DENSIDAD Y CARACTERÍSTICAS HIGROSCÓPICAS DE MADERAS MEXICANAS

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

Download "DENSIDAD Y CARACTERÍSTICAS HIGROSCÓPICAS DE MADERAS MEXICANAS"

Transcripción

1 DENSIDAD Y CARACTERÍSTICAS HIGROSCÓPICAS DE MADERAS MEXICANAS Mariana Ramírez Pérez 1, Javier Ramón Sotomayor Castellanos 2 Eje 1. La investigación en las ciencias básicas Mesa 2: Ciencias de la Ingeniería y Tecnología Resumen Se presenta una base de datos de la densidad básica de la madera y de las características higroscópicas: punto de saturación de la fibra, higrocontracción tangencial, coeficiente de higrocontracción tangencial, higrocontracción radial, coeficiente de higrocontracción radial, relación de anisotropía, higrocontracción volumétrica, coeficiente de higrocontracción volumétrica, máximo contenido de humedad, porcentaje de pared celular y porcentaje de espacios vacíos. A partir de un análisis estadístico de los datos recolectados, se proponen los criterios de clasificación: muy bajo, bajo, medio, alto y muy alto para intervalos en función de la media aritmética y de la desviación estándar de una distribución normal. Palabras clave: densidad, higroscopicidad, maderas mexicanas. Introducciòn Las características higroscópicas de la madera están relacionadas con la capacidad de este material poroso, para adquirir o desprender agua en el intervalo que va desde el estado seco de la madera, es decir, cuando su contenido de humedad es igual a cero, hasta el estado saturado, que corresponde a la condición en la cual la pared celular está completamente impregnada con agua, pero que los lúmenes y los espacios intercelulares no la contienen, condición definida como punto de saturación de la fibra. Las características higroscópicas están relacionadas con tres de las principales propiedades básicas del material: La variabilidad de la madera, que se refiere a las diferencias encontradas en la magnitud de los parámetros físicos entre especies, árboles y localización relativa en cada individuo. La heterogeneidad, que se refleja en la diferencia en la magnitud de las características físicas en un volumen mínimo representativo de madera, dependiendo desu posición relativa en el árbol y/o en el plano leñoso, y de acuerdo a lasdiferentes escalas de 1 Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo: mbc7a@yahoo.com 2 Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo: madera999@yahoo.com 1

2 observación en su organización jerárquica: volumen mínimo representativo a escala macroscópica, capa de crecimiento a nivel meso, y en escala microscópica pared celular y composición química. La anisotropía, propiedad que se refiere igualmente a la diferencia en la magnitud de sus características físicas, pero esta vez dependiendo de la dirección de medida o de observación. Estas direcciones son privilegiadas en las orientaciones radial, tangencial y longitudinal con respecto al plano leñoso. Igualmente, esta propiedad se expresa en las diferentes escalas de observación de la organización jerárquica de la madera. Problemática En la literatura especializada se encuentran datos de las características higroscópicas de especies de maderas mexicanas, sin embargo, la información está dispersa y en formatos poco uniformes. Con el propósito de contribuir a corregir esta problemática, esta investigación tuvo el objetivo de elaborar una base de datos de información actualizada y homogénea, que permite comparar magnitudes propias a cada especie y clasificarlas para fines de diseño y cálculo de productos y estructuras de madera. Se presenta una base de datos de la densidad básica y de las características higroscópicas: punto de saturación de la fibra, higrocontracción tangencial, coeficiente de higrocontracción tangencial, higrocontracción radial, coeficiente de higrocontracción radial, relación de anisotropía, higrocontracción volumétrica, coeficiente de higrocontracción volumétrica, máximo contenido de humedad, porcentaje de pared celular y porcentaje de espacios vacíos. La interpretación de los resultados requiere considerar varias características de la madera y relacionarlas de acuerdo a un criterio específico de diseño y/o cálculo de productos y estructuras de madera. De esta manera, la base de datos proporciona una herramienta para consultar, de manera rápida, información actualizada y homogénea, que puede auxiliar en la toma de decisiones de un determinado proyecto donde se requiera el uso de la madera. Materiales y mètodos La densidad y las características higroscópicas se ordenaron en una base de datos, con un contenido de 250 entradas para 134 especies, clasificándolos de acuerdo a criterios originales, basados en el análisis de la distribución estadística de los valores catalogados, y de esta manera, asignando adjetivos y clases de valoración de las propiedades físicas estudiadas. Las características que se capturaron, sus símbolos y unidades, así como las referencias y los autores de quienes se adaptaron las fórmulas de cálculo se pueden encontrar en Sotomayor y Ramírez (2013). 2

