TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).
|
|
- Adrián Palma Río
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
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 los valores A, B, C y D, que representan respectvamente las 4 últmas cfras de su DNI (o NIE, ): ****ABCD. Por ejemplo, s su DNI es , los valores A, B, C y D son: A = 9 B = 8 C = 7 D=1 S encontramos la cantdad 3B se refere al número 38 (no confundr con 3xB=3x8=24). 3xA es el número 27 (3x9=27). 15+C es el número 22 (15+7=22) Susttuya sus valores A, B, C y D en cada ejercco, resuélvalo entonces y escrba con 3 decmales las solucones en la tabla de la sguente págna para entregarlas a su profesor. Envíe tambén las solucones a través del sguente formularo onlne: En sus respuestas: Señale úncamente los decmales con una coma abajo (7,05) y añada el sgno menos cuando el número sea negatvo (-25,8). S la respuesta es un número postvo se escrbrá sn sgno (25,8). No utlce puntos n comas para marcar mles, mllones, (escrba en lugar de ). No ncluya las undades de medda, los tantos por cento, (escrba 1500 en lugar de 1500, escrba 78,25 en lugar de 78,25%, ). Imprma y entregue sólo las dos prmeras págnas de este fchero (datos personales y tabla de solucones) en un únco folo a ambas caras. No entregue los enuncados de los ejerccos. Para la resolucón de los ejerccos propuestos se podrá utlzar Excel (las hojas de cálculo facltadas por el profesor y otras que construya el propo alumno) o resolverlos a mano con la ayuda de una calculadora. En ambos casos sólo hay que entregar la solucón fnal, no hay que entregar la resolucón completa a mano s así se hubera hecho. El trabajo se valorará sobre 150 puntos. Cada apartado de los ejerccos vale un punto, salvo los apartados donde se ndca una puntuacón dferente. En la calfcacón fnal del alumno, el trabajo tene una valoracón de 0,75 puntos. La FECHA LÍMITE para entregar este trabajo, tanto a través del formularo onlne como en formato papel, es el jueves 27 de octubre (hasta las 10:00). En formato papel se entregará a su profesor por el msmo alumno o quen lo represente (al térmno de la clase o en horas de tutorías). En nngún caso se aceptarán trabajos entregados de otra forma o después de la fecha límte.
2 Preg. Solucón (3 decmales) Preg. Solucón (3 decmales) nf sup. 5 I 46 5 II 47 5 III 48 5 IV
3 Ejercco 1. En un barro de una cudad el 15% de las vvendas tene una superfce comprendda entre los 50 y 6A m 2, el 20% entre 6A y 7B m 2, el 20% entre 7B y 8C m 2 ; el 25% entre 8C y 10D m 2 y el 20% entre 10D y 110 m 2. Obtenga: 1. La superfce meda por vvenda, 2. El tpo de vvenda más frecuente (crtero II). 3. La medana. Cuando haya más de una moda, escrba la mayor de ellas en la plantlla de solucones. Aplque lo msmo en todos los ejerccos, de esta u otra relacón, donde se calcule la moda. Ejercco 2. Un curso está dvddo en cuatro grupos. Se dspone de los sguentes datos: Grupo I II III IV nº de alumnos 5A 6B 7C 5D Nota meda del grupo 6,D 5,C 6,B 5,A Varanza del grupo 1 1,69 0,81 0,64 4. Nota meda del curso. (5 puntos) 5. Coefcente de varacón de cada grupo. (4 puntos) Ejercco 3. En 200A se nvrtó en accones de la socedad UNO 2BD000 euros y en 2012 su valor era ya de 3C5000. En 200D se nvrtó 3A0000 euros en accones de la socedad DOS que alcanzaron en 2015 el valor de 4BC000 euros. Qué accones consdera más rentables basándose en la rentabldad meda observada para cada tpo de accones? 