) 7 B) 41/ 6 C) 50/ 7 D) 40/ 6 E) 51/ 8 3. En una empresa de lámparas el sueldo promedo de los obreros es 286 euros. S se sabe que los sueldos promedos de los hombres son de 300 euros y el de las mujeres es de 265 euros. Entonces, el porcentaje de hombres y mujeres, respectvamente es A) 40% 60% B) 45% 55% C) 50% 50% D) 60% 40% E) 70% 30% 4. Consderando los prmeros 10 números compuestos. Cuál(es) de las sguentes armacones es (son) verdadera(s)? I) La meda artmétca es 11,2 II) El promedo de los números múltplos de 4 es 10 III) En el conjunto de números no hay dvsores de 8 A) Sólo I B) Sólo III C) Sólo I y II D) Sólo I y III E) Sólo II y III 7

8 5. Un alumno obtene 800 puntos de EM y 850 puntos de rankng que corresponden a un 20% en cada caso y en las pruebas de: Lenguaje 730 puntos, Matemátca 760 puntos y Cencas 820 puntos; con una ponderacón respectva de 10%, 30% y 20%. Cuál es su puntaje de postulacón? A) 792 B) 795 C) 785 D) 782 E) Moda (Mo): Es el dato que aparece con mayor recuenca, es decr, el que más se repte. S no hay un dato que tenga mayor recuenca que otro se dce que la dstrbucón de recuenca es amodal Moda para datos organzados en una tabla de recuencas. L D 1 Mo L C D1 D2 límte neror de la clase modal. C = ampltud de los ntervalos. D1 derenca entre la recuenca absoluta de la clase modal y la recuenca absoluta de la clase anteror. D2 derenca entre la recuenca absoluta de la clase modal y la recuenca absoluta de la clase sguente. 3. Medana (Me): Es el dato que ocupa la poscón central de la muestra cuando estos se encuentran ordenados en orma crecente o decrecente. S la muestra tene un número par de datos, la medana es la meda artmétca de los dos térmnos centrales Medana para datos organzados en una tabla de recuencas. L F 1 Me L 2 C límte neror de la clase medana C = ampltud del ntervalo = número total de datos Frecuenca absoluta acumulada de la clase anteror a la medana F 1 Frecuenca absoluta de la clase en que se ubca la medana 8

9 Ejerccos 1. En el sguente conjunto de datos: Cuál(es) de las sguentes armacones es (son) verdadera(s)? A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo I y II E) I, II y III. I) La moda y medana son guales. II) S se agrega un 2, el conjunto de datos es bmodal. III) S se agregan un 6 y 8, la medana es Al encuestar 50 departamentos de un edco en cuanto al número de personas que los habtan, se obtuvo los resultados que se ndcan en la tabla adjunta. Entonces, cuál opcón es verdadera? Personas A) la moda es 50. B) la moda es 4. C) la moda es 15. D) la dstrbucón de recuencas es bmodal. E) todas las armacones anterores son alsas 3. La tabla adjunta muestra la cantdad de personas de una empresa que están aladas a las dstntas AFP. Cuál(es) de las sguentes armacones es (son) verdadera(s)? I) La moda es 20. II) S se camban 5 alados desde HABITAT a PROVIDA la moda es PROVIDA. III) La medana es estar alado a MODELO. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo II y III D) Sólo I y III E) nguna de ellas por Dpto ó más 7 Frec. AFP Frec Cuprum 12 Provda 15 Modelo 8 Hábtat 20 captal La tabla adjunta muestra la dstrbucón de la cantdad de respuestas erróneas obtendas por los 30 alumnos en la rendcón de una prueba de Cencas. Entonces, cuál es la medana de la muestra? A) 1 B) 3 C) 4 D) 2 E) 10 º Resp. rec erróneas

10 5. Un dado ha sdo lanzado 30 veces, obtenéndose los resultados que se muestran en la sguente tabla de recuencas adjunta. Cuál(es) de las sguentes armacones es (son) verdadera(s)? I) La medana es 3,5. II) La moda es el número 5. III) La derenca postva entre la moda y medana es 2,5. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo I y II D) Sólo I y III E) I, II y III º FREC Sea una dstrbucón estadístca que vene dada por la sguente tabla: Calcular: La moda, medana y meda. x Calcular la meda, la medana y la moda de la sguente sere de números: { 5, 3, 6, 5, 4, 5, 2, 8, 6, 5, 4, 8, 3, 4, 5, 4, 8, 2, 5, 4.} 10

11 8. Completa la tabla de recuenca sguente y Halla la meda, medana y moda de la sguente sere de números: Intervalo de clase Marca de clase F % Mc [ [ 3 3 7,5% % ,5% ,5% ,5% ] % 11

12 MEDIDAS DE POSICIÓ (CUATILES) Los Cuantles dvden a una muestra ordenada en orma crecente, en la orma más gualtara posble. Los prncpales Cuantles son: cuartles, quntles, decles, y percentles. CUARTILES (Q): Los cuartles corresponden a los 3 valores que dvden a la muestra en cuatro partes guales. Q1, Q2 y Q3 determnan los valores correspondentes al 25%, 50% y 75% de los datos, respectvamente. Recorrdo ntercuartílco: es la derenca postva entre el Q3 y Q1. Quntles (K): Los quntles corresponden a los 4 valores que dvden a la muestra en cnco partes guales. El percentl de orden n se denota por Kn. DECILES (D): Los decles de una dstrbucón de datos numércos corresponden a los 9 valores que dvden a éstos en 10 partes guales. OBSERVACIÓ El dato que ocupa el Decl n sgnca que supera el n% de las observacones. PERCETILES (P): Los percentles corresponden a los 99 valores que dvden a la muestra en cen partes guales. El percentl de orden n se denota por Pn. OBSERVACIÓ: El dato que ocupa el Percentl n sgnca que supera el n% de los datos. El percentl 50 equvale a la medana. S los datos están en clases y no en ntervalos, el cuartl 1 toma el valor que guala 1 o supera a Q1 para los otros cuartles es análogo. 4 EJEMPLOS 1. Se consderan los cuadrados de los números naturales del 1 al 11 (ambos ncludos). Entonces, los valores de los cuartles Q1, Q2 y Q3 son respectvamente A) 5, 6 y 7 B) 3, 6 y 9 C) 9, 36 y 64 D) 9, 36 y 121 E) 9, 36 y 81 12

