Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II

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

Download "Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II"

Transcripción

1 Solucoes de los ejeccos de Selectvdad sobe Ifeeca Estadístca de Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II Atoo Facsco Roldá López de Heo * Covocatoa de 007 Las sguetes págas cotee las solucoes de los ejeccos popuestos paa las puebas de acceso a la Uvesdad e Adalucía de la asgatua Matemátcas aplcadas a las Cecas Socales II sobe Ifeeca Estadístca. Cada uo lleva u códgo como el sguete B-4, que sg ca ejecco 4 de la opcó B del modelo 6 de la covocatoa de Alguas otas sobe la esolucó de los ejeccos de Ifeeca Estadístca La mayo pate de los ejeccos de Ifeeca Estadístca que se popoe e las puebas de acceso a la Uvesdad so muy paecdos. Se basa e cuato fómulas que ay que cooce muy be y sabe cuádo se debe utlza. Paa la meda poblacoal Paa la popocó Itevalo de co aza x z p # ^p (1 ^p z ^p) Tamaño mímo z E 0 z E 0 E cada ua de éstas fómulas se utlza u valo cítco z asocado a u ceto vel de co aza p (o, lo que es lo msmo, a u ceto vel de sg cacó 1 p). El cálculo de este * Pofeso del I.E.S. Acc de Guadx (Gaada) - ttp// 1

2 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II valo es u poceso automátco. Po eso, o lo vamos a explca e cada ejecco. Smplemete damos, e la sguete tabla, los valoes cítcos asocados a los veles de co aza más usuales. p 90 % 9 % 93 % 95 % 96 % 97 % 98 % 99 % % p z Úcamete e los ejeccos que aya sdo popuestos e las covocatoas de juo o septembe escbemos cómo deduc estos valoes cítcos (auque, debemos obseva que, paa que u ejecco esté completo, se debe explca cómo obtee el coespodete valo cítco e cluso ace ua gua adecuada como la que pesetaemos).. Ejeccos de Selectvdad Ejecco 1 (007-1-A-4) [] El salao de los tabajadoes de ua cudad sgue ua dstbucó Nomal co desvacó típca 15 euos. Se quee calcula u tevalo de co aza paa el salao medo co u vel de co aza del 98 %. Deteme cuál es el tamaño mímo de la muesta que se ecestaía ecoge paa que el tevalo de co aza tega ua ampltud, como máxmo, de 6 euos. Solucó Sea X la vaable aleatoa que mde el salao (e euos) de u tabajado, elegdo al aza. Segú dca el poblema, de esta vaable sabemos que X,! N (; 15), sedo la meda descoocda. Paa u vel de co aza p , el valo cítco coespodete es z S queemos que la ampltud máxma del tevalo de co aza sea de 6 e, el eo máxmo admsble debe se E 0 3 e ( cudado, el poblema dca la ampltud máxma y o el eo máxmo!) Po tato, el tamaño mímo que debemos toma e ua muesta paa tee u eo feo a 3 e ve ca z E Esto sg ca que, paa obtee u eo máxmo de 3 e, al 99 % de co aza, debemos toma ua muesta co, al meos, 136 tabajadoes. Adalucía Atoo Roldá

3 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II Ejecco (007-1-B-4) [] E ua ecuesta epesetatva ealzada a 130 pesoas de ua cudad, se obtuvo como esultado que 654 de ellas va al ce los es de semaa. Calcule u tevalo de co aza, al 97 %, paa la popocó de assteca al ce los es de semaa e dca cudad. Solucó La popocó muestal de pesoas que va al ce los es de semaa, e ua muesta de tamaño 130, es de ^p Al 97 % de co aza, el valo cítco asocado es z Dado que 30, ^p y (1 ^p) , podemos utlza la apoxmacó de De Move paa obtee la fómula de tevalo del co aza paa la popocó de pesoas que va al ce los es de semaa e esa cudad, que es # ^p (1 IC ^p z ^p) # ; Esto sg ca que, al 97 % de co aza, la popocó de pesoas que va al ce los es de semaa e esa cudad está ete el 50 1 % y el 56 3 %. Ejecco 3 (007--A-4, Juo) E ua muesta aleatoa de 56 dvduos se a obtedo ua edad meda de años. Se sabe que la desvacó típca de la poblacó Nomal de la que pocede esa muesta es de años. 130 a) [1] Obtega u tevalo de co aza al 95 % paa la edad meda de la poblacó. b) [1] Cuál debe se el tamaño mímo de la muesta paa que el coespodete tevalo de co aza, al 90 %, tega de ampltud a lo sumo 0 0 5? Solucó (Apatado a) Sea X la vaable aleatoa que mde la edad de ua pesoa, elegda al aza, de esa poblacó. De esta vaable sabemos que X,! N (; ), sedo la meda descoocda. Se elge ua muesta de tamaño 56, que aoja ua meda muestal de x años. Como la poblacó de patda es Nomal, el tevalo de co aza solctado es IC x z p Paa aplca esta fómula, es ecesao calcula el valo cítco z al vel de co aza del 95 % (o lo que es lo msmo, a u vel de sg cacó 5 % ). Paa ello, ecodamos que el úmeo z es el úco úmeo eal que cumple que p Z > z , sedo Z ua vaable co dstbucó Nomal estáda. Como dspoemos de ua tabla de colas a la zqueda, Adalucía 3 Atoo Roldá

4 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II taducmos esta codcó co el suceso opuesto, es dec, p Z z Buscamos este valo e la tabla de la dstbucó Nomal estáda, ecotado el valo cítco z y 0'95 0'05 0'05 _ z 0'05 z 0'05 Z,! N (0; 1) De esta foma, el tevalo de co aza es IC x z p p x ; Esto sg ca que la edad meda de la poblacó está, al 90 % de co aza, ete y años. (Apatado b) Po oto lado, paa que la ampltud del tevalo de co aza sea A años, su eo máxmo admtdo seá E A años. Razoado como ates peo aoa al 90 % de co aza, buscamos e la tabla de la dstbucó Nomal estáda el valo (1 + p) ( ) , lo que os popocoa el valo cítco z (seía aceptables las apoxmacoes po defecto y po exceso , auque osotos emos tomado u valo temedo). Co estos datos, el tamaño mímo que debemos toma e ua muesta es z E Po tato, debeá tomase ua muesta de, al meos, 174 dvduos. Ejecco 4 (007--B-4, Juo) E ua gaja avícola se a tomado ua muesta aleatoa de 00 polluelos de pato, ete los cuales se ecotao 10 embas. Adalucía 4 Atoo Roldá