6. Rentabldad meda anual de las accones UNO (expresada en %). (3 puntos) 7. Rentabldad meda anual de las accones DOS (expresada en %). (3 puntos) Ejercco 4. Durante el mes pasado hemos repostado gasolna en 6 ocasones. En cada una de ellas pusmos combustble por el msmo valor. La prmera vez a 1,B5 /l, la segunda a 1,C5 /l, la tercera a 1,A5 /l, la cuarta a 1,D5 /l, la qunta 1,47 /l y por últmo a 1,58 /l. 8. Cuál fue el preco medo pagado por ltro durante el mes? (5 puntos) Ejercco 5. En los últmos 5 años el valor de las accones de GECOSA han expermentado las sguentes varacones: 1A,3%, 5,B%, -6,C%, -8,2% y -4,D%. Ha dsmnudo el valor de las accones, transcurrdos los 5 años? 9. Calcule el porcentaje de varacón meda anual (expresado en %, con el sgno correspondente). (6 puntos) Ejercco 6. Según el benefco obtendo por un grupo de empresas hosteleras: Benefco A000 1A000-2B000 2B000-3C000 3C000-4D000 4D nº de empresas 35 13D 5A Calcule el porcentaje de empresas con un benefco comprenddo entre x 2S y x 2S : 10. Porcentaje mínmo según la desgualdad de Tchebycheff. (4 puntos) 11. Porcentaje obtendo nterpolando en la dstrbucón de frecuencas de la anteror tabla. Compare los resultados. (4 puntos) Ejercco 7. La dstrbucón de los salaros mensuales de los empleados de una empresa es la sguente: Salaro ( ) 500-1A00 1A B0 25B0-3C00 3C00-4D00 % de empleados El índce de Gn. Puede decr s exste mucha concentracón en el reparto de los salaros? 13. El salaro medano.
4 14. La medala. Compárela con la medana. 15. El porcentaje de empleados que ganan más de (2 puntos) 16. Al 7% de los empleados mejor pagados se les consdera dstngudos. Cuál es el salaro a partr del cual se ngresa en el grupo de empleados dstngudos? (2 puntos) 17. Qué porcentaje de empleados mejor pagados recben el 25% de la nómna? (2 puntos) 18. Qué porcentaje de empleados con menor salaro recbe el 50% de la nómna? (2 puntos) 19. Qué porcentaje de la nómna recben el 12% de los trabajadores mejor pagados? (2 puntos) 20. El salaro mínmo de los trabajadores mejor pagados que en conjunto recben el 20% de toda la nómna. (2 puntos) Ejercco 8. Para los sguentes datos: x 10 4D 5A 3B 60 7C 21. El momento no centrado de orden 1 o meda artmétca. 22. El momento no centrado de orden El momento centrado de orden 2 o varanza. 24. El momento centrado de orden La meda geométrca. 26. La meda armónca. 27. La medana. 28. El percentl La desvacón típca. 30. El coefcente de varacón. 31. El coefcente de asmetría de Fsher 32. El índce de Gn. (2 puntos) Ejercco 9. La sguente dstrbucón de frecuencas recoge los salaros de una muestra de trabajadores en centos de euros (35 representa 3500 ). salaros trabajadores L - 1 L n 0-1A 1D 1A - 2B 3B 2B - 3C 2C 3C - 4D 1A Nota: Exprese los resultados en centos de euros, como los salaros de la tabla. 33. El momento no centrado de orden 1 o meda artmétca. 34. El momento no centrado de orden El momento no centrado de orden El momento no centrado de orden El momento centrado de orden 2 o varanza. 38. El momento centrado de orden El momento centrado de orden La moda (crtero I, del punto medo). La mayor de todas ellas s hay varas. 41. La moda (crtero II). La mayor de todas ellas s hay varas. 42. La moda (crtero III). La mayor de todas ellas s hay varas. 43. La medana. 44. El tercer cuartl. 45. Entre qué salaros se encuentra el 50% central de los ndvduos. (2 puntos)