13 2. Los sguentes datos corresponden a la cantdad de hjos de 14 amlas encuestadas: { }. Cuál(es) de las sguentes proposcones es (son) verdadera(s)? I) La medana y la moda tenen el msmo valor. II) El percentl 40 es 5. III) El tercer cuartl es 3. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo I y III E) I, II y III 3. De 200 postulantes a una carrera unverstara, Mguel que tene 612 puntos quedó en el percentl 78 mentras que Arturo con 720 puntos está en el percentl 92. Entonces, la opcón verdadera es A) Hay 78 postulantes con puntajes menores que el de Mguel. B) Hay 8 postulantes que tene puntajes gual o superores al de Arturo. C) Hay 14 postulantes con puntajes entre los de Mguel y Arturo. D) Arturo supera al 92% de los postulantes que rnderon la prueba. E) Arturo y Mguel están entre los 20 mejores puntajes. 4. Sean los sguentes datos correspondentes a la edad de 10 personas en una empresa: , entonces cuál es el dato que corresponde al prmer cuartl? A) 18 B) 19 C) 20 D) 25 E) La tabla adjunta muestra el tempo aproxmado en horas dedcadas al estudo de un grupo de estudantes de un colego. A partr de qué percentl se encuentran los estudantes que le dedcan 4 horas de estudo? A) Menos del 60 B) Entre 65 y 70 C) Entre 70 y 75 D) Entre 76 y 78 E) Más de 80 Horas de estudos úmeros de Estudantes 13

14 Ahora Para datos agrupados en ntervalos tenemos: Cuartles 1 F 1 Q 4 1 L C 2 F 1 Q 4 2 L C 3 F 1 Q 4 3 L C L límte neror de la clase del cuartl correspondente. C = ampltud del ntervalo = número total de datos F recuenca absoluta acumulada de la clase anteror del cuartl correspondente. 1 recuenca absoluta de la clase en que se ubca el cuartl Observacón: el Q2 es lo msmo que la medana QUITILES: Se llaman quntles a cuatro valores que dvden a la sere en cnco partes guales K, K, K y K. ( quntl prmero,... ) S los datos no están en clases y no en ntervalos, el quntl 3 toma el valor que guala o supera a K3 para los otros quntles es 5 análogo. Para datos agrupados en ntervalos tenemos: Ejerccos 1 F 1 K 5 1 L C 2 F 1 K 5 2 L C 3 F 1 K 5 3 L C 4 F 1 K 5 4 L C DECILES: ueve valores guales que dvden la dstrbucón en 10 partes guales. D, D,... y D ( decl prmero,...) S los datos están en clases y no en ntervalos, el decíl toma el valor que guala o supera a D7 para los otros decles es análogo. 10 Para datos agrupados en ntervalos tenemos: 8 F 1 D 10 8 L C 14

15 PERCETILES: oventa y nueve valores que dvden la sere en 100 partes guales. P1, P2,... y P99 ( percentl prmero,... ) S los datos están en clases y no en ntervalos, el 19 percentl 19 toma el valor que guala o supera a P19 para los otros percentl es 100 análogo. Para datos agrupados en ntervalos tenemos: P F L 100 EJERCICIOS 1 C 1. La tabla ndca el número de calzado de 400 alumnos de una escuela rural Calcular Medana Cuartl 3 Quntl 2 Decl 7 Percentl 21 Percentl 67 º de calzado º de alum Se ha aplcado un test a los 900 empleados de una ábrca, obtenéndose la sguente tabla: Calcular a. Medana b. Cuartl 1 c. Quntl 4 d. Decl 3 e. Percentl 35. Percentl 71 Intervalos [38, 44[ 71 [44, 50[ 82 [50, 56[ 154 [56, 62[ 251 [62, 68[ 189 [68, 74[ 90 [74, 80[ 63 15

16 GRÁFICO DE CAJA Y BIGOTES El dagrama de caja es una representacón gráca basada en cuartles, que ayuda a lustrar una muestra de datos. Para elaborar este gráco, sólo se necestan cnco datos: el valor mínmo, el prmer cuartl, la medana, el tercer cuartl y el valor máxmo de la muestra. TIPOS DE MUESTRA Muestra Smétrca: Los valores ntercuartílco están gualmente dspersos. Muestra Postvamente Asmétrca: Los valores más grandes se encuentran más dspersos que los más pequeños. Muestra egatvamente Asmétrca: Los valores más pequeños se encuentran más dspersos que los más grandes. 16

17 EJEMPLOS 1. Los datos que corresponden a la masa en klogramos de 12 alumnos de 3º medo de un colego, han sdo regstrados en el gráco de caja y bgotes de la gura. Entonces, cuál(es) de las sguentes aseveracones es (son) verdadera(s)? I) El prmer cuartl es 50. II) El recorrdo ntercuartílco es 5. III) La muestra es negatvamente asmétrca. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo I y III E) I, II y III MEDIDAS DE DISPERSIÓ La dspersón se relacona con la mayor o menor concentracón de datos, en torno a un valor central, generalmente el promedo o la meda. Exsten varas meddas de dspersón. RAGO de un conjunto de números, es la derenca entre el mayor y el menor de ellos. Una desvacón grande ndca que los puntos están lejos de la meda, y una desvacón pequeña ndca que los datos están agrupados cerca de la meda. DESVIACIÓ MEDIA: La desvacón meda de un conjunto de números x 1, x 2,..., x n es denotada por MD y se dene como: MD x x 1 MD 1 S los datos provenen de tablas de recuencas x x 17