5 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II a) [1 5] Halle u tevalo de co aza, co u vel del 98 %, paa la popocó de embas ete estos polluelos. b) [0 5] Razoe, a la vsta del tevalo ecotado, s a ese vel de co aza puede admtse que la vedadea popocó de embas de pato e esa gaja es 0;5. Solucó (Apatado a) Como ay 10 embas e ua muesta de tamaño 00, la popocó muestal de embas ete los polluelos de pato es ^p Dado que 30, ^p y (1 ^p) , podemos utlza la apoxmacó de De Move paa obtee la fómula de tevalo del co aza paa la popocó poblacoal de embas, que es # IC ^p z Paa aplca esta fómula, es ecesao calcula el valo cítco z al vel de co aza del 98 % (o lo que es lo msmo, a u vel de sg cacó % 0 0 0). Paa ello, ecodamos que el úmeo z es el úco úmeo eal que cumple que p Z > z , sedo Z ua vaable co dstbucó Nomal estáda. Como dspoemos de ua tabla de colas a la zqueda, taducmos esta codcó co el suceso opuesto, es dec, p Z z Buscamos este valo e la tabla de la dstbucó Nomal estáda, ecotado el valo cítco z 0 35 (també seía aceptables las apoxmacoes po defecto 0 3 y po exceso 0 33). y 0'98 0'01 0'01 _ z 0'01 z 0'01 Z,! N (0; 1) x De esta foma, el tevalo de co aza es # # 0 IC ^p z ; Esto sg ca que, al 98 % de co aza, la popocó de embas e toda la poblacó está ete el 5 % y el 68 %. Adalucía 5 Atoo Roldá

6 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II (Apatado b) Desde luego, a este vel de co aza, emos de ecaza la a macó que establece que la popocó de embas de pato e esa gaja sea del 50 % ya que el úmeo o está deto del tevalo de co aza que emos detemado. Ejecco 5 (007-3-A-4, Septembe) Se sabe que las putuacoes de u test sgue ua ley Nomal de meda 36 y desvacó típca 4 8. a) [1] S se toma ua muesta aleatoa de 16 dvduos, cuál es la pobabldad de que la meda de esta muesta sea supeo a 35 putos? b) [1] Qué pocetaje de muestas de tamaño 5 tee ua meda compedda ete 34 y 36? Solucó (Apatado a) Sea X la vaable aleatoa que mde la putuacó obteda e el test po ua pesoa elegda al aza. De esta vaable sabemos que X,! N ( 36; 4 0 8). Llamemos X 16 a la vaable aleatoa que mde la meda obteda al toma muestas depedetes de tamaño 16. Etoces sabemos que X 16,! N ; p N y tas tp ca la vaable aleatoa, Z X ; p 16 N 36; 1 0 ;,! N (0; 1) Etoces la pobabldad de que la meda de ua muesta de tamaño 16 sea supeo a 35 putos es p X 16 > 35 X16 36 p 1 0 > p Z > p Z mado la tabla de la omal N (0; 1) (Apatado b) Llamemos aoa X 5 a la vaable aleatoa que mde la meda obteda al toma muestas depedetes de tamaño 5. Razoado como ates, sabemos que 4 X 0 8 5,! N ; p N 36; p N 36; X ) Z ,! N (0; 1) 96 Etoces, el pocetaje de muestas de tamaño 5 que tee ua meda muestal compedda Adalucía 6 Atoo Roldá

7 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II ete 34 y 36 es p 34 < X 5 < p < X < p 0 08 < Z < 0 96 p 0 < Z < 0 08 p Z 0 08 p (Z 0) %. Ejecco 6 (007-3-B-4, Septembe) Se sabe que ( ; ) es u tevalo de co- aza, al 95 %, paa la meda de ua vaable aleatoa que sgue ua dstbucó Nomal co desvacó típca 15. a) [0 5] Cuál es el eo cometdo? b) [1 5] Calcule, co el msmo vel de co aza, el tamaño muestal mímo ecesao paa que el eo cometdo o sea supeo a Solucó (Apatado a) Como el tevalo de co aza paa la meda es ( ; ), la meda muestal obteda es el puto medo ete sus extemos x ; y el eo máxmo cometdo al calcula el tevalo es la dstaca ete la meda y cualquea de los extemos del tevalo de co aza, es dec E (Apatado b) Po ota pate, supogamos que queemos comete u eo máxmo E E al p 1 95 % de co aza. Etoces el tamaño mímo muestal que se debe toma debe cumpl z ; E 0 dode 15 es la desvacó típca, E es el máxmo eo admsble y z es el úco úmeo eal que cumple que p Z > z , sedo Z ua vaable co dstbucó Nomal estáda. Como dspoemos de ua tabla de colas a la zqueda, taducmos esta codcó co el suceso complemetao, es dec, p Z z Buscamos este Adalucía 7 Atoo Roldá

8 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II valo e la tabla de la dstbucó Nomal estáda, ecotado el valo cítco z y 0'95 0'05 0'05 _ z 0'05 z 0'05 Z,! N (0; 1) x Así, el tamaño mímo muestal debe cumpl z E 0 po lo que tomaemos ua muesta de, al meos, 67 dvduos ; 3 9 Ejecco 7 (007-4-A-4) E ua Uvesdad se toma, al aza, ua muesta de 400 alumos y se obseva que 160 de ellos a apobado todas las asgatuas. (a) [1] Halle u tevalo de co aza, al 97 %, paa estma el pocetaje de alumos de esa Uvesdad que apueba todas las asgatuas. (b) [1] A la vsta del esultado ateo se petede epet la expeeca paa cosegu que el eo o sea supeo a 0.04, co el msmo vel de co aza. Cuátos alumos, como mímo, a de tee la muesta? Solucó (Apatado a) La popocó muestal de alumos que a apobado todas las asgatuas, e ua muesta de tamaño 400, es de ^p Al 97 % de co aza, el valo cítco asocado es z Dado que 30, ^p y (1 ^p) , el tevalo del co aza paa la popocó de alumos que a apobado todas las asgatuas e esa Uvesdad es # ^p (1 IC ^p z ^p) # ; Adalucía 8 Atoo Roldá