5 46. El percentl La desvacón típca. 48. El coefcente de varacón. 49. El coefcente de asmetría de Fsher 50. El coefcente de curtoss de Fsher. 51. El índce de Gn. 52. La medala 53. El porcentaje de trabajadores que ganan menos de 2500 euros. (2 puntos) 54. El porcentaje de trabajadores que ganan más de 3500 euros. (2 puntos) 55. El porcentaje de trabajadores que ganan entre 900 y 2500 euros. (2 puntos) 56. El porcentaje de masa salaral que percben los trabajadores que ganan menos de 3500 euros. (2 puntos) 57. El porcentaje de masa salaral que percben los trabajadores que ganan más de 2500 euros. (2 puntos) 58. El porcentaje de masa salaral que percben los trabajadores que ganan entre 900 y 2500 euros. (2 puntos) 59. El porcentaje de masa salaral que recbe el 20% de los trabajadores peor pagados. (2 puntos) 60. El porcentaje de masa salaral que recbe el 20% de los trabajadores mejor pagados. (2 puntos) 61. Por debajo de qué salaro se encuentra el 10% de la masa salaral. (2 puntos) 62. Por encma de qué salaro se encuentra el 10% de la masa salaral. (2 puntos) Ejercco 10. La sguente dstrbucón de frecuencas recoge los saldos (mles de euros) en las cuentas correntes de los clentes de una sucursal bancara. L saldos - clentes 1 L n 2 0-2A *** *** *** *** *** 3B 1A 2A - 4B *** *** *** *** *** 5D 3C 4B - 6C *** *** *** *** *** 7C 5B 6C - 8D *** *** *** *** *** 9A 7D 8D - 95 *** *** *** *** *** SUMAS: 9A 39AB 25CD00 155BA ABCD00 Nota: Los valores p, q y sumas son nventados. S obtenemos los valores n a partr de p, dchas frecuencas absolutas no serían valores enteros, además, s con los datos x y n completamos la anteror tabla, las sumas y q que aparecen no serían correctas. Haga todos los cálculos que se pden a contnuacón suponendo certos los valores p, resultados en mles de euros, como los saldos de la tabla. 63. El momento no centrado de orden 1 o meda artmétca. 64. El momento no centrado de orden El momento no centrado de orden El momento no centrado de orden El momento centrado de orden 2 o varanza. (2 puntos) 68. El momento centrado de orden 3. (2 puntos) 69. El momento centrado de orden 4. (2 puntos) 70. La desvacón típca. 71. El coefcente de varacón. q y sumas de la anteror tabla. Exprese los p q
6 72. El coefcente de asmetría de Fsher 73. El coefcente de curtoss de Fsher. 74. El porcentaje del saldo total de la sucursal que corresponde a los clentes con un saldo nferor a euros. (3 puntos) 75. El porcentaje del saldo total de la sucursal que corresponde a los clentes con un saldo superor a euros. (3 puntos) 76. El porcentaje del saldo total de la sucursal que corresponde a los clentes con un saldo entre y euros. (3 puntos) 77. Por debajo de qué saldo se encuentra el 20% del saldo total de la sucursal. (3 puntos) 78. Por encma de qué saldo se encuentra el 20% del saldo total de la sucursal. (3 puntos) 79. El porcentaje de clentes que ganan menos de euros. (3 puntos) 80. El porcentaje de clentes que ganan más de euros. (3 puntos) 81. El porcentaje de clentes con un saldo entre y euros. (3 puntos) 82. El porcentaje del saldo total de la sucursal que corresponde al 25% de los clentes con menores saldos. (3 puntos) 83. El porcentaje del saldo total de la sucursal que corresponde al 15% de los clentes con mayores saldos. (3 puntos)
Estadística Unidimensional: SOLUCIONES
4ª SesónFecha: Estadístca Undmensonal: SOLUCIOES Varables estadístca dscreta 1 Con los datos del ejercco de Pág 19 nº 3 determna: a) Tabla de Frecuencas b) Dagrama de barras Gráfco acumulado c) Meddas
Más detallesRelación de ejercicios de TÉCNICAS CUANTITATIVAS 1. Curso 2016/2017
Relacón de ejerccos de TÉCNICAS CUANTITATIVAS 1 Curso 016/017 En los datos de los ejerccos aparecen los valores A, B, C y D, que representan respectvamente las 4 últmas cfras de su DNI (NIE, ) Por ejemplo,
Más detallesTRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).