18 donde: x es la meda artmétca de los números x x = es el valor absoluto de la desvacón de x respecto de x DESVIACIO ESTADAR: La desvacón estándar de un conjunto de números S y se dene: x,x 2,..., x n se denota por 2 2 ( x x) ( x x)... ( x x) 1 2 n n 2 S 1 ( x x) 2 S los datos provenen de tablas de recuencas S k 1 ( x x) 2 donde: x Marca de clase de cada ntervalo Frecuenca absoluta de cada clase o ntervalo = número total de observacones VARIAZA de un conjunto de datos se dene como el cuadrado de la desvacón estándar 2 Var S V 1 ( x x) 2 S los datos provenen de tablas de recuencas V k 1 ( x x) 2 Propedades de la varanza 1. σ 2 0 La varanza es un valor postvo, como ya se ha comentado anterormente, la gualdad sólo se da en el caso de que todas las muestras sean guales. 2. S a todos los datos se les suma una constante, la varanza sgue sendo la msma. 3. S todos los datos se multplcan por una constante, la varanza queda multplcada por el cuadrado de la constante. 18

19 EJEMPLOS 1. A dos empresas dstntas se les aplcó el msmo test de prevencón de resgos en guales condcones y a la msma cantdad de empleados, obtenéndose las desvacones estándar que se muestran en la tabla adjunta. Cuál(es) de las sguentes armacones es (son) verdadera(s)? I) La empresa A es la más homogénea. II) La empresa B es la más homogénea. III) La empresa A presenta mayor dspersón en los resultados. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo I y III D) Sólo II y III E) nguna de ellas 2. S el promedo de dos números es 5 y su desvacón estándar es 1, entonces, cuáles son los números? A) 3 y 7 B) 4 y 6 C) 5 y 5 D) 1 y 9 E) 2 y 8 3. Cuál de las sguentes opcones es FALSA? A) Una desvacón estándar pequeña sgnca que los datos están concentrados muy cerca de la meda artmétca. B) Una desvacón estándar grande ndca poca conanza en la meda artmétca. C) La desvacón estándar puede ser cualquer número real no negatvo. D) Dos muestras con gual número de datos y con la msma meda artmétca, tenen desvacones estándar guales. E) La desvacón estándar sempre se mde en las msmas undades que los datos. 4. Dadas las seres estadístcas: 3, 5, 2, 7, 6, 4, 9, 3, 5, 2, 7, 6, 4, 9, 1, 7. Calcular: 4.1 La desvacón meda, la varanza y la desvacón típca. 4.2 Los cuartles 1º y 3º. 4.3 Los decles 2º y 7º. 5. Una dstrbucón estadístca vene dada por la sguente tabla: [10, 16[ [16, 22[ [22, 28[ [28, 34[ [34, 40[ Hallar: La moda, medana y meda. El rango, desvacón meda y varanza. Los cuartles 1º y 3º. Los decles 3º y 6º. 19

20 20

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad

Más detalles

Descripción de una variable

Descripción de una variable Descrpcón de una varable Tema. Defncones fundamentales. Tabla de frecuencas. Datos agrupados. Meddas de poscón Meddas de tendenca central: meda, medana, moda Ignaco Cascos Depto. Estadístca, Unversdad

Más detalles

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos. ESTADÍSTICA I. Recuerda: Poblacón: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determnada propedad, que llamamos carácter estadístco. Los elementos de la poblacón se llaman ndvduos. Muestra:

Más detalles

Tema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1

Tema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1 Tema 8 - Estadístca - Matemátcas CCSSI 1º Bachllerato 1 TEMA 8 - ESTADÍSTICA 8.1 NOCIONES GENERALES DE ESTADÍSTICA 8.1.1 INTRODUCCIÓN Objetvo: La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para

Más detalles

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA. LA MEDIANA: Es una medda de tendenca central que dvde al total de n observacones debdamente ordenadas

Más detalles

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis Tema. Estadístcos unvarados: tendenca central, varabldad, asmetría y curtoss 1. MEDIDA DE TEDECIA CETRAL La meda artmétca La medana La moda Comparacón entre las meddas de tendenca central. MEDIDA DE VARIACIÓ

Más detalles

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales Tema : Análss de datos undmensonales. Varables estadístcas undmensonales. Representacones gráfcas.. Característcas de las dstrbucones de frecuencas undmensonales.. Varables estadístcas undmensonales. Representacones

Más detalles

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION 1. DEFINICION: Las meddas estadístcas

Más detalles

LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 14: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 14: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 4: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION. DEFINICION Las meddas estadístcas son meddas de resumen

Más detalles

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2 EJERCICIOS RESUELTOS TEMA.1. La Moda, para el grupo de Varones de la Tabla 1, es: A) 4,5; B) 17; C) 60.. Con los datos de la Tabla 1, la meda en para las Mujeres es: A) gual a la meda para los Varones;

Más detalles

MEDIDAS DESCRIPTIVAS

MEDIDAS DESCRIPTIVAS Tema 2: MEDIDAS DESCRIPTIVAS DE LOS DATOS 1. MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ: Meda Medana Moda Cuantles Otras 2. MEDIDAS DE DISPERSIÓ: Desvacón típca Varanza Rango Otras 3. MEDIDAS DE FORMA: Asmetría Apuntamento

Más detalles

1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas...

1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas... TEMA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.. Concepto y orgen de la estadístca..... Conceptos báscos..... Tablas estadístcas: recuento..... Representacón de grafcas.... 6.. Varables cualtatvas... 6.. Varables cuanttatvas

Más detalles

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio.