3 Resultados y análisis La Tabla 1 presenta estadígrafos de las características de las especies enumeradas. Dado que varios documentos consultados no presentan datos uniformes y algunas veces se trata de cantidades estimadas por los investigadores, se procuró, en la medida de lo posible y de acuerdo a las metodologías explicadas en los documentos, colectandatos producidos en laboratorio. En la Tabla 1, el término n se refiere a la cantidad de datos experimentales encontrados en las referencias para cada especie con que fueron calculados los estadígrafos. Tabla 1. Estadísticos de las características higroscópicas. ρ0 PSF βt λt βr λr βt/βr βv λv MCH PC EV (kg/m 3 ) (%) (%) (%/%) (%) (%/%) - (%) (%/%) (%) (%) (%) x σ CV Min Max 1, n ρ0: Densidad básica; PSF: Punto de saturación de la fibra; βt: Higrocontracción tangencial; λt: Coeficiente de higrocontracción tangencial; βr: Contracción radial; λr: Coeficiente de higrocontracción radial; βt/βr: Relación de anisotropía; βv: Higrocontracción volumétrica; λv: Coeficiente de higrocontracción volumétrica; MCH: Máximo contenido de humedad; PC: Porcentaje de pared celular; EV: Porcentaje de espacios vacíos; x: media aritmética; σ: Desviación estándar; CV: Coeficiente de variación; Min: Valor mínimo; Max: Valor máximo; n: Cantidad de datos experimentales. Criterios de clasificación A partir de la distribución normal de los estadísticos de cada característica, se formaron cinco intervalos tomando como criterio la media aritmética (x ) como medida de tendencia central y la desviación estándar (σ) como medida de dispersión. Los criterios, símbolos, valorizaciones e intervalos son presentados en la Tabla 2. Los criterios de clasificación son los siguientes: El criterio muy bajo corresponde a los valores menores a la media aritmética, menos una vez la desviación estándar. A este intervalo le corresponde la valorización 1. El criterio bajo corresponde a los valores que se localizan al interior del intervalo comprendido entre la media aritmética, menos la mitad de la desviación estándar, como límite inferior y la mitad de la desviación estándar, como límite superior. Este intervalo corresponde a la valorización 2. 3

4 Tabla 2. Criterios, símbolos e intervalos. Criterio Símbolo Intervalo Muy bajo Bajo MB BA <x - σ x - σ 2 y x - σ Medio ME x - σ 2 y x + σ 2 Alto AL x + σ 2 y x + σ Muy alto MA >x + σ El criterio medio corresponde a los valores que se localizan al interior del intervalo comprendido entre la media aritmética, y más/menos la mitad de la desviación estándar. Este intervalo corresponde a la valorización 3. El criterio alto corresponde a los valores que se sitúan al interior del intervalo comprendido entre la media aritmética, más la mitad de la desviación estándar (límite inferior) y la media aritmética, más una vez la desviación estándar (límite superior). A este intervalo le corresponde la valorización 4. El criterio muy alto corresponde a los valores mayores a la media aritmética, más una vez la desviación estándar. A este intervalo le corresponde la valorización 5. Tabla 3. Valores de los intervalos de los criterios de clasificación. Intervalo Límites ρ0 PSF βt λt βr λr βt/βr βv λv MCH PC EV Muy bajo Máximo Bajo Medio Alto Inferior Superior Inferior Superior Inferior Superior Muy alto Mínimo ρ0: Densidad básica; PSF: Punto de saturación de la fibra; βt: Higrocontracción tangencial; λt: Coeficiente de higrocontracción tangencial; βr: Contracción radial; λr: Coeficiente de higrocontracción radial; βt/βr: Relación de anisotropía; βv: Higrocontracción volumétrica; λv: Coeficiente de higrocontracción volumétrica; MCH: Máximo contenido de humedad; PC: Porcentaje de pared celular; EV: Porcentaje de espacios vacíos. 4