9 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II Esto sg ca que, al 97 % de co aza, el pocetaje de alumos de esa Uvesdad que apueba todas las asgatuas está ete el 3 % y el 56 8 %. (Apatado b) S el eo máxmo admsble se ja e E , etoces el tamaño muestal debe ve ca z E Esto sg ca que paa cosegu que el eo sea feo a , al 97 % de co aza, debemos toma ua muesta aleatoa de, al meos, 707 alumos. Ejecco 8 (007-4-B-4) [] Paa ealza ua ecuesta e u Isttuto se seleccoa, aleatoamete, ua muesta de 50 alumos y se les peguta s tee epoductoes de mp3, cotestado a matvamete 0 de ellos. Calcule u tevalo de co aza, al 96 %, paa la popocó de alumos que posee epoductoes de mp3 e la poblacó total de alumos del Isttuto. Solucó La popocó muestal de alumos que posee u epoducto de MP3, e ua muesta de tamaño 50, es de ^p Al 96 % de co aza, el valo cítco asocado es z Dado que 30, ^p 0 5 y (1 ^p) , el tevalo del co aza paa la popocó de alumos que posee u epoducto de MP3 es # # 0 IC ^p z ; Esto sg ca que, al 96 % de co aza, el pocetaje de alumos posee u epoducto de MP3 está ete el 5 % y el 55 %. Ejecco 9 (007-5-A-4) Se a lazado al ae ua moeda 00 veces y se a obtedo caa e 10 ocasoes. (a) [1] Estme, medate u tevalo de co aza, al 90 %, la pobabldad de obtee caa. (b) [1] Se petede epet la expeeca paa cosegu que el eo cometdo sea feo a 0.03, co u vel de co aza del 97 %. Cuál debe se el tamaño mímo de la muesta? Adalucía 9 Atoo Roldá

10 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II Solucó (Apatado a) La popocó muestal de las caas que se a obtedo, e ua muesta de tamaño 00, es de ^p Al 90 % de co aza, el valo cítco asocado es z Dado que 30, ^p 10 5 y (1 tevalo del co aza paa la popocó de caas es # # 0 IC ^p z ; ^p) , el Esto sg ca que, al 90 % de co aza, el pocetaje de caas que apaeceá al laza la moeda está ete el 54 3 % y el 65 7 %. (Apatado b) S el eo máxmo admsble se ja e E , al 97 % de co aza (co valo cítco asocado 0 17), el tamaño muestal debe ve ca z E Esto sg ca que paa cosegu que el eo sea feo a , al 97 % de co aza, debemos toma ua muesta aleatoa de, al meos, 156 lazametos de la moeda. Ejecco 10 (007-5-B-4) Co los datos de ua muesta aleatoa se estma que el pocetaje de ogaes co coexó a Iteet es del 30 %, co u eo máxmo de la estmacó de 0.06 y u vel de co aza del 93 %. (a) [0 5] Obtega el tevalo de co aza, al 93 %, de la popocó de ogaes co coexó a Iteet. (b) [1 5] Calcule el tamaño mímo de la muesta utlzada. Solucó (Apatado a) La popocó muestal de ogaes co coexó a Iteet es de ^p Como el eo máxmo que se a cometdo e la apoxmacó es ^p (1 E z ^p) ; Adalucía 10 Atoo Roldá

11 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II el tevalo de co aza paa la popocó de ogaes co coexó a Iteet e la poblacó estudada es IC # ^p (1 ^p z ; ^p) ^p E (Apatado b) Al 93 % de co aza, el valo cítco asocado es z S el eo máxmo admsble es E , el tamaño muestal debe ve ca z E Esto sg ca que paa cosegu que el eo sea feo a , al 93 % de co aza, debemos toma ua muesta aleatoa de, al meos, 19 ogaes. Ejecco 11 (007-6-A-4) E ua poblacó ua vaable aleatoa sgue ua ley Nomal co desvacó típca 8. Se a elegdo, al aza, ua muesta de tamaño 100 y su meda a sdo 67. (a) [1] Calcule el tevalo de co aza, al 93 %, paa la meda de la poblacó. (b) [1] Cuátos datos, como mímo, so ecesaos paa estma, co u vel de co aza del 99 %, la meda de la poblacó co u eo o supeo a? Solucó (Apatado a) Sea X la vaable aleatoa de la que sabemos que X,! N (; 8), sedo la meda descoocda. Se toma ua muesta de tamaño 100 cuya meda esulta se x 67. A u vel de co aza p , el coespodete valo cítco es z Po tato, el tevalo de co aza paa la meda poblacoal es IC x z p p ; Esto sg ca que, al 93 % de co aza, la meda poblacoal está compedda ete y Adalucía 11 Atoo Roldá

12 Selectvdad Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II (Apatado b) Al vel de co aza p , el coespodete valo cítco es z S jamos E 0 como eo máxmo admsble, etoces la muesta debe tee u tamaño que ve que z ; es dec, debemos toma ua muesta de, al meos, 107 dvduos. E 0 Ejecco 1 (007-6-B-4) [] Paa estma la popocó de estudates de ua Uvesdad que está a favo de u aumeto del mpote de las becas, se etevstó, aleatoamete, a 500 estudates, de los cuales 465 espodeo a matvamete. Calcule el tevalo de co aza, al 98 %, e el cual se allaá la popocó de la poblacó uvestaa que está a favo del aumeto de la cuatía de las becas. Solucó La popocó muestal de estudates que está a favo de u aumeto del mpote de las becas, e ua muesta de tamaño 500, es de ^p Al 98 % de co aza, el valo cítco asocado es z Dado que 30, ^p y (1 ^p) , el tevalo del co aza paa la popocó de estudates de esa Uvesdad que está a favo de u aumeto del mpote de las becas es # # 0 IC ^p z ; Esto sg ca que, al 98 % de co aza, el pocetaje de estudates de esa Uvesdad que está a favo de u aumeto del mpote de las becas está ete el % y el %. Adalucía 1 Atoo Roldá

Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II

Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Inferencia Estadística de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II Solucoes de los ejerccos de Selectvdad sobre Ifereca Estadístca de Matemátcas Aplcadas a las Cecas Socales II Atoo Fracsco Roldá López de Herro * Covocatora de 006 Las sguetes págas cotee las solucoes

Más detalles

ESTUDIO CIS Nº 3020 CIUDADANÍA ISSP 1 FICHA TÉCNICA

ESTUDIO CIS Nº 3020 CIUDADANÍA ISSP 1 FICHA TÉCNICA ESTUDIO CIS º 3020 CIUDADAÍA ISSP FICA TÉCICA Ámbto: acoal cludas las Cudades Autóomas de Ceuta y Mellla. Uveso: Poblacó esdete de ambos sexos de 8 años y más. Maco: Padó Mucpal de abtates a de eeo de

Más detalles

Estadística Tema 9. Modelos de distribuciones. Pág. 1

Estadística Tema 9. Modelos de distribuciones. Pág. 1 Estadístca Tema 9. Modelos de dstbucoes. Pág. 9 Modelos de dstbucoes. 9. Modelos dscetos de vaables aleatoas. 9.. Epemetos y dstbucó de Beoull. 9.. Dstbucó bomal. 9.. Dstbucó ufome dsceta. 9.. Dstbucó

Más detalles

5. Estimación puntual. Curso Estadística

5. Estimación puntual. Curso Estadística 5. stmacó utual Cuso 0-0 stadístca Poblacó % DFCTUOSA Pobabldad Coocdo cuato vale? Muesta Nº Defectuosa Coocdo cuato vale? Ifeeca stmacó utual N Paámetos? MUSTRA... Datos Coocdos? stmacó utual 3 sesoes

Más detalles

8- Estimación puntual

8- Estimación puntual Pate stmacó putual Pof. Maía B. Ptaell 8- stmacó putual 8. Itoduccó Supogamos la sguete stuacó: e ua fábca se poduce atículos el teés está e la poduccó de u día específcamete de todos los atículos poducdos

Más detalles

SOLUCIÓN: cara. sale. Sea X i = cruz. sale. 1 p = ; con ello 2

SOLUCIÓN: cara. sale. Sea X i = cruz. sale. 1 p = ; con ello 2 Hojas de oblemas Estadístca VI. Calcula el úmeo de veces que se debe laa ua moeda de maea que se tega ua pobabldad supeo a 9 de que el cocete ete el úmeo de caas y el de laametos esté compeddo ete y 6.

Más detalles

EXAMEN DE MATEMÁTICAS APLICADAS I Temas 12 a 15

EXAMEN DE MATEMÁTICAS APLICADAS I Temas 12 a 15 1 EXAMEN DE MATEMÁTICAS APLICADAS I Temas 1 a 15 1. Ocho persoas, co smlar destreza e mecaografía, teclearo 0 líeas de teto e u ordeador. El tempo empleado, e mutos, el úmero de errores cometdos, fuero:

Más detalles

Capítulo 2 Análisis de datos (Bivariados( Bivariados) Estadística Computacional I Semestre 2006 Parte II

Capítulo 2 Análisis de datos (Bivariados( Bivariados) Estadística Computacional I Semestre 2006 Parte II Uvesdad Técca Fedeco Sata Maía Uvesdad Técca Fedeco Sata Maía Depatameto de Iomátca ILI-80 Capítulo Aálss de datos (Bvaados( Bvaados) Estadístca Computacoal I Semeste 006 Pate II Poesoes: Calos Valle (cvalle@.utsm.cl)

Más detalles

10 MUESTREO. n 1 9/ / σ σ 1

10 MUESTREO. n 1 9/ / σ σ 1 10 MUESTREO 1 Cómo varará la desvacó típca muestral s se multplca por cuatro el tamaño de la muestra? Y s se aumeta el tamaño de la muestra de 16 a 144? S µ y so la meda y la desvacó típca poblacoales,

Más detalles

MANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE HIDRÁULICA PROPAGACIÓN DE ERRORES. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente

MANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE HIDRÁULICA PROPAGACIÓN DE ERRORES. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente ANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE HIDRÁULICA 35 ANEXO A5 PROPAGACIÓN DE ERRORES Ramo abello Péez Escuela de Geocecas y edo Ambete 36 ANEXO 5 A5 PROPAGACIÓN DE ERRORES Tomado de la Ref. [0] Las magtudes

Más detalles

ESTADÍSTICA. Tercera Prueba de Evaluación continua 30 de noviembre de 2015

ESTADÍSTICA. Tercera Prueba de Evaluación continua 30 de noviembre de 2015 Tercera Prueba de Evaluacó cotua 30 de ovembre de 05.- Se ha tomado valores de ua varable físca X, que se supoe ormal, resultado: 30,; 30,8; 9,3; 9; 30,9; 30,8; 9,7; 8,9; 30,5; 3,; 3,3; 8,5. a) Costrur

Más detalles

Tema 9 Estadística Matemáticas B 4º E.S.O. 1 TABLAS DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS EN VARIABLES DISCRETAS

Tema 9 Estadística Matemáticas B 4º E.S.O. 1 TABLAS DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS EN VARIABLES DISCRETAS Tema 9 Estadístca Matemátcas B º E.S.O. TEM 9 ESTDÍSTIC TBLS DE FRECUENCIS Y REPRESENTCIONES GRÁFICS EN VRIBLES DISCRETS EJERCICIO : l pregutar a 0 dvduos sobre el úmero de lbros que ha leído e el últmo