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio. Tema 9 - Estadístca - Matemátcas B 4º E.S.O. 1 TEMA 9 - ESTADÍSTICA 9.1 DOS RAMAS DE LA ESTADÍSTICA 9.1.1 - INTRODUCCIÓN La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para el conocmento numérco

Más detalles

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma Estadístca Tema 1: Estadístca Descrptva Undmensonal Undad 2: Meddas de Poscón, Dspersón y de Forma Área de Estadístca e Investgacón Operatva Lceso J. Rodríguez-Aragón Septembre 2010 Contendos...............................................................

Más detalles

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad Meddas de Tendenca Central y de Varabldad Contendos Meddas descrptvas de forma: curtoss y asmetría Meddas de tendenca central: meda, medana y moda Meddas de dspersón: rango, varanza y desvacón estándar.

Más detalles

3. VARIABLES ALEATORIAS.

3. VARIABLES ALEATORIAS. 3. VARIABLES ALEATORIAS. Una varable aleatora es una varable que toma valores numércos determnados por el resultado de un epermento aleatoro (no hay que confundr la varable aleatora con sus posbles valores)

Más detalles

TEMA 10: ESTADÍSTICA

TEMA 10: ESTADÍSTICA TEMA 10: La Estadístca es la parte de las matemátcas que se ocupa de recoger, organzar y analzar grandes cantdades de datos para estudar alguna característca de un colectvo. 1. VARIABLES S UIDIMESIOALES

Más detalles

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 Meddas de centralzacón Meda Datos no agrupados = x X = n = 0 Datos agrupados = x X = n = 0 Medana Ordenamos la varable de menor a mayor. Calculamos la columna de la frecuenca relatva acumulada F. Buscamos

Más detalles

Tema 4: Variables aleatorias

Tema 4: Variables aleatorias Estadístca 46 Tema 4: Varables aleatoras El concepto de varable aleatora surge de la necesdad de hacer más manejables matemátcamente los resultados de los expermentos aleatoros, que en muchos casos son

Más detalles

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre. Cálculo y EstadísTICa. Prmer Semestre. EstadísTICa Curso Prmero Graduado en Geomátca y Topografía Escuela Técnca Superor de Ingeneros en Topografía, Geodesa y Cartografía. Unversdad Poltécnca de Madrd

Más detalles

Maestría en Administración. Medidas Descriptivas. Formulario e Interpretación. Dr. Francisco Javier Cruz Ariza

Maestría en Administración. Medidas Descriptivas. Formulario e Interpretación. Dr. Francisco Javier Cruz Ariza Maestría en Admnstracón Meddas Descrptvas Formularo e Interpretacón Dr. Francsco Javer Cruz Arza A contnuacón mostramos el foco de atencón de las dstntas meddas que abordaremos en el presente manual. El

Más detalles

4ºB ESO Capítulo 12: Estadística LibrosMareaVerde.tk www.apuntesmareaverde.org.es

4ºB ESO Capítulo 12: Estadística LibrosMareaVerde.tk www.apuntesmareaverde.org.es 4ºB ESO Capítulo 1: Estadístca 350 Índce 1. POBLACIÓ Y MUESTRA. VARIABLES ESTADÍSTICAS 1.1. POBLACIÓ 1.. MUESTRA 1.3. IDIVIDUO 1.4. VARIABLE ESTADÍSTICA. TABLAS DE FRECUECIAS.1. FRECUECIA ABSOLUTA.. FRECUECIA

Más detalles

Media es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra.

Media es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra. Estadístcos Los estadístcos son valores calculados con los datos de una varable cuanttatva y que mden alguna de las característcas de la dstrbucón muestral. Las prncpales característcas son: tendenca central,

Más detalles

Además podemos considerar diferentes tipos de medidas de resumen. Entre ellas tenemos:

Además podemos considerar diferentes tipos de medidas de resumen. Entre ellas tenemos: MEDIDAS DE POSICIÓN Y DISPERSIÓN Estadístca En la clase anteror vmos como resumr la nformacón contenda en un conjunto de datos medante tablas y gráfcos. En esta clase vamos a ver como resumrlos medante

Más detalles

UNIVERSIDAD DE SONORA

UNIVERSIDAD DE SONORA UNIVERSIDAD DE SONORA Dvsón de Cencas Exactas y Naturales Departamento de Matemátcas Estadístca Aplcada a las Lcencaturas: Admnstracón, Contaduría e Inormátca Admnstratva. Fascículo II: Estadístca Descrptva

Más detalles

ESTADÍSTICA (GRUPO 12)

ESTADÍSTICA (GRUPO 12) ESTADÍSTICA (GRUPO 12) CAPÍTULO II.- ANÁLISIS DE UNA CARACTERÍSTICA (DISTRIBUCIONES UNIDIMENSIONALES) TEMA 7.- MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN. DIPLOMATURA EN CIENCIAS EMPRESARIALES UNIVERSIDAD DE SEVILLA 1.

Más detalles

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1). TRABAJO 1: Varables Estadístcas Undmensonales (Tema 1). Técncas Cuanttatvas I. Curso 2016/2017. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: En los enuncados de los ejerccos que sguen aparecen

Más detalles

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas Análss de Regresón y Correlacón Lneal Problemas donde ntervenen dos o más varables numércas Estudaremos el tpo de relacones que exsten entre ellas, y de que forma se asocan Ejemplos: La presón de una masa

Más detalles

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA 3.. Introduccón. 3... Dstrbucón de Probabldad de una varable aleatora 3... Funcón de Dstrbucón de una varable aleatora 3.. Varable aleatora dscreta 3... Funcón masa de probabldad

Más detalles

Bloque 5. Probabilidad y Estadística Tema 2. Estadística descriptiva Ejercicios resueltos

Bloque 5. Probabilidad y Estadística Tema 2. Estadística descriptiva Ejercicios resueltos Bloque 5. Probabldad y Estadístca Tema. Estadístca descrptva Ejerccos resueltos 5.-1 Dada la sguente tabla de ngresos mensuales, calcular la meda, la medana y el ntervalo modal. Ingresos Frecuenca Menos

Más detalles

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS 1. INTRODUCCIÓN HISTÓRICA 2 1.1 La Estadístca como cenca 2 1.2 Algunos problemas que resuelve la Estadístca 2 2. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA 3 2.1. Concepto y Objetvo de

Más detalles

Ejercicio nº 1. a) Elabora una tabla de frecuencias. b) Representa gráficamente la distribución.