5 La Tabla 3 presenta los valores numéricos de los intervalos correspondientes a los criterios de clasificación propuestos para cada característica estudiada. Esta tabulación está calculada empleando únicamente datos experimentales, con excepción de los parámetros máximo contenido de humedad, porcentaje de pared celular y espacios vacíos. Los intervalos con sus límites correspondientes, se proponen como criterios de clasificación de la densidad y de las características higroscópicas de maderas mexicanas. La Figura 1 ilustra los valores del punto de saturación de la fibra y su distribución entre los cinco criterios de clasificación, de una muestra de 43 especies seleccionadas de la base de datos, correspondientes a los datos encontrados en Torelli (1982). En el gráfico se muestran cuatro límites que demarcan los cinco criterios o categorías planteados. Ahí se enfatizan dos especies a manera de referencia: Swietenia macrophylla y Calophyllum brasiliense. Su posición en el gráfico clasifica sus valores de punto de saturación de la fibra en el criterio Medio PSF (%) 30 Torelli (1982) Muy alto Swietenia macrophylla: Calophyllum brasiliense: 25 Medio 20 Bajo ,000 1,200 ρ 0 (kg/m 3 ) Figura 1. Distribución de valores y criterios de clasificación para el punto de saturación de la fibra (PSF) distribuidos en relación a la densidad básica de la madera (ρ0). Es importante señalar que, no obstante una diferencia notable entre sus densidades que va de la clasificación Baja para S. macrophylla, hasta clasificación Alta para C. brasiliense, las dos especies clasifican como de punto de saturación de la fibra Medio. De aquí se deriva que el enfoque tradicional de calificar la calidad de una especie o de las características de una madera, en relación únicamente a su densidad, se advierte incompleto. 5

6 Conclusiones La densidad y las características higroscópicas de maderas mexicanas se ordenaron en una base de datos.la base de datos contiene 250 entradas para 134 especies. La densidad y las características higroscópicas de maderas mexicanas se clasificaron de acuerdo a criterios originales, basados en el análisis de la distribución estadística de los valores catalogados, y de esta manera, se asignaron adjetivos y clases de valoración de las propiedades físicas estudiadas. Para una correcta interpretación de los resultados de una clasificación empleando los criterios aquí propuestos, es necesario considerar varias características y relacionar cada una de sus magnitudes de acuerdo a un criterio específico de diseño y/o cálculo de productos y estructuras de madera. El presente trabajo proporciona al Ingeniero en Tecnología de la Madera una herramienta donde pueda consultar, de manera rápida, información actualizada y homogénea, que le auxilie en la toma de decisiones de un determinado proyecto. Agradecimientos La investigación fue patrocinada por la Coordinación de la Investigación Científica, de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo. Referencias Sotomayor-Castellanos, J.R.; Ramírez-Pérez, M Densidad y características higroscópicas de maderas mexicanas. Base de datos y criterios de clasificación. Investigación e Ingeniería de la Madera. 9(3):3-29. Torelli, N Estudio promocional de 43 especies forestales tropicales mexicanas. Programa de cooperación científica y técnica México-Yugoslavia. SARH. SFF. 6

SECADO DE LA MADERA. Ing. José Ricardo Morris Carreño Ingeniero Forestal Universidad Distrital. Febrero de 2008

SECADO DE LA MADERA. Ing. José Ricardo Morris Carreño Ingeniero Forestal Universidad Distrital. Febrero de 2008 SECADO DE LA MADERA Ing. José Ricardo Morris Carreño Ingeniero Forestal Universidad Distrital Febrero de 2008 Definición El secado de la madera consiste en obtener un contenido de humedad que quede en

Más detalles

Medidas de tendencia central y dispersión

Medidas de tendencia central y dispersión Estadística Aplicada a la Investigación en Salud Medwave. Año XI, No. 3, Marzo 2011. Open Access, Creative Commons. Medidas de tendencia central y dispersión Autor: Fernando Quevedo Ricardi (1) Filiación:

Más detalles

Flor de Liana Carolina Torres Medina

Flor de Liana Carolina Torres Medina UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA Facultad de Ciencias Forestales Evaluación de las propiedades físico mecánicas de la especie Pino chuncho (Schizolobium amazonicum Huber ex Ducke) proveniente de

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO CENTRO UNIVERSITARIO UAEM ZUMPANGO LICENCIATURA EN TURISMO UNIDAD DE APRENDIZAJE: ESTADISTICA TEMA 1.5 : ESTADISTICA DESCRIPTIVA M. EN C. LUIS ENRIQUE KU MOO FECHA:

Más detalles

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa Materia: Estadística I Maestro: Dr. Francisco Javier Tapia Moreno Semestre: 015- Hermosillo, Sonora, a 14 de septiembre de

Más detalles

ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada.

ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. Aquí se exponen técnicas de cálculo que son utilizados en los procedimientos de los modelos

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Medidas de tendencia central y de dispersión Giorgina Piani Zuleika Ferre 1. Tendencia Central Son un conjunto de medidas estadísticas que determinan un único valor que define el

Más detalles

UNIDAD 7 Medidas de dispersión

UNIDAD 7 Medidas de dispersión UNIDAD 7 Medidas de dispersión UNIDAD 7 MEDIDAS DE DISPERSIÓN Al calcular un promedio, por ejemplo la media aritmética no sabemos su representatividad para ese conjunto de datos. La información suministrada

Más detalles

MEDIDAS DE VARIABILIDAD

MEDIDAS DE VARIABILIDAD MEDIDAS DE VARIABILIDAD 1 Medidas de variabilidad Qué son las medidas de variabilidad? Las medidas de variabilidad de una serie de datos, muestra o población, permiten identificar que tan dispersos o concentrados

Más detalles

INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 29 de Abril de 2016

INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 29 de Abril de 2016 ANEXO ESTADÍSTICO 1 : COEFICIENTES DE VARIACIÓN Y ERROR ASOCIADO AL ESTIMADOR ENCUESTA NACIONAL DE EMPLEO (ENE) INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 9 de Abril de 016 1 Este anexo estadístico es una

Más detalles

Z i

Z i Medidas de Variabilidad y Posición. Jesús Eduardo Pulido Guatire, marzo 010 Cuando trabajamos el aspecto denominado Medidas de Tendencia Central se observó que tanto la media como la mediana y la moda

Más detalles

CURSO: Métodos estadísticos de uso frecuente en salud

CURSO: Métodos estadísticos de uso frecuente en salud CURSO: Métodos estadísticos de uso frecuente en salud Información General Versión: 2016 Modalidad: Presencial. Duración Total: 40 horas. NUEVA FECHA Fecha de inicio: 01 de octubre Fecha de término: 10

Más detalles

Jesús Eduardo Pulido Guatire, marzo Diagrama de Dispersión y Correlación Lineal Simple

Jesús Eduardo Pulido Guatire, marzo Diagrama de Dispersión y Correlación Lineal Simple Jesús Eduardo Pulido Guatire, marzo 0 Diagrama de Dispersión y Correlación Lineal Simple Hasta el momento el trabajo lo hemos centrado en resumir las características de una variable mediante la organización

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA Estadística Especializada ASIGNATURA Estadística Descriptiva Para Psicólogos (EST-225)

Más detalles

Fundamentos de Estadística y Simulación Básica

Fundamentos de Estadística y Simulación Básica Fundamentos de Estadística y Simulación Básica TEMA 2 Estadística Descriptiva Clasificación de Variables Escalas de Medición Gráficos Tabla de frecuencias Medidas de Tendencia Central Medidas de Dispersión

Más detalles

UNIVERSIDAD ALAS PERUANAS FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMUNICACIÓN SILABO POR COMPETENCIA

UNIVERSIDAD ALAS PERUANAS FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMUNICACIÓN SILABO POR COMPETENCIA UNIVERSIDAD ALAS PERUANAS FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMUNICACIÓN SILABO POR COMPETENCIA I. DATOS INFORMATIVOS 1.1 Asignatura : Estadística para el Comunicador Social 1.2 Código : 1001-1023 1.3 Pre-requisito

Más detalles

A qué nos referimos con medidas de dispersión?

A qué nos referimos con medidas de dispersión? Estadística 1 Sesión No. 4 Nombre: Medidas de dispersión. Contextualización A qué nos referimos con medidas de dispersión? En esta sesión aprenderás a calcular las medidas estadísticas de dispersión, tal

Más detalles

PROGRAMA INSTRUCCIONAL ESTADÍSTICA

PROGRAMA INSTRUCCIONAL ESTADÍSTICA UNIVERSIDAD FERMIN TORO VICE RECTORADO ACADEMICO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE RELACIONES INDUSTRIALES ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y POLÍTICAS ESCUELA

Más detalles

Estadística Inferencial. Estadística Descriptiva

Estadística Inferencial. Estadística Descriptiva INTRODUCCIÓN Estadística: Ciencia que trata sobre la teoría y aplicación de métodos para coleccionar, representar, resumir y analizar datos, así como realizar inferencias a partir de ellos. Recogida y