TRABAJO : Varables Estadístcas Bdmesoales (Tema ). Téccas Cuattatvas I. Curso 07/08. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: E los eucados de los ejerccos que sgue aparece los valores
Más detallesDescripción 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 detallesINTRODUCCIÓN. 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 detallesPoblación 1. Población 1. Población 2. Población 2. Población 1. Población 1. Población 2. Población 2. Frecuencia. Frecuencia
MAT-3 Estadístca I Tema : Meddas de Dspersón Facltador: Félx Rondón, MS Insttuto Especalzado de Estudos Superores Loyola Introduccón Las meddas de tendenca central son ndcadores estadístcos que resumen
Más detallesSEMANA 5 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN
Estadístca SEMANA 5 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN LOGRO DE APRENDIZAJE: Al fnalzar la sesón, el estudante estará en la capacdad de calcular e nterpretar meddas de tendenca central y poscón de
Más detallesTema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional
Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. Fenómeno aleatoro: no es posble predecr el resultado. La estadístca se ocupa de aquellos fenómenos no determnstas donde
Más detallesDISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES
Matemátcas 1º CT 1 DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES PROBLEMAS RESUELTOS 1. a) Asoca las rectas de regresón: y = +16, y = 1 e y = 0,5 + 5 a las nubes de puntos sguentes: b) Asgna los coefcentes de correlacón
Más detallesMedidas de Variabilidad
Meddas de Varabldad Una medda de varabldad es un ndcador del grado de dspersón de un conjunto de observacones de una varable, en torno a la meda o centro físco de la msma. S la dspersón es poca, entonces
Más detallesTRABAJO 3: Números Índices. Series Cronológicas (Temas 3 y 4).
TRABAJO 3: Números Índices. Series Cronológicas (Temas 3 y 4). Técnicas Cuantitativas I. Curso 2016/2017. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: En los enunciados de los ejercicios que
Más detallesTema 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 detallesTema 6. Estadística descriptiva bivariable con variables numéricas
Clase 6 Tema 6. Estadístca descrptva bvarable con varables numércas Estadístca bvarable: tpos de relacón Relacón entre varables cuanttatvas Para dentfcar las característcas de una relacón entre dos varables
Más detallesHistogramas: 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 detallesMedidas 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 detallesTema 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 detalles2 Dos tipos de parámetros estadísticos
Dos tpos de parámetros estadístcos Págna 198 1. Calcula la meda, la medana y la moda de cada una de estas dstrbucones estadístcas: a) 4, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 11, 1, 17 b), 1, 6, 9,, 8, 9,, 14, c), 3, 3, 3,
Más detallesEjercicio 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 detalles5.0 ESTADÍSTICOS PARA DATOS AGRUPADOS.
5.0 ESTADÍSTICOS PARA DATOS AGRUPADOS. Para organzar los datos a medda que el número de observacones crece, es necesaro condensar más los datos en tablas apropadas, a fn de presentar, analzar e nterpretar
Más detallesEJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL.
EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL. 1. Una cofradía de pescadores regstra la cantdad de sardnas que llegan al puerto (X), en klogramos, el preco de la subasta en la lonja (Y), en euros por klo, han
Más detalles3. 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 detallesMedia 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 detallesEJERCICIOS 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 detallesPREGUNTAS 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 detallesTema 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 detallesESTADISTÍCA. 1. Población, muestra e individuo. 2. Variables estadísticas. 3. El proceso que se sigue en estadística
ESTADISTÍCA. Poblacón, muestra e ndvduo Las característcas de una dstrbucón se pueden estudar drectamente sobre la poblacón o se pueden nferr a partr de l estudo de una muestra. Poblacón estadístca es
Más detallesLECTURA 03: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE II)
LECTURA 03 DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE II) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN INTERVALOS DE CLASE Y DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS POR ATRIBUTOS O CATEGORÍAS TEMA 6 DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS EN
Más detallesPoblación: 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 detallesSEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS
SEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS 5 INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE RENTAS 5.1 CONCEPTO: Renta fnancera: conjunto de captales fnanceros cuyos vencmentos regulares están dstrbudos sucesvamente a lo largo de
Más detallesTema 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 detallesDATOS AGRUPADOS POR INTERVALOS DE CLASE
3. Datos agrupados por ntervalo (Varable contnua) Generalmente los datos se agrupan por medo de ntervalos de clase, los cálculos son una aproxmacón a la realdad, se faclta los cálculos. En la agrupacón
Más detallesTEMA 5. ANÁLISIS DE UNA VARIABLE (III). MEDIDAS DE ASIMETRÍA, CURTOSIS Y CONCENTRACIÓN
DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA GENERAL Y ETADÍTICA UNIDAD DOCENTE DE ETADÍTICA Y ECONOMETRÍA UNIVERIDAD DE HUELVA ANÁLII ETADÍTICO DEL TURIMO I 200-200200 DIPLOMATURA EN TURIMO TEMA 5 ANÁLII DE UNA VARIABLE
Más detallesLECTURA 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 detallesEstadística. Problemas de Estadística 1º Ciclo ESO Departamento de Matemáticas Raúl González Medina
1 Estadístca 01.- Indca que varables son cualtatvas y cuales cuanttatvas: a) Comda Favorta. b) Profesón que te gusta. c) Número de goles marcados por tu equpo favorto en la últma temporada. d) Número de
Más detallesINICIACIÓN A LA ESTADÍSTICA. ACTIVIDADES DE AUTOEVALUACIÓN DE LA UNIDAD ESTADÍSTICA. (SOLUCIONES)
ACTIVIDADES DE AUTOEVALUACIÓ DE LA UIDAD ESTADÍSTICA. (SOLUCIOES) 1. D, en cada caso, cuál es la varable que se quere estudar y especfca de qué tpo es: Tempo dedcado a las tareas doméstcas por parte de
Más detallesMEDIDAS 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 detallesModelos 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 detallesEstadísticos muéstrales
Estadístcos muéstrales Una empresa dedcada al transporte y dstrbucón de mercancías, tene una plantlla de 50 trabajadores. Durante el últmo año se ha observado que 5 trabajadores han faltado un solo día
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO PLANTEL IGNACIO RAMÍREZ C. DE LA ESCUELA PREPARATORIA
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO PLANTEL IGNACIO RAMÍREZ C. DE LA ESCUELA PREPARATORIA PROBLEMARIO DE ESTADÍSTICA MÓDULO I. REPRESENTACIÓN DE DATOS MÓDULO II. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL ELABORADO
Más detallesLECTURA 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 detallesTRABAJO 2: Muestreo con calculadora. TC /2017.
TRABAJO : Muestreo con calculadora. TC3. 06/07. APELLIDOS: GRUPO: NOMBRE: DNI (o NIE): A: B: C: D: En los enunciados de los ejercicios que siguen aparecen los valores A, B, C y D, que representan respectivamente
Más detallesTEMA 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 detalles1. 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 detallesESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL La estadístca undmensonal trata de resumr la nformacón contenda en una tabla que contene nformacón de una sola varable en unos pocos números. Las meddas de poscón pueden ser:
Más detallesEstadística Descriptiva y Analisis de Datos con la Hoja de Cálculo Excel. Números Índices
Estadístca Descrptva y Analss de Datos con la Hoja de Cálculo Excel úmeros Índces úmeros Índces El número índce es un recurso estadístco para medr dferencas entre grupos de datos. Un número índce se puede
Más detallesPráctica 3. Media, mediana y moda.
Práctca 3. Meda, ana y moda. La presente práctca, te permtrá estudar las das de tendenca central menconadas, a partr de los sguentes datos que corresponden a la estatura de estudantes, ncaremos la práctca.