Ejercicio nº 1. a) Elabora una tabla de frecuencias. b) Representa gráficamente la distribución. Ejercco nº En una empresa de teleonía están nteresados en saber cuál es el número de aparatos teleóncos (ncludos teléonos móvles) que se tene en las vvendas. Se hace una encuesta y, hasta ahora, han recbdo

Más detalles

Capítulo III Medidas de posición y de dispersión

Capítulo III Medidas de posición y de dispersión Capítulo III Meddas de poscón y de dspersón Introduccón Hasta ahora, para descrbr un conjunto de datos, se han empleado tablas y gráfcos. Estos son útles para dar rápdamente una vsón general del comportamento

Más detalles

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTADÍSTICA poblaciones ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:

Más detalles

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso.

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso. CARTAS DE CONTROL Las cartas de control son la herramenta más poderosa para analzar la varacón en la mayoría de los procesos. Han sdo dfunddas extosamente en varos países dentro de una ampla varedad de

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadístcos Aplcados a las Audtorías Socolaborales Francsco Álvarez González http://www.uca.es/serv/fag/fct/ francsco.alvarez@uca.es Bajo el térmno Estadístca Descrptva

Más detalles

TEMA. Contenidos UNIDAD I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

TEMA. Contenidos UNIDAD I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE VARIABLES CUANTITATIVAS () Contendos TEMA 4.4. Introduccón 4.5. Dstrbucones de frecuencas de varables cuanttatvas (datos agrupados) 4.6. Propedades de las dstrbucones de varables

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.

VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL. VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL. Concepto de varable aleatora. Se llama varable aleatora a toda aplcacón que asoca a cada elemento del espaco muestral de un expermento, un número real.

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO ESCUELA NACIONAL COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES PLANTEL SUR ACADEMIA DE MATEMÁTICAS

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO ESCUELA NACIONAL COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES PLANTEL SUR ACADEMIA DE MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO ESCUELA NACIONAL COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES PLANTEL SUR ACADEMIA DE MATEMÁTICAS GUÍA PARA PREPARAR EL EXAMEN EXTRAORDINARIO DE ESTADISTICA Y PROBABILIDAD

Más detalles

CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS

CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS El conocmento de las meddas de centralzacón no es sufcente para caracterzar completamente a una dstrbucón por ejemplo: s las edades medas de

Más detalles

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar Curso 0-03 Grado en Físca Herramentas Computaconales Tema.3_A La meda y la desvacón estándar Dónde estudar el tema.3_a: Capítulo 4. J.R. Taylor, Error Analyss. Unv. cence Books, ausalto, Calforna 997.

Más detalles

Estadística Descriptiva Análisis de Datos

Estadística Descriptiva Análisis de Datos El concepto de Estadístca Estadístca Descrptva Análss de Datos 8.1 INTRODUCCION El orgen de la Estadístca se remonta a dos tpos de actvdades humanas: los juegos de azar y las necesdades de los Estados:

Más detalles

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Unversdad de Cádz Departamento de Matemátcas MATEMÁTICAS para estudantes de prmer curso de facultades y escuelas técncas Tema 13 Dstrbucones bdmensonales. Regresón y correlacón lneal Elaborado por la Profesora

Más detalles

PREGUNTAS TIPO TEST Y EJERCICIOS PRÁCTICOS PROPUESTOS EN EXÁMENES DE LOS CAPÍTULOS 2, 3 Y 4 (DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS UNIDIMENSIONALES )

PREGUNTAS TIPO TEST Y EJERCICIOS PRÁCTICOS PROPUESTOS EN EXÁMENES DE LOS CAPÍTULOS 2, 3 Y 4 (DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS UNIDIMENSIONALES ) TUTORÍA DE ITRODUCCIÓ A LA ESTADÍSTICA. (º A.D.E.) e-mal: mozas@el.uned.es PREGUTAS TIPO TEST Y EJERCICIOS PRÁCTICOS PROPUESTOS E EXÁMEES DE LOS CAPÍTULOS, Y 4 (DISTRIBUCIOES DE FRECUECIAS UIDIMESIOALES

Más detalles

Organización y resumen de datos cuantitativos

Organización y resumen de datos cuantitativos Organzacón y resumen de datos cuanttatvos Contendos Organzacón de datos cuanttatvos: dagrama de tallos y hojas, tablas de frecuencas. Hstogramas. Polígonos. Ojvas ORGANIZACIÓN Y RESUMEN DE DATOS CUANTITATIVOS

Más detalles

1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación)

1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación) Apuntes: Matemátcas Fnanceras 1. Leccón 7 - Rentas - Valoracón (Contnuacón) 1.1. Valoracón de Rentas: Constantes y Dferdas 1.1.1. Renta Temporal y Pospagable En este caso, el orgen de la renta es un momento

Más detalles

CAPITULO 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

CAPITULO 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL CAPITULO 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL La estadístca descrptva en su uncón básca de reducr datos, propone una sere de ndcadores que permten tener una percepcón rápda de lo que ocurre en un enómeno. La

Más detalles

CESMA BUSINESS SCHOOL

CESMA BUSINESS SCHOOL CESMA BUSINESS SCHOOL MATEMÁTICAS FINANCIERAS. TEMA 4 RENTAS y MÉTODOS DE AMORTIZACIÓN Javer Blbao García 1 1.- Introduccón Defncón: Conjunto de captales con vencmentos equdstantes de tempo. Para que exsta