Más detalles

ESTADÍSTICA APLICADA. TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA APLICADA. TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA APLICADA. TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Definición de Estadística: La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer

Más detalles

MEDIDAS DE RESUMEN: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN. Lic. Esperanza García Cribilleros

MEDIDAS DE RESUMEN: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN. Lic. Esperanza García Cribilleros MEDIDAS DE RESUMEN: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN Lic. Esperanza García Cribilleros ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Diagrama de tallo y hojas Diagrama de caja DESCRIPCIÓN N DE LOS DATOS Tablas

Más detalles

VALORACIÓN ECONÓMICA DE LUCRO CESANTE

VALORACIÓN ECONÓMICA DE LUCRO CESANTE Spain INFORME PREVIO VALORACIÓN ECONÓMICA DE LUCRO CESANTE VALORACIÓN ECONÓMICA DEL LUCRO CESANTE Este informe efectúa la valoración económica previa acordada por encargo profesional formalizado el 5 de

Más detalles

COEFICIENTE DE VARIACIÓN Y PUNTAJES TÍPICOS (Guía de clase) FICHA Nº 19

COEFICIENTE DE VARIACIÓN Y PUNTAJES TÍPICOS (Guía de clase) FICHA Nº 19 CEFICIENTE DE VARIACIÓN Y PUNTAJE TÍPIC A. Esta ficha de actividad tiene como objetivo presentar dos pequeños temas vinculados al uso conjunto de las medidas de tendencia y de dispersión que dan lugar

Más detalles

Criterios para evaluar la siembra de precisión

Criterios para evaluar la siembra de precisión Criterios para evaluar la siembra de precisión Durante la siembra de precisión, bajo el sistema de siembra directa, la sembradora debe realizar las siguientes operaciones: corte del rastrojo en superficie,

Más detalles

Teoría de errores -Hitogramas

Teoría de errores -Hitogramas FÍSICA I Teoría de errores -Hitogramas Autores: Pablo Iván ikel - e-mail: pinikel@hotmail.com Ma. Florencia Kronberg - e-mail:sil_simba@hotmail.com Silvina Poncelas - e-mail:flo_kron@hotmail.com Introducción:

Más detalles

CARACTERISTICAS MECANICAS Y CRITERIOS DE SELECCIÓN PARA DISEÑO DE PRODUCTOS DE MADERA

CARACTERISTICAS MECANICAS Y CRITERIOS DE SELECCIÓN PARA DISEÑO DE PRODUCTOS DE MADERA CARACTERISTICAS MECANICAS Y CRITERIOS DE SELECCIÓN PARA DISEÑO DE PRODUCTOS DE MADERA Germán Suárez Béjar 1, Javier Ramón Sotomayor Castellanos 2 Eje 1. La investigación en las ciencias básicas Mesa 2:

Más detalles

GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES

GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES OBJETIVO DEL LABORATORIO El objetivo del presente laboratorio es que el estudiante conozca y que sea capaz de seleccionar y utilizar gráficos de control, para realizar

Más detalles

UNIVERSIDAD ABIERTA PARA ADULTOS UAPA CARRERA LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS PROGRAMA DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA I

UNIVERSIDAD ABIERTA PARA ADULTOS UAPA CARRERA LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS PROGRAMA DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA I UNIVERSIDAD ABIERTA PARA ADULTOS UAPA CARRERA LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS PROGRAMA DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA I CLAVE: MAT 131 ; PRE REQ.: MAT 111 ; No. CRED.: 4 I. PRESENTACIÓN: Este

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro

Más detalles

OPERACIÒN Y CONTROL DEL PROCESO DE SECADO DE MADERA

OPERACIÒN Y CONTROL DEL PROCESO DE SECADO DE MADERA OPERACIÒN Y CONTROL DEL PROCESO DE SECADO DE MADERA Rompamos paradigmas!! El contenido de humedad final de una carga de secado de madera NO ES UNA VARIABE DIRECTA DE CONTROL Es el Resultado de Conducir

Más detalles

PREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2

PREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2 PREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2 Preg. 1. Para comparar la variabilidad relativa de la tensión arterial diastólica y el nivel de colesterol en sangre de una serie de individuos, utilizamos

Más detalles

Medidas de dispersión

Medidas de dispersión Medidas de dispersión Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución. Las medidas de dispersión son: Rango o recorrido El rango es la diferencia