Más detalles

Se entiende por sistema de fuerzas a un conjunto de fuerzas como se indica

Se entiende por sistema de fuerzas a un conjunto de fuerzas como se indica CDENADAS VECTIALES DE LS SISTEAS DE FUEZAS Se etede po sstema de fuezas a u cojuto de fuezas como se dca La esultate geeal del sstema se obtee sumado los vectoes equpoletes de cada ua de las compoetes

Más detalles

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A Febrero 20 EAMEN MODELO A Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 620137 FEBRERO 20 EAMEN MODELO A Tabla 1: Para estudar la relacó etre las putuacoes e u test () y el redmeto

Más detalles

3 = =. Pero si queremos calcular P (B) 2, ya que si A ocurrió, entonces en la urna

3 = =. Pero si queremos calcular P (B) 2, ya que si A ocurrió, entonces en la urna arte robabldad codcoal rof. María. tarell - robabldad codcoal.- Defcó Supogamos el expermeto aleatoro de extraer al azar s reemplazo dos bolllas de ua ura que cotee 7 bolllas rojas y blacas. summos que

Más detalles

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la

Más detalles

MEDIDAS DE FORMA: ASIMETRÍA Y CURTOSIS. MOMENTOS

MEDIDAS DE FORMA: ASIMETRÍA Y CURTOSIS. MOMENTOS Julo Olva Coteo Estadístca TEMA 6 MEDIDA DE FORMA: AIMETRÍA Y CURTOI. MOMETO. Moetos de ua dstbucó Los oetos de ua dstbucó so eddas obtedas a pat de todos sus datos y de sus fecuecas absolutas. Estas eddas

Más detalles

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N el blog de mate de ada: ESTADÍSTICA pág. 6 PARÁMETROS ESTADÍSTICOS MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Las tablas estadístcas y las represetacoes grácas da ua dea del comportameto de ua dstrbucó, pero ese cojuto

Más detalles

5. Estimación puntual. Curso Estadística

5. Estimación puntual. Curso Estadística 5. stmacó utual Cuso - stadístca Poblacó % DFCTUOSA Pobabldad Coocdo cuato vale? Muesta Nº Defectuosa Coocdo cuato vale? Ifeeca stmacó utual N Paámetos? MUSTRA... Datos Coocdos? stmacó utual 3 sesoes de

Más detalles

Evento E es cualquier subconjunto de posibles resultados de un experimento (Ω o S también se le conoce como evento seguro).

Evento E es cualquier subconjunto de posibles resultados de un experimento (Ω o S también se le conoce como evento seguro). I. INTRODUION. oceptos báscos xpemeto: Ua stuacó que da luga a u esultado detfcable. muchos estudos cetífcos os efetamos co expemetos que so epettvos po atualeza o que puede se cocebdos como epettvos.

Más detalles

TEMA 2 MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN

TEMA 2 MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN D37 ESTADÍSTICA. Tema TEMA MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ. Caacteístcas de las meddas de poscó cetal.. Meddas de cetalzacó: meda atmétca, medaa y moda. Popedades. Relacó ete meda, medaa y moda..3 Cuatles: cuatles,

Más detalles

En cualquier punto donde coloquemos nuestra segunda carga, su posición podrá darse con un vector de posición que cumple:

En cualquier punto donde coloquemos nuestra segunda carga, su posición podrá darse con un vector de posición que cumple: CAMPO LCTRICO Cosdeemos e pcpo ua stuacó deal: l Uveso está vacío y o exste ada supogamos ue e el ceto de ese Uveso colocamos ua caga putual podemos pegutaos: Sufe algú cambo el Uveso? S o exste ota caga

Más detalles

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS Tema 1 Ifereca estadístca. Estmacó de la meda Matemátcas CCSSII º Bachllerato 1 TEMA 1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 1.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS UTILIZACIÓN DE

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

TEMA 6 VALORACIÓN FINANCIERA DE RENTAS (III)

TEMA 6 VALORACIÓN FINANCIERA DE RENTAS (III) Facultad de.ee. Dpto. de Ecooía Facea I Dapostva Mateátca Facea TEMA 6 VALORAIÓN FINANIERA DE RENTAS III. Faccoaeto atétco y faceo de ua eta 2. Retas faccoadas 3. Retas cotuas Facultad de.ee. Dpto. de

Más detalles

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados eptembre 013 EAMEN MODELO B ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO ETIEMBRE 013 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO B DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora o programable

Más detalles

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO C

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO C Febrero 010 EAMEN MODELO C Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 6011037 FEBRERO 010 EAMEN MODELO C 1 80 5 3 8 4 1 5 6 6 7 1,0 1,47 38-40 18 35-37 36 3-34 5 9-31 46 6-8

Más detalles

Capítulo 2: ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Capítulo 2: ANÁLISIS ESTADÍSTICO Capítulo : ANÁLISIS ESTADÍSTICO El aálss estadístco es todo el poceso de ogazacó, pocesameto, educcó e tepetacó de datos paa ealza eecas. Recodemos que los datos se tasomaá e omacó útl paa la toma de decsoes,

Más detalles

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la

Más detalles

No debe entregar los enunciados

No debe entregar los enunciados Curso 01-13 EAMEN MODELO A ág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO ETIEMBRE 013 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIO TET MODELO A DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora (cualquer modelo)

Más detalles

7. Muestreo con probabilidades desiguales.

7. Muestreo con probabilidades desiguales. 7. Muestreo co probabldades desguales. 7. Itroduccó. 7.. Probabldades de clusó. 7.. Pesos del dseño muestral. 7.. Alguos métodos co probabldades desguales. 7. Estmacó de la meda, proporcó total poblacoales.

Más detalles

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple 1 Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 2: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Valor Smple Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor 2 Objetvos 1. Calcular

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

UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO 1

UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO 1 ESCUELA UNIVERSITARIA DE TÉCNICA INDUSTRIAL UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO La sguete tabla muestra la ota fal e los exámees de estadístca (E) e vestgacó operatva (IO) de ua

Más detalles

3.5 Factores y Coeficientes de Forma

3.5 Factores y Coeficientes de Forma Autoes: Patco Covalá Vea Jame eáez Palma 3.5 Factoes y Coecetes e Foma A es el slo XIX, Towa esaolla la ea e los actoes e oma como ua espuesta a las cultaes suas el uso e los sólos e evolucó. La ea e Towa

Más detalles

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema Tema : Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(; ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, k 4. MODELO t DE STUDENT, t

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Probabldad y Estadístca Meddas de tedeca Cetral MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL E la udad ateror se ha agrupado la ormacó y además se ha dado ua descrpcó de la terpretacó de la ormacó, s embargo e ocasoes

Más detalles

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema 6 Tema 6: Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(μ, σ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, χ k 4. MODELO t DE STUDENT,

Más detalles

02 ) 2 0 en el resto. Tiempo (meses) Ventilador adicional No No Si No Si Si Si Si No Si Tipo carcasa A C B A B A B C B C

02 ) 2 0 en el resto. Tiempo (meses) Ventilador adicional No No Si No Si Si Si Si No Si Tipo carcasa A C B A B A B C B C Ua empresa motadora de equpos electrócos está realzado u estudo sobre aluos de los compoetes que utlza. E partcular mde el tempo de vda e meses reales de los procesadores que mota, dode a aluos de ellos

Más detalles

ESTUDIO CIS Nº Encuesta a población inmigrante (Immigrant Citizens Survey 1 )

ESTUDIO CIS Nº Encuesta a población inmigrante (Immigrant Citizens Survey 1 ) ESTUDIO CIS Nº 293 Ecuesta a poblacó mgate (Immgat Ctzes Suvey ) FICHA TÉCNICA Ámbto: Mucpos de Baceloa y Madd. Uveso: Poblacó de 5 años y más, acda e países extaeos dsttos a los estados membos de la UE-

Más detalles

G - Métodos de Interpolación

G - Métodos de Interpolación ESCUELA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS G - Métodos de Iterpolacó Polomo de terpolacó de Lagrage. Polomo de terpolacó

Más detalles

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN 4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co

Más detalles

OPTICA REFLEXIÓN Y REFRACCIÓN

OPTICA REFLEXIÓN Y REFRACCIÓN OPTICA REFLEXIÓN Y REFRACCIÓN IES La Magdalea. Avlés. Astuas La eflexó se poduce cuado ua oda ecueta ua supefce cota la cual ebota. E la eflexó el ayo cdete y el eflejado se popaga e el msmo medo. La velocdad

Más detalles

Santiago de la Fuente Fernández. Regresión Lineal Múltiple

Santiago de la Fuente Fernández. Regresión Lineal Múltiple atago de la Fuete Feádez egesó Leal Múltple atago de la Fuete Feádez egesó Leal Múltple EGEIÓN LINEAL MÚLTIPLE egesó Leal Múltple Las téccas de egesó leal múltple pate de (k+) vaables cuattatvas, sedo

Más detalles

Espacio Euclídeo real n-dimensional TEOREMA DE WEIERSTRASS

Espacio Euclídeo real n-dimensional TEOREMA DE WEIERSTRASS Espaco Euclídeo eal -desoal TEOREMA DE WEERSTRASS Se geealza peaete a R el pcpo de ecaje de ato e R que es el stueto paa deosta el teoea del puto de acuulacó o de Bolzao- Weestass del que se deduce el

Más detalles

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Área Matemátcas- Aálss Estadístco Módulo Básco de Igeería (MBI) Resultados de apredzaje Apreder el correcto uso de la calculadora cetífca e modo estadístco, además

Más detalles

al nivel de significación α P6: Conclusión: Se debe interpretar la decisión tomada en Paso 5.

al nivel de significación α P6: Conclusión: Se debe interpretar la decisión tomada en Paso 5. 5. NÁLISIS DE VRINZ CONTENIDOS: OBJETIVOS: 5... Prueba de aálss de varaza. 5.. Comparacoes múltples. Determar los pasos a segur al realzar ua prueba de aálss de varaza Platear hpótess para la prueba de

Más detalles

UNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro)

UNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro) UIDAD.- Dstrbucoes bdmesoales. Correlacó regresó (tema del lbro). VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMESIOALES Vamos a trabajar sobre ua sere de feómeos e los que para cada observacó se obtee u par de meddas.

Más detalles

UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadística Descriptiva

UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadística Descriptiva Utat d accés accés a la uverstat dels majors de 5 ays Udad de acceso acceso a la uversdad de los mayores de 5 años UNIDAD DIDÁCTICA 13: Estadístca Descrptva ÍNDICE: DESARROLLO DE LOS CONTENIDOS 1 Itroduccó

Más detalles

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS

Más detalles

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada.

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada. MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co u ejemplo:

Más detalles

Intensificación en Estadística

Intensificación en Estadística GRADO EN VETERINARIA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E IO 0-0 IV Curso Cero Itesfcacó e Estadístca Itroduccó a la fucó Sumatoro Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro Aplcacoes Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Poblacó: Es u cojuto de elemetos co ua determada característca. Muestra: Es u subcojuto de la poblacó. Muestreo: Es el proceso para elegr ua muestra que sea represetatva de la poblacó.

Más detalles

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3.

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3. INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO EJERCICIO REUELTO TEMA 3. 3.1. La ampltud total de la dstrbucó de frecuecas de la tabla 1. es: A) 11; B) 1; C). Tabla 1. Estatura e cetímetros de ños de 1 meses de edad.

Más detalles

TRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).

TRABAJO 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 detalles

Inferencia Estadística

Inferencia Estadística Ifereca Estadístca Poblacó y muestra Coceptos y defcoes Muestra Aleatora Smple (MAS) Cosderemos ua poblacó, cuya fucó de dstrbucó esta dada por F(), la cual está costtuda por u úmero fto de posbles valores,

Más detalles

( A) P( B) 4.2 Definición y cálculo de probabilidades Función de probabilidad

( A) P( B) 4.2 Definición y cálculo de probabilidades Función de probabilidad 4. Defcó y cálculo de probabldades 4.. Fucó de probabldad Defcó: Sea la famla de sucesos asocada a u expermeto aleatoro de espaco muestral Ω. Se cosdera ua fucó : R, que verfca las dos propedades 0 y Ω

Más detalles

PROBLEMAS DE ÓPTICA. FÍSICA 2 BACHILLERATO. Profesor: Félix Muñoz Jiménez

PROBLEMAS DE ÓPTICA. FÍSICA 2 BACHILLERATO. Profesor: Félix Muñoz Jiménez PROBEMS DE ÓPTIC. FÍSIC BCHIERTO. Pofeo: Félx Muñoz Jméez Poblema º Calcula el ídce de efaccó elatvo del vdo al acete. Halla la velocdad de popagacó y la logtud de oda, e el acete y e el vdo de u ayo de

Más detalles

y. Diferenciando la primera condición en (1) con respecto a x, la segunda respecto a y y sumando obtenemos

y. Diferenciando la primera condición en (1) con respecto a x, la segunda respecto a y y sumando obtenemos Sceta et Techca Año XIII, No 34, Mayo de 7 Uvesdad Tecológca de Peea ISSN -7 55 EL ESTUDIO DE ALGUNAS PROPIEDADES DE LAS FUNCIONES ARMÓNICAS PARA EL PROBLEMA DE DIRICHLET DE LA ECUACIÓN DE LAPLACE RESUMEN

Más detalles

1 Estadística. Profesora María Durbán

1 Estadística. Profesora María Durbán Tema 5: Estmacó de Parámetros Tema 5: Estmacó de Parámetros 5. Itroduccó y coceptos báscos 5. Propedades de los estmadores 5.4 Dstrbucó de u estmador e el muestreo Objetvos del tema: Al fal del tema el

Más detalles

ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 2010 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES.

ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 2010 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES. ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES. EJERCICIO a) ( putos) Racoalce smplfque la fraccó. 8 8 b) ( putos) Determe los coefcetes de la ecuacó 3 a b

Más detalles

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS (1) Dos aspectos básicos de la inferencia estadística, no vistos aún:

MUESTREO EN POBLACIONES FINITAS (1) Dos aspectos básicos de la inferencia estadística, no vistos aún: A. Morllas - p. - MUESTREO E POBLACIOES FIITAS () Dos aspectos báscos de la fereca estadístca, o vstos aú: Proceso de seleccó de la muestra Métodos de muestreo Tamaño adecuado e poblacoes ftas Fabldad

Más detalles

Variables aleatorias

Variables aleatorias Vaables aleatoas M. e A. Vícto D. Plla Moá Facultad de Igeeía, UNAM Resume El cocepto de vaable aleatoa como abstaccó de u eveto aleatoo y su defcó. vaable aleatoa dsceta: fucó de pobabldad, sus popedades

Más detalles

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas.

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas. Estadístca (Q) Dra. Daa M. Kelmasky 99. Teoremas límte Frecueca Relatva 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9.0 0 00 00 300 400 Orde de la trada Fgura : Frecueca relatva de cara para ua sucesó de 400 tradas. La fgura muestra

Más detalles

Matemáticas Aplicadas CC. SS. I -- I. E. S. Sabinar

Matemáticas Aplicadas CC. SS. I -- I. E. S. Sabinar Matemátcas Aplcadas. SS. I -- I. E. S. Saba MATEMÁTIAS INANIERAS EN 1º BTO.. SS. 1. PORENTAJES 1.1 Aumetos y dsmucoes pocetuales. Ídce de vaacó 1.2 Aumetos y dsmucoes pocetuales ecadeados. Ídce de vaacó

Más detalles

Modelos de Regresión Simple

Modelos de Regresión Simple Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable

Más detalles

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS Uversdad Católca Los Ágeles de Cmbote LECTURA 0: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS TEMA : DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS: DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN

Más detalles

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre Tema. La medda e Físca Estadístca de la medda Cfras sgfcatvas e certdumbre Cotedos Herrameta para represetar los valores de las magtudes físcas: los úmeros Sstemas de udades Notacó cetífca Estadístca de

Más detalles

MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA

MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA ema ta zabal zazu EUSKAL HERRIKO UNIBERTSITATEA UNIVERSIDAD DEL AIS VASCO MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA Resolucó del ejercco fal. rmera covocatora. Curso INDUSTRIA INGENIARITZA TEKNIKOKO UNIBERTSITATE

Más detalles

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados

Calificación= (0,4 x Aciertos) - (0,2 x Errores) No debe entregar los enunciados EAMEN MODELO A Pág. 1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO FEBRERO 018 Códgo asgatura: 6011037 EAMEN TIPO TET MODELO A DURACION: HORA Materal: Addeda (Formularo y Tablas) y calculadora (cualquer modelo) Calfcacó

Más detalles

NOMBRE. para los nuevos datos, incrementando 5 unidades cada calificación. entonces la media sumando 5 unidades a cada calificación es

NOMBRE. para los nuevos datos, incrementando 5 unidades cada calificación. entonces la media sumando 5 unidades a cada calificación es UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PRIMER EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE

Más detalles

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó

Más detalles

Tema 7. Regresión Lineal

Tema 7. Regresión Lineal Análss de Datos I Esquema del Tema 7 Tema 7. Regesón Lneal 1. INTRODUCCIÓN. IDENTIFICACIÓN DEL MODELO 3. VALORACIÓN DEL MODELO Coefcente de detemnacón Descomposcón de la vaanza del cteo. APLICACIÓN DEL

Más detalles

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable

Más detalles

V II Muestreo por Conglomerados

V II Muestreo por Conglomerados V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos

Más detalles

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE APIZACO PROBABILIDAD AXIOMAS Y TEOREMAS DE LA PROBABILIDAD.

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE APIZACO PROBABILIDAD AXIOMAS Y TEOREMAS DE LA PROBABILIDAD. NSTTUTO TECNOLÓGCO DE ZCO Estadístca OLDD XOMS Y TEOEMS DE L OLDD. DEFNCONES DE L OLDD. La palabra probabldad se utlza para cuatfcar uestra creeca de que ocurra u acotecmeto determado. Exste tres formas

Más detalles

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos

Más detalles

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 011-01 1.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.

Más detalles

PyE_ EF1_TIPO2_

PyE_ EF1_TIPO2_ SEMESTRE 9- TIPO DURACIÓN MÁIMA.5 HORAS JUNIO DE 9 NOMBRE. "Scram" es el térmo que utlza los geeros ucleares para descrbr u rápdo cerre de emergeca de u reactor uclear. La dustra uclear ha hecho esuerzos

Más detalles

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 00-0 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.

Más detalles

1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL

1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL Estadístca y probabldad 1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL 1.1 DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS Se usa dagramas de barras, dode la altura de éstas represeta la recueca de cada

Más detalles

NOTAS SOBRE ESTADÍSTICA APLICADA A LA CALIDAD

NOTAS SOBRE ESTADÍSTICA APLICADA A LA CALIDAD NOTAS SOBRE ESTADÍSTICA APLICADA A LA CALIDAD 1. CONCEPTO DE ESTADÍSTICA : Es la ceca que estuda la terpretacó de datos umércos. a) Proceso estadístco : Es aquél que a partr de uos datos umércos, obteemos

Más detalles

En esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo "Predictor" para predecir la variable de interés ( Y )

En esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo Predictor para predecir la variable de interés ( Y ) Regresó Leal mple. REGREIÓN IMPLE El aálss de regresó es ua herrameta estadístca la cual utlza la relacó, etre dos o más varables de modo que ua varable pueda ser predcha desde la (s) otra (s). Por ejemplo

Más detalles

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS www.matesroda.et José Atoo Jméez eto PARÁMETROS ESTADÍSTICOS. PARÁMETROS DE CETRALIZACIÓ La formacó recogda e ua tabla o gráfca estadístca suele resumrse e uos pocos valores que os forma del comportameto

Más detalles

Nombre del estudiante:

Nombre del estudiante: UNIVERSIDAD DE OSTA RIA ESUELA DE IENIAS DE LA OPUTAIÓN E INFORÁTIA I-0 ESTRUTURAS DISRETAS PROF. KRYSIA DAVIANA RAÍREZ BENAVIDES II Semeste 06 Fecha: /09/06 SOLUIÓN EXAEN PARIAL I Nombe del estudiate:

Más detalles

Aproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central

Aproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central Aproxmacó a la dstrbucó ormal: el Teorema del Límte Cetral El teorema del límte cetral establece que s se tee varables aleatoras, X, X,..., X, depedetes y co détca dstrbucó de meda µ y varaza σ, a medda

Más detalles

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado

Más detalles

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales)

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales) ERRORES E LAS MEDIDAS (Coceptos elemetales). Medda y tpos de errores ormalmete, al realzar varas meddas de ua magtud físca, se obtee e ellas valores dferetes. E muchas ocasoes, esta dfereca se debe a causas

Más detalles

Medidas de Tendencia Central

Medidas de Tendencia Central Meddas de Tedeca Cetral Ua edda de tedeca cetral es u valor que se calcula a partr de u cojuto de datos y que se utlza para descrbr los datos e algua fora. Geeralete quereos que el valor sea represetatvo

Más detalles

mientras que si la valoración se realiza al final de la operación entonces se denomina valor final y se simboliza por V

mientras que si la valoración se realiza al final de la operación entonces se denomina valor final y se simboliza por V Retas Fiacieas. aloació de ua eta 2. ALORACIÓN DE UNA RENTA: ALOR ACTUAL Y ALOR FINAL aloa ua eta e el dieiieto T cosiste e halla la sua del valo iacieo, e dicho dieiieto, de cada uo de los capitales que

Más detalles

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero Estadístca Espacal José Atoo Rvera Colmeero 1 Descrptores del patró putual Tedeca cetral 1. Meda cetral (Meda espacal). Meda cetral poderada 3. Medaa cetral (medaa espacal) o se utlza amplamete por su

Más detalles

TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción.

TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción. TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO 5..- Itroduccó. Stuacoes segú el vel de formacó: Certeza. Icertdumbre parcal o resgo: (Iversoes co resgo) Icertdumbre total: (Iversoes co certdumbre)

Más detalles

Correlación y regresión lineal. Ejemplos

Correlación y regresión lineal. Ejemplos Correlacó y regresó leal. Ejemplos Problema Nro. 0 Las estaturas (mts.) y los pesos (Kg) de 0 jugadores de Balocestos so: Estatura X Pesos Y(Kg) (mts) 86 85 89 85 90 86 9 90 93 87 98 93 0 03 03 00 93 9

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 1. Es u cojuto de procedmetos que srve para orgazar y resumr datos, hacer ferecas a partr de ellos y trasmtr los resultados de maera clara, cocsa y sgfcatva? a) La estadístca b) Las matemátcas c) La ceca

Más detalles

Tablas y Fórmulas Estadísticas 1 TABLAS Y FORMULAS ESTADISTICAS. Carlo Magno Araya Profesor de Estadística Sede de Occidente Universidad de Costa Rica

Tablas y Fórmulas Estadísticas 1 TABLAS Y FORMULAS ESTADISTICAS. Carlo Magno Araya Profesor de Estadística Sede de Occidente Universidad de Costa Rica Tablas y Fómulas Estadístas TABAS Y FORMUAS ESTADISTICAS Calo Mago Aaya Pofeso de Estadísta Sede de Odete Uvesdad de Costa Ra MEDIDAS DE POSICIO Tablas y Fómulas Estadístas Datos s agupa Datos agupados

Más detalles

SOLUCIONES A LOS EJERCICIOS DE LA UNIDAD

SOLUCIONES A LOS EJERCICIOS DE LA UNIDAD Pág. 1 Pága 09 PRACTICA Meda y desvacó típca 1 El úmero de faltas de ortografía que cometero u grupo de estudates e u dctado fue: 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 a) D cuál es la varable y de

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Parcalmete facado a través del PIE-04 (UMA). Promedos y meddas de poscó. Meddas de dspersó. Meddas de asmetría. Valores atípcos..4 Meddas de desgualdad..5 Valores atípcos: Dagrama

Más detalles

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Estadístca Tema. Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas. Pág. I. ANÁLISIS DESCIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas.. Defcó de Estadístca... Coceptos geerales...2

Más detalles