Más detallesMaestría 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 detallesunidad 12 Estadística
undad 1 Estadístca Qué es una tabla de frecuencas Págna 1 Al número de veces que se repte un dato se le denomna frecuenca de ese dato. Una tabla de frecuencas es una tabla en la que cada valor de la varable
Más detallesTema 1 Descripción de datos: Estadística descriptiva unidimensional Estadística descriptiva
Descrpcón de datos: Estadístca descrptva undmensonal Estadístca descrptva Objetvos: Ordenar, clasfcar, resumr grandes conjuntos de datos de modo que puedan ser fáclmente nterpretables Defncones báscas:
Más detallesESTADÍSTICA 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 detallesCAPÍTULO 4 ANÁLISIS ESTADÍSTICO Y UNIFORMIDAD ALTIMÉTRICA
CAPÍTULO 4 ANÁLISIS ESTADÍSTICO Y UNIFORMIDAD ALTIMÉTRICA. LA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS La agrupacón tabular de la dstrbucón de frecuencas de una toma o levantamento de las cotas taqumétrcas (absolutas
Más detallesPoblación: 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 Objetvo: La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para el conocmento
Más detallesA. Una pregunta muy particular que se puede hacer a una distribución de datos es de qué magnitud es es la heterogeneidad que se observa.
MEDIDA DE DIPERIÓ A. Una pregunta muy partcular que se puede hacer a una dstrbucón de datos es de qué magntud es es la heterogenedad que se observa. FICHA º 18 Las meddas de dspersón generalmente acompañan
Más detallesPrograma de Asesor Financiero (PAF) Nivel I
Programa de Asesor Fnancero (PAF) Nvel I MÓDULO 1_Fundamentos de la Inversón SOLUCIÓN_CUESTIONARIOS DEL LIBRO Capítulos 1-3: CAPITALIZACIÓN Y DESCUENTO Capítulo 4: TIPOS DE INTERÉS Y RENTABILIDAD Capítulo
Más detallesESTADÍSTICA (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 detallesVariables Aleatorias
Varables Aleatoras VARIABLES ALEATORIAS. Varable aleatora. Tpos.... Dstrbucón de probabldad asocada a una varable aleatora dscreta... 4. Funcón de dstrbucón. Propedades... 5 4. Funcón de densdad... 7 5.
Más detallesMétodos Estadísticos de la Ingeniería Tema 3: Medidas Estadísticas Grupo B
Métodos Estadístcos de la Ingenería Tema 3: Meddas Estadístcas Grupo B Área de Estadístca e Investgacón Operatva Lceso J. Rodríguez-Aragón Enero 2010 Contendos...............................................................
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
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 detallesVARIABLE 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 detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Tema ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 1.- DISTRIBUCIOES UIDIMESIOALES. CÁLCULO DE PARÁMETROS PARÁMETROS DE CETRALIZACIÓ En la búsqueda de la concrecón y la smplcacón, la normacón recogda en una tabla o gráca estadístca
Más detallesCURSO INTERNACIONAL: CONSTRUCCIÓN DE ESCENARIOS ECONÓMICOS Y ECONOMETRÍA AVANZADA. Instructor: Horacio Catalán Alonso
CURSO ITERACIOAL: COSTRUCCIÓ DE ESCEARIOS ECOÓMICOS ECOOMETRÍA AVAZADA Instructor: Horaco Catalán Alonso Modelo de Regresón Lneal Smple El modelo de regresón lneal representa un marco metodológco, que
Más detallesGUÍA DE APOYO AL APRENDIZAJE N 2
GUÍA E APOYO AL APREIZAJE Meddas de Tendenca Central ó de Resumen Las meddas de resumen son valores de la varable que permten resumr la normacón que hay en una tabla undamentalmente estas meddas se usan
Más detallesRelaciones 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 detallesMATEMÁTICAS 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 detallesa) 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 detallesPoblación y Muestra, Variables Estadísticas, Diagramas y Medidas de Centralización en 3º de ESO
43 ANEXO 1: Tablas facltadas al alumnado Las sguentes tablas serán rellenadas por parte de los grupos de estudantes que se realzarán en el aula, tal y como se comenta en el presente trabajo. Tabla de