Más detalles

LOS ESTADÍGRAFOS BÁSICOS Y SU INTERPRETACIÓN, M TENDENCIA CENTRAL

LOS ESTADÍGRAFOS BÁSICOS Y SU INTERPRETACIÓN, M TENDENCIA CENTRAL PreUnAB LOS ESTADÍGRAFOS BÁSICOS Y SU INTERPRETACIÓN, MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Clase # 26 Noviembre 2014 ESTADÍGRAFOS Concepto de estadígrafo Un estadígrafo, o estadístico, es un indicador que se calcula

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMERICA) MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 20/05/2008 Ing. SEMS 2.1 INTRODUCCIÓN En el capítulo anterior estudiamos de qué manera los

Más detalles

Agro 6998 Conferencia 2. Introducción a los modelos estadísticos mixtos

Agro 6998 Conferencia 2. Introducción a los modelos estadísticos mixtos Agro 6998 Conferencia Introducción a los modelos estadísticos mixtos Los modelos estadísticos permiten modelar la respuesta de un estudio experimental u observacional en función de factores (tratamientos,

Más detalles

Autor. Milagros Casado, Luis Acuña, Alfonso Basterra,

Autor. Milagros Casado, Luis Acuña, Alfonso Basterra, Título Estimación de la calidad de la madera en rollo de Populus x euramericana mediante ultrasonidos. Autor. Milagros Casado, Luis Acuña, Alfonso Basterra, Sandra Heredero y Roberto San Martín E. T S.

Más detalles

Figura Área de Influencia de las estaciones complementarias a la estación Centro

Figura Área de Influencia de las estaciones complementarias a la estación Centro INFORME FINAL Instituto de Ingeniería Coordinación de Hidráulica Figura 3.5.1 Área de Influencia de las estaciones complementarias a la estación Centro Tabla 3.5.2 Estaciones dentro del área de influencia

Más detalles

Estadística. Análisis de datos.

Estadística. Análisis de datos. Estadística Definición de Estadística La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones. Un

Más detalles

Métodos Matemá-cos en la Ingeniería Tema 5. Estadís-ca descrip-va

Métodos Matemá-cos en la Ingeniería Tema 5. Estadís-ca descrip-va Métodos Matemá-cos en la Ingeniería Tema 5. Estadís-ca descrip-va Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo García DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA APLICADA Y CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN UNIVERSIDAD DE CANTABRIA

Más detalles

PROBLEMAS ESTADÍSTICA I

PROBLEMAS ESTADÍSTICA I PROBLEMAS ESTADÍSTICA I INGENIERÍA TÉCNICA EN INFORMÁTICA CURSO 2002/2003 Estadstica Descriptiva Unidimensional 1. Un edificio tiene 45 apartamentos con el siguiente número de inquilinos: 2 1 3 5 2 2 2

Más detalles

Fase 2. Estudio de mercado: ESTADÍSTICA

Fase 2. Estudio de mercado: ESTADÍSTICA 1. CONCEPTO DE ESTADÍSTICA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2. 3. TABLA DE FRECUENCIAS 4. REPRESENTACIONES GRÁFICAS 5. TIPOS DE MEDIDAS: A. MEDIDAS DE POSICIÓN B. MEDIDAS DE DISPERSIÓN C. MEDIDAS DE FORMA 1 1.

Más detalles

Un estudio estadístico consta de las siguientes fases: Recogida de datos. Organización y representación de datos. Análisis de datos.

Un estudio estadístico consta de las siguientes fases: Recogida de datos. Organización y representación de datos. Análisis de datos. La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones. Un estudio estadístico consta de las siguientes

Más detalles

Capítulo 8. Análisis Discriminante

Capítulo 8. Análisis Discriminante Capítulo 8 Análisis Discriminante Técnica de clasificación donde el objetivo es obtener una función capaz de clasificar a un nuevo individuo a partir del conocimiento de los valores de ciertas variables

Más detalles

3. ANÁLISIS DE DATOS DE PRECIPITACIÓN.

3. ANÁLISIS DE DATOS DE PRECIPITACIÓN. 3. ANÁLISIS DE DATOS DE PRECIPITACIÓN. Teniendo en cuenta que la mayoría de procesos estadísticos se comportan de forma totalmente aleatoria, es decir, un evento dado no está influenciado por los demás,