Más detalles

8 MECANICA Y FLUIDOS: Calorimetría

8 MECANICA Y FLUIDOS: Calorimetría 8 MECANICA Y FLUIDOS: Calormetría CONTENIDOS Dencones. Capacdad caloríca. Calor especíco. Equlbro térmco. Calormetría. Calorímetro de las mezclas. Marcha del calorímetro. Propagacón de Errores. OBJETIVOS

Más detalles

Estadística Empresarial I

Estadística Empresarial I Estadístca Empresaral I Tema Concepto de Estadístca EE I - Carlos G. García González - ULL Qué es la Estadístca? Concepto de Estadístca: La Estadístca forma parte de los métodos cuanttatvos que utlza la

Más detalles

Matemáticas aplicadas a las ciencias sociales Estadística y Probabilidad 1º de bachillerato

Matemáticas aplicadas a las ciencias sociales Estadística y Probabilidad 1º de bachillerato Departamento de Matemátcas Matemátcas aplcadas a las cencas socales Estadístca y Probabldad º de bachllerato Matemátcas aplcadas a las cencas socales I, pág. de 48 Departamento de Matemátcas TEMA : ESTADÍSTICA

Más detalles

Facultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística

Facultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística Facultad de Ingenería Dvsón de Cencas Báscas Coordnacón de Cencas Aplcadas Departamento de Probabldad y Estadístca Probabldad y Estadístca Prmer Eamen Fnal Tpo A Semestre: 00- Duracón máma:. h. Consderar

Más detalles

Elaboración de Tablas ó Cuadros. La elaboración de tablas o cuadros, facilita el análisis y la presentación de la información.

Elaboración de Tablas ó Cuadros. La elaboración de tablas o cuadros, facilita el análisis y la presentación de la información. Elaboracón de Tablas ó Cuadros La elaboracón de tablas o cuadros, faclta el análss la presentacón de la nformacón. Para elaborar los cuadros, se debe, antes que todo, dentfcar las varables, característcas

Más detalles

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL ESTADÍSTICA BIDIMESIOAL ÍDICE GEERAL 1.-Varable Estadístca Bdmensonal. Tablas de frecuenca... 1.1.- Concepto de varable estadístca bdmensonal. Eemplos.... 1..-Tablas bdmensonales de frecuencas. Tablas

Más detalles

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) En un expermento comercal el nvestgador modfca algún factor (denomnado varable explcatva o ndependente) para observar el efecto de esta modfcacón sobre otro factor (denomnado

Más detalles

Práctica 2 Caracterización de un dinamómetro

Práctica 2 Caracterización de un dinamómetro Págna 1/9 Práctca Caracterzacón de un dnamómetro Págna 1 Págna /9 1. Segurdad en la ejecucón Pelgro o fuente de energía 1 Peso de las masas patrón Resgo asocado Al manpular las masas nadecuadamente se

Más detalles

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. CONTENIDOS. VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. Itroduccó a la Estadístca descrptva. Termología básca: poblacó, muestra, dvduo, carácter. Varable estadístca: dscretas y cotuas. Orgazacó de datos.

Más detalles

Matemáticas Discretas

Matemáticas Discretas Coordnacón de Cencas Computaconales - INAOE Matemátcas Dscretas Cursos Propedéutcos 2010 Cencas Computaconales INAOE Dr. Lus Vllaseñor Pneda vllasen@naoep.mx http://ccc.naoep.mx/~vllasen Algo de nformacón

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA 1. S A es un suceso de probabldad 0.3, la probabldad de su suceso contraro es: a) 0. b) 1.0 c) 0.7 (Convocatora juno 006. Eamen tpo H) S A es un suceso, la probabldad de su suceso

Más detalles

Apéndice A: Metodología para la evaluación del modelo de pronóstico meteorológico

Apéndice A: Metodología para la evaluación del modelo de pronóstico meteorológico Apéndce A: Metodología para la evaluacón del modelo de pronóstco meteorológco Apéndce A: Metodología para la evaluacón del modelo de pronóstco meteorológco Tabla de contendos Ap.A Apéndce A: Metodología

Más detalles

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES Documento Preparado para la Cámara de Fondos de Inversón Versón 203 Por Rodrgo Matarrta Venegas 23 de Setembre del 204 2 Análss Industral

Más detalles

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos Reconclacón de datos expermentales MI5022 Análss y smulacón de procesos mneralúgcos Balances Balances en una celda de flotacón En torno a una celda de flotacón (o un crcuto) se pueden escrbr los sguentes

Más detalles

12-16 de Noviembre de 2012. Francisco Javier Burgos Fernández

12-16 de Noviembre de 2012. Francisco Javier Burgos Fernández MEMORIA DE LA ESTANCIA CON EL GRUPO DE VISIÓN Y COLOR DEL INSTITUTO UNIVERSITARIO DE FÍSICA APLICADA A LAS CIENCIAS TECNOLÓGICAS. UNIVERSIDAD DE ALICANTE. 1-16 de Novembre de 01 Francsco Javer Burgos Fernández

Más detalles

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS Edgar Acuña Fernández Departamento de Matemátcas Unversdad de Puerto Rco Recnto Unverstaro de Mayagüez Edgar Acuña Analss de Regreson Regresón con varables

Más detalles

REGRESION LINEAL SIMPLE

REGRESION LINEAL SIMPLE REGREION LINEAL IMPLE Jorge Galbat Resco e dspone de una mustra de observacones formadas por pares de varables: (x 1, y 1 ) (x, y ).. (x n, y n ) A través de esta muestra, se desea estudar la relacón exstente

Más detalles

Distribuciones estadísticas unidimensionales

Distribuciones estadísticas unidimensionales Dstrbucones estadístcas undmensonales ESTADÍSTICA Estuda los métodos ara recoger, organzar y analzar nformacón, con la fnaldad de descrbr un fenómeno que se está estudando y obtener conclusones. TÉRMIOS

Más detalles

USO Y MANEJO DEL SOFTWARE STATGRAPHICS

USO Y MANEJO DEL SOFTWARE STATGRAPHICS USO Y MANEJO DEL SOFTWARE STATGRAPHICS I.- ESTADISTICA DESCRIPTIVA. 1.1.- Defncón de Estadístca. 1.2.- Estructura y Tpos de Datos Estadístcos. 1.3.- Construccón de la Matrz de Datos 1.4.- Recuperacón de

Más detalles

ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS

ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 0 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS 03 ÍNDICE I. METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE INTERURBANO DE PASAJEROS POR CARRETERA.