Más detallesAdemás 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 detallesE.U.I.T.I. Bilbao. Asignatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA
E.U.I.T.I. Blbao Asgnatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA E.U.I.T.I. Blbao Asgnatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA TEMA 2: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 1. RESUMEN Métodos para resumr y descrbr
Más detallesBloque 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 detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Estadístca www.aulatecnologa.com 1 ETADÍTICA DECRIPTIVA Lo prmero que buscamos con la Estadístca es el tratamento matemátco a partr de una nformacón epermental. Cuando queremos observar la evolucón de
Más detallesRELACIÓN DE PROBLEMAS DE CLASE DE MODELADO DE DECISIÓN MULTICRITERIO PROBLEMA 1: FÁBRICA DE COMPONENTES ELECTRÓNICOS (FACTORY OF
RELACIÓN DE PROBLEMAS DE CLASE DE MODELADO DE DECISIÓN MULTICRITERIO PROBLEMA 1: FÁBRICA DE COMPONENTES ELECTRÓNICOS (FACTOR OF ELECTRONIC PARTS) Una empresa fabrca tres tpos de componentes electróncos,
Más detallesTema 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 detallesVariables Aleatorias. Variables Aleatorias. Variables Aleatorias. Objetivos del tema: Al final del tema el alumno será capaz de:
Varables Aleatoras Varables Aleatoras Objetvos del tema: Concepto de varable aleatora Al fnal del tema el alumno será capaz de: Varables aleatoras dscretas y contnuas Funcón de probabldad Funcón de dstrbucón
Más detallesel blog de mate de aida CSI: Estadística unidimensional pág. 1
el blog de mate de ada CSI: Estadístca undmensonal pág. ESTADÍSTICA La estadístca es la cenca que permte hacer estudos de grandes poblacones escogendo sólo un pequeño grupo de ndvduos, lo que ahorra tempo
Más detalles4º DE ESO MATEMÁTICAS-B CURSO UNIDAD 14: ESTADÍSTICA
UNIDAD 14: ESTADÍSTICA INTRODUCCIÓN La presenca de la Estadístca es habtual en multtud de contextos de la vda real: encuestas electorales, sondeos de opnón, etc. La mportanca de la Estadístca en la socedad
Más detallesUna renta fraccionada se caracteriza porque su frecuencia no coincide con la frecuencia de variación del término de dicha renta.
Rentas Fnanceras. Renta fracconada 6. RETA FRACCIOADA Una renta fracconada se caracterza porque su frecuenca no concde con la frecuenca de varacón del térmno de dcha renta. Las característcas de la renta
Más detalles1. 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 detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA I
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA I 1.- DISTRIBUCIONES UNIDIMENSIONALES. CONCEPTOS GENERALES. La estadístca se puede dvdr en dos partes: Estadístca descrptva o deductva. Estadístca nferencal o nductva. La estadístca
Más detallesProblemas 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 detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadístcos Aplcados a las Audtorías Socolaborales Bajo el térmno Estadístca Descrptva se engloban las técncas que nos permtrán realzar un análss elemental de las observacones
Más detallesRentas o Anualidades
Rentas o Anualdades Patrca Ksbye Profesorado en Matemátca Facultad de Matemátca, Astronomía y Físca 10 de setembre de 2013 Patrca Ksbye (FaMAF) 10 de setembre de 2013 1 / 31 Introduccón Rentas o Anualdades
Más detallesPROBABILIDAD 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 detallesMedidas 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 detallesEjemplo: Consumo - Ingreso. Ingreso. Consumo. Población 60 familias
Ejemplo: Consumo - Ingreso Ingreso Consumo Poblacón 60 famlas ( YX ) P = x [ YX ] E = x Línea de regresón poblaconal 80 60 Meda Condconal 40 20 00 [ X = 200] EY o o o o [ X = 200] EY 80 o o o 60 o 40 8
Más detallesLECTURA 08 : MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y MEDIDAS DE FORMA (PARTE I) MEDIDAS DE DISPERSIÓN TEMA 18: MEDIDAS DE DISPERSION
Unverdad Católca Lo Ángele de Chmbote LECTURA 08 : MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y MEDIDAS DE FORMA (PARTE I) MEDIDAS DE DISPERSIÓN TEMA 8: MEDIDAS DE DISPERSION. DEFINICION La medda de dperón on aquella que cuantfcan
Más detallesLECTURA 05 : MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y DE FORMA TEMA 18: MEDIDAS DE DISPERSION
Unverdad Católca Lo Ángele de Chmbote LECTURA 0 : MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y DE FORMA TEMA 8: MEDIDAS DE DISPERSION. DEFINICION La medda de dperón on aquella que cuantfcan el grado de concentracón o de dperón
Más detallesTema 1. Conceptos generales
Análss de Datos I Esquema del Tema Tema. Conceptos generales. COCEPTOS PREVIOS. DEFIICIÓ DE MEDICIÓ 3. DEFIICIÓ DE ESCALAS DE MEDIDA 4. VARIABLES CLASIFICACIÓ Y OTACIÓ REGLAS DEL SUMATORIO 5. EJERCICIOS
Más detallesIntroducción a la Física. Medidas y Errores
Departamento de Físca Unversdad de Jaén Introduccón a la Físca Meddas y Errores J.A.Moleón 1 1- Introduccón La Físca y otras cencas persguen la descrpcón cualtatva y cuanttatva de los fenómenos que ocurren
Más detallesFE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Ximénez & San Martín, 2004)
FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Xménez & San Martín, 004) Capítulo. Nocones báscas de álgebra de matrces Fe de erratas.. Cálculo de la transpuesta de una matrz
Más detallesMATEMÁTICA DE LAS OPERACIONES FINANCIERAS I
MATEMÁTICA DE LAS OPERACIONES FINANCIERAS I CURSO 0/04 PRIMERA SEMANA Día 7/0/04 a las 6 horas MATERIAL AUXILIAR: Calculadora fnancera DURACIÓN: horas. a) Captal fnancero aleatoro: Concepto. Equvalente
Más detalles1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
Departamento de Matemátcas http://www.colegovrgendegraca.org/eso/dmate.htm Estadístca descrptva 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. 1.1. Introduccón. En general, cuando se va a estudar un determnado colectvo,
Más detalles1º. a) Deducir la expresión de la fórmula de derivación numérica de tipo x,x,x,x,.
º. a Deducr la expresón de la fórmula de dervacón numérca de tpo x,x,x,x,. nterpolatoro que permte aproxmar f (x* con el soporte { } 3 x 4 b Demostrar que en el caso de que el soporte sea de la forma:
Más detallesEJERCICIOS REPASO I. Profesor: Juan Antonio González Díaz. Departamento Métodos Cuantitativos Universidad Pablo de Olavide
EJERCICIOS REPASO I Profesor: Juan Antono González Díaz Departamento Métodos Cuanttatvos Unversdad Pablo de Olavde 1 EJERCICIO 1: Un nversor se plantea realzar varas operacones de las que desea obtener
Más detallesCurso teórico-práctico: Metodologías para la valoración económica del medio ambiente
Curso teórco-práctco: Metodologías para la valoracón económca del medo ambente Método de Costo del Vaje Sergo Orrego 15 y 16 de mayo de 2017 Santago de Chle Método del costo del vaje: estmacón de una demanda
Más detallesTEMA 7 RENTAS FRACCIONADAS
TEMA 7 RENTAS FRACCIONADAS. INTRODUCCIÓN En la actvdad normal de las entdades fnanceras es muy frecuente ue la perodcdad con ue se hacen efectvos los sucesvos térmnos no sean anuales, como hasta ahora
Más detallesAmortización de créditos
Amortzacón de crédtos Prof. Jean-Perre Marcallou INTRODUCCIÓN: La calculadora CASIO ALGEBRA FX 2.0 PLUS dspone del modo AMT (Amortzacón) del menú fnancero TVM para realzar los cálculos de la tabla de amortzacón
Más detallesREGRESION LINEAL SIMPLE
REGREION LINEAL IMPLE Jorge Galbat Resco e dspone de una muestra 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
Más detallesCálculo 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 detallesTema 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 detallesGuía para el Trabajo Práctico N 5. Métodos Estadísticos en Hidrología
Guía para el Trabajo Práctco 5 Métodos Estadístcos en Hdrología er. PASO) Realzar el ajuste de la funcón de dstrbucón normal a una muestra de datos totales anuales de una varable (caudal, precptacón, etc.)
Más detalles