Más detalles

Teoría de la decisión

Teoría de la decisión 1.- Un problema estadístico típico es reflejar la relación entre dos variables, a partir de una serie de Observaciones: Por ejemplo: * peso adulto altura / peso adulto k*altura * relación de la circunferencia

Más detalles

Precio de la gasolina regular (colones por litro, promedio anual)

Precio de la gasolina regular (colones por litro, promedio anual) CATÁLOGO MATERIALES DE APOYO PARA BACHILLERATO POR MADUREZ Educación Abierta 800 700 600 500 400 300 200 100 0 Pantallazo Precio de la gasolina regular (colones por litro, promedio anual) 2009 2010 2011

Más detalles

Dr. Richard Mercado Rivera 18 de agosto de 2012 Matemática Elemental

Dr. Richard Mercado Rivera 18 de agosto de 2012 Matemática Elemental Universidad de Puerto Rico Recinto de Aguadilla Programa CeCiMat Elemental Definición de conceptos fundamentales de la Estadística y la Probabilidad y su aportación al mundo moderno Dr. Richard Mercado

Más detalles

ANEXO 1: Tablas de las propiedades del aire a 1 atm de presión. ҪENGEL, Yunus A. y John M. CIMBALA, Mecánica de fluidos: Fundamentos y

ANEXO 1: Tablas de las propiedades del aire a 1 atm de presión. ҪENGEL, Yunus A. y John M. CIMBALA, Mecánica de fluidos: Fundamentos y I ANEXO 1: Tablas de las propiedades del aire a 1 atm de presión ҪENGEL, Yunus A. y John M. CIMBALA, Mecánica de fluidos: Fundamentos y aplicaciones, 1ª edición, McGraw-Hill, 2006. Tabla A-9. II ANEXO

Más detalles

UNIDAD 6. Estadística

UNIDAD 6. Estadística Matemática UNIDAD 6. Estadística 2 Medio GUÍA N 1 MEDIDAS DE DISPERSIÓN PARA DATOS NO AGRUPADOS ACTIVIDAD Consideremos los siguientes conjuntos de valores referidos a las edades de los jugadores de dos

Más detalles

Unidad V. Control Estadístico de la Calidad

Unidad V. Control Estadístico de la Calidad UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA UNI- NORTE - SEDE REGIONAL ESTELÍ Unidad V. Control Estadístico de la Calidad Objetivos Reconocer los principios estadísticos del control de calidad. Explicar la forma

Más detalles

CAPÍTULO III MARCO METODOLÓGICO. Siguiendo los planteamientos de Hernández, Fernández y Baptista

CAPÍTULO III MARCO METODOLÓGICO. Siguiendo los planteamientos de Hernández, Fernández y Baptista CAPÍTULO III MARCO METODOLÓGICO Siguiendo los planteamientos de Hernández, Fernández y Baptista (2006) y Guanipa (2010), se realizó el marco metodológico de la investigación en donde se muestra el tipo,

Más detalles

matemáticas como herramientas para solución de problemas en ingeniería. PS Probabilidad y Estadística Clave de la materia: Cuatrimestre: 4

matemáticas como herramientas para solución de problemas en ingeniería. PS Probabilidad y Estadística Clave de la materia: Cuatrimestre: 4 PS0401 - Probabilidad y Estadística DES: Ingeniería Programa(s) Educativo(s): Ingeniería de Software Tipo de materia: Obligatoria Clave de la materia: PS0401 Cuatrimestre: 4 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE Área

Más detalles

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 1. Medidas de centralización Medidas de centralización Hemos visto cómo el estudio del conjunto de los datos mediante la estadística permite realizar representaciones gráficas, que informan sobre ese

Más detalles

FÍSICA Y QUÍMICA 3º ESO. OBJETIVOS, CONTENIDOS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN 1ª Evaluación: Unidad 1. La medida y el método científico.