Más detalles

Relaciones entre variables

Relaciones entre variables Relacones entre varables Las técncas de regresón permten hacer predccones sobre los valores de certa varable Y (dependente), a partr de los de otra (ndependente), entre las que se ntuye que exste una relacón.

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y BIDIMENSIONAL

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y BIDIMENSIONAL ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y BIDIMESIOAL ÍDICE. Defncón de Etadítca. Concepto generale 3. Tratamento de la nformacón 4. Repreentacón de lo dato. Medda de centralzacón 6. Medda de dperón 7. Etadítca bdmenonal

Más detalles

a) Qué población (la de hombres o la de mujeres) presenta un salario medio mayor? b) Qué porcentaje de varones gana más de 900?

a) Qué población (la de hombres o la de mujeres) presenta un salario medio mayor? b) Qué porcentaje de varones gana más de 900? EJERCICIO 1. A contnuacón tene dos dstrbucones por sexo y salaro declarado en el prmer empleo tras obtener la lcencatura de un grupo de ttulados por la UNED. Salaro en Hombres en % Mujeres en % < de 600

Más detalles

XII. Uso de la Estimación de la Distribución de Probabilidad para Muestras Pequeñas y de la Simulación en la Inferencia de Carteras de Seguros.

XII. Uso de la Estimación de la Distribución de Probabilidad para Muestras Pequeñas y de la Simulación en la Inferencia de Carteras de Seguros. Uso de la Estmacón de la Dstrbucón de Probabldad para Muestras Pequeñas y de la Smulacón en la Inferenca de Carteras de Seguros. Trabajo presentado para el XII Premo de Investgacón sobre Seguros y Fanzas

Más detalles

Modelos triangular y parabólico

Modelos triangular y parabólico Modelos trangular y parabólco ClassPad 0 Prof. Jean-Perre Marcallou INTRODUCCIÓN La calculadora CASIO ClassPad 0 dspone de la Aplcacón Prncpal para realzar los cálculos correspondentes a los modelos trangular

Más detalles

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general PRÁCTICA 6: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN EJERCICIO. VERDADERO. VERDADERO (Esta afrmacón no es certa en el caso del modelo general. 3. En el modelo lneal general Y =X β + ε, explcar la forma que

Más detalles

T. 5 Estadísticos de forma de la distribución

T. 5 Estadísticos de forma de la distribución T. 5 Estadístcos de forma de la dstrbucón 1 1. Asmetría 2. Apuntamento o curtoss Ya ha sdo abordado en temas precedentes el análss de la forma de la dstrbucón de frecuencas desde una aproxmacón gráfca.

Más detalles

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas.

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas. Capítulo II: El Modelo Lneal Clásco - Estmacón Aplcacones Informátcas 3. APLICACIONES INFORMÁTICAS Fchero : cp.wf (modelo de regresón smple) Seres: : consumo famlar mensual en mles de pesetas RENTA: renta

Más detalles

3.3 Caracterización de grupos: Estadísticos de forma de la distribución

3.3 Caracterización de grupos: Estadísticos de forma de la distribución 3.3 Caracterzacón de grupos: Estadístcos de forma de la dstrbucón 1. Smetría 2. Apuntamento o curtoss 3. Descrpcón estadístca de una varable: tabla resumen Ya ha sdo abordado en temas precedentes el análss

Más detalles

( ) = ( ) ( ) E X x p. E X Y = E X E Y XY independientes. E X Y E X E Y Cauchy Schwarzt ( ) 2. Pr X a E X a Markov

( ) = ( ) ( ) E X x p. E X Y = E X E Y XY independientes. E X Y E X E Y Cauchy Schwarzt ( ) 2. Pr X a E X a Markov 1 2 Varables aleatoras 2.1 Dscretas 2.1.1 Genércas Esperanza de una v.a. o Valor esperado Propedades de la Esperanza k = ( x ) E X x p EmX+ b = mex + b EK Varanza de una v.a. = K ( + ) = + E X Y E X E

Más detalles

Glosario básico. de términos estadísticos

Glosario básico. de términos estadísticos Glosaro básco de térmnos estadístcos Lma, mayo de 2006 CREDITOS Dreccón y Supervsón Lupe Berrocal de Montestruque Drectora Técnca del Centro de Investgacón y Desarrollo Responsable del documento Hermna

Más detalles

4. REPRESENTACIONES GRÁFICAS PARA DATOS CATEGÓRICOS.

4. REPRESENTACIONES GRÁFICAS PARA DATOS CATEGÓRICOS. 4. REPRESETACIOES GRÁFICAS PARA DATOS CATEGÓRICOS. Cuando se manejan fenómenos categórcos, se pueden agrupar las observacones en tablas de resumen, para después representarlas en forma gráfca como dagramas

Más detalles

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D.

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Pronóstcos Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Predccón, Pronóstco y Prospectva Predccón: estmacón de un acontecmento futuro que se basa en consderacones subjetvas, en la habldad, experenca y buen juco de las

Más detalles

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas IES Menéndez Tolosa (La Línea) Físca y Químca - 1º Bach - Gráfcas 1 Indca qué tpo de relacón exste entre las magntudes representadas en la sguente gráfca: La gráfca es una línea recta que no pasa por el

Más detalles

T. 9 El modelo de regresión lineal

T. 9 El modelo de regresión lineal 1 T. 9 El modelo de regresón lneal 1. Conceptos báscos sobre el análss de regresón lneal. Ajuste de la recta de regresón 3. Bondad de ajuste del modelo de regresón Modelos predctvos o de regresón: la representacón

Más detalles

Cuaderno de actividades 4º ESO

Cuaderno de actividades 4º ESO Estadístca Undmensonal 1 Conceptos báscos. Cuaderno de actvdades º ESO Cualquer elemento o ente que sea portador de nformacón sobre alguna propedad en la cual se está nteresado se denomna ndvduo. El conjunto

Más detalles

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado Análss de la varanza con dos factores. Introduccón Hasta ahora se ha vsto el modelo de análss de la varanza con un factor que es una varable cualtatva cuyas categorías srven para clasfcar las meddas de

Más detalles

-.GEOMETRÍA.- a) 37 cm y 45 cm. b) 16 cm y 30 cm. En estos dos, se dan la hipotenusa y un cateto, y se pide el otro cateto:

-.GEOMETRÍA.- a) 37 cm y 45 cm. b) 16 cm y 30 cm. En estos dos, se dan la hipotenusa y un cateto, y se pide el otro cateto: -.GEOMETRÍA.- Ejercco nº 1.- Calcula el lado que falta en este trángulo rectángulo: Ejercco nº 2.- En los sguentes rectángulos, se dan dos catetos y se pde la hpotenusa (s su medda no es exacta, con una

Más detalles

Correlación y regresión lineal simple

Correlación y regresión lineal simple . Regresón lneal smple Correlacón y regresón lneal smple. Introduccón La correlacón entre dos varables ( e Y) se refere a la relacón exstente entre ellas de tal manera que a determnados valores de se asocan

Más detalles

Guía de Electrodinámica

Guía de Electrodinámica INSTITITO NACIONAL Dpto. de Físca 4 plan electvo Marcel López U. 05 Guía de Electrodnámca Objetvo: - econocer la fuerza eléctrca, campo eléctrco y potencal eléctrco generado por cargas puntuales. - Calculan

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL B. MEDIDAS DE VARIABILIDAD C. MEDIDAS DE FORMA RESUMEN: A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL So estadígrafos de poscó que so terpretados como valores

Más detalles

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios Pruebas Estadístcas de Números Pseudoaleatoros Prueba de meda Consste en verfcar que los números generados tengan una meda estadístcamente gual a, de esta manera, se analza la sguente hpótess: H 0 : =

Más detalles

Vectores VECTORES 1.- Magnitudes Escalares y Magnitudes Vectoriales. Las Magnitudes Escalares: Las Magnitudes Vectoriales:

Vectores VECTORES 1.- Magnitudes Escalares y Magnitudes Vectoriales. Las Magnitudes Escalares: Las Magnitudes Vectoriales: VECTOES 1.- Magntudes Escalares y Magntudes Vectorales. Las Magntudes Escalares: son aquellas que quedan defndas úncamente por su valor numérco (escalar) y su undad correspondente, Eemplo de magntudes

Más detalles

JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH VÍCTOR MANUEL QUESADA IBARGUEN

JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH VÍCTOR MANUEL QUESADA IBARGUEN Introduccón a la estadístca, dstrbucones de frecuencas, gráfcos estadístcos, meddas de tendenca central, dspersón, poscón y forma, con ejemplos resueltos en Mcrosoft Excel JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH

Más detalles

Introducción al riesgo de crédito

Introducción al riesgo de crédito Introduccón al resgo de crédto Estrella Perott Investgador Senor Bolsa de Comerco de Rosaro eperott@bcr.com.ar. Introduccón El resgo credtco es el resgo de una pérdda económca como consecuenca de la falta

Más detalles

Estadística I. Carmen Trueba Salas Lorena Remuzgo Pérez Vanesa Jordá Gil José María Sarabia Alegría. Capítulo 2. Medidas de posición y dispersión

Estadística I. Carmen Trueba Salas Lorena Remuzgo Pérez Vanesa Jordá Gil José María Sarabia Alegría. Capítulo 2. Medidas de posición y dispersión Estadístca I Capítulo. Meddas de poscó y dspersó Carme Trueba Salas Lorea Remuzgo Pérez Vaesa Jordá Gl José María Saraba Alegría DPTO. DE ECOOMÍA Este tema se publca bajo Lceca: Creatve Commos BY-C-SA

Más detalles

Modelos unifactoriales de efectos aleatorizados

Modelos unifactoriales de efectos aleatorizados Capítulo 4 Modelos unfactorales de efectos aleatorzados En el modelo de efectos aleatoros, los nveles del factor son una muestra aleatora de una poblacón de nveles. Este modelo surge ante la necesdad de

Más detalles

Regresión Lineal Simple y Correlación

Regresión Lineal Simple y Correlación 4 Regresón Lneal Smple y Correlacón 4.1. Fundamentos teórcos 4.1.1. Regresón La regresón es la parte de la estadístca que trata de determnar la posble relacón entre una varable numérca, que suele llamarse

Más detalles

TEMA 4. TRABAJO Y ENERGIA.

TEMA 4. TRABAJO Y ENERGIA. TMA 4. TRABAJO Y NRGIA. l problema undamental de la Mecánca es descrbr como se moverán los cuerpos s se conocen las uerzas aplcadas sobre él. La orma de hacerlo es aplcando la segunda Ley de Newton, pero

Más detalles

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1 Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresón Profesor: Carlos R. Ptta 1 1 cptta@spm.uach.cl Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía 01 Parte 01: Comentes Señale

Más detalles

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada.

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada. Introduccón a la Estadístca Empresaral Capítulo - Análss conjunto de dos varables Jesús ánchez Fernández CAPITULO - AÁLII COJUTO DE DO VARIABLE Presentacón de los datos Tablas de doble entrada En el capítulo

Más detalles

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA LABORATORIO 1-008 PRACTICA 4: LEYES DE LOS GASES 1. OBJETIVOS ) Comprobacón expermental de las leyes de los gases. En este caso nos vamos a concentrar en el estudo

Más detalles