FÍSICA Y QUÍMICA 3º ESO. OBJETIVOS, CONTENIDOS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN 1ª Evaluación: Unidad 1. La medida y el método científico. FÍSICA Y QUÍMICA 3º ESO. OBJETIVOS, CONTENIDOS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN 1ª Evaluación: Unidad 1. La medida y el método científico. OBJETIVOS 1. Reconocer las etapas del trabajo científico y elaborar informes

Más detalles

RECOLECCIÓN DE DATOS (ENFOQUE CUANTITATIVO) DRA. MIRIAM RODRÍGUEZ VARGAS Dr. JORGE ALBERTO PÉREZ CRUZ

RECOLECCIÓN DE DATOS (ENFOQUE CUANTITATIVO) DRA. MIRIAM RODRÍGUEZ VARGAS Dr. JORGE ALBERTO PÉREZ CRUZ RECOLECCIÓN DE DATOS (ENFOQUE CUANTITATIVO) DRA. MIRIAM RODRÍGUEZ VARGAS Dr. JORGE ALBERTO PÉREZ CRUZ Qué implica la etapa de recolección de datos? Definir de forma idónea de recolectar los datos de acuerdo

Más detalles

Cursos: Jorge Mendoza Illescas Nombre del programa o curso Temas principales del programa o curso Duración del curso en horas Conceptos básicos

Cursos: Jorge Mendoza Illescas Nombre del programa o curso Temas principales del programa o curso Duración del curso en horas Conceptos básicos 1 Calibración de instrumentos para pesar- Nuevas tendencias Cursos: Jorge Mendoza Illescas Conceptos básicos Procedimiento de calibración Modelo actual del mesurando Modelo actual de incertidumbre Nuevo

Más detalles

ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua

ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:

Más detalles

Propiedades físicas y mecánicas de los materiales Parte I

Propiedades físicas y mecánicas de los materiales Parte I Propiedades físicas y mecánicas de los materiales Parte I Propiedades físicas y mecánicas de los materiales Capítulo 1. Conceptos generales Tipos de materiales Metodología para el estudio de materiales

Más detalles

ESTADÍSTICA SEMANA 3

ESTADÍSTICA SEMANA 3 ESTADÍSTICA SEMANA 3 ÍNDICE MEDIDAS DESCRIPTIVAS... 3 APRENDIZAJES ESPERADOS... 3 DEFINICIÓN MEDIDA DESCRIPTIVA... 3 MEDIDAS DE POSICIÓN... 3 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL... 4 MEDIA ARITMÉTICA O PROMEDIO...

Más detalles

Prueba Integral Lapso /6

Prueba Integral Lapso /6 Prueba Integral Lapso 2 009-2 76 - /6 Universidad Nacional Abierta Probabilidad y Estadística I (76) Vicerrectorado Académico Cód. Carrera: 06-20 - 508 Fecha: 2-2 - 2 009 MODELO DE RESPUESTAS Objetivos,

Más detalles

INFORME MENSUAL. Circuito Mintzita 470 Fraccionamiento Manantiales (443)

INFORME MENSUAL. Circuito Mintzita 470 Fraccionamiento Manantiales (443) Originado por: INFORME MENSUAL ELABORADO POR: Dirección de Medio Ambiente y Sustentabilidad FECHA: 12 de Abril 2016 ASUNTO: Programa Monitoreo del Aire Morelia Michoacán a 12 de Abril 2016 Como resultado

Más detalles

Curso de Estadística Básica

Curso de Estadística Básica Curso de SESION 3 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y MEDIDAS DE DISPERSIÓN MCC. Manuel Uribe Saldaña MCC. José Gonzalo Lugo Pérez Objetivo Conocer y calcular las medidas de tendencia central y medidas de dispersión

Más detalles

Estimación por métodos Geoestadísticos

Estimación por métodos Geoestadísticos Estimación por métodos Geoestadísticos Métodos de Estimación de Recursos Mineros Estimación global Estimación local La media aritmética Los polígonos El método del inverso de la distancia Geoestadística

Más detalles

CM0244. Suficientable

CM0244. Suficientable IDENTIFICACIÓN NOMBRE ESCUELA ESCUELA DE CIENCIAS NOMBRE DEPARTAMENTO Ciencias Matemáticas ÁREA DE CONOCIMIENTO MATEMATICAS, ESTADISTICA Y AFINES NOMBRE ASIGNATURA EN ESPAÑOL ESTADÍSTICA GENERAL NOMBRE

Más detalles

Unidad 1. Obtención, Medición y Representación de Datos. Estadística E.S.O.

Unidad 1. Obtención, Medición y Representación de Datos. Estadística E.S.O. Unidad 1 Obtención, Medición y Representación de Datos Estadística E.S.O. Objetivos Distinguir, localizar y manejar las fuentes de información estadística más usuales que proporcionan información útil.

Más detalles

Tatiana Silvana Santillán Saldaña

Tatiana Silvana Santillán Saldaña UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA Facultad de Ciencias Forestales Influencia de la densidad de la madera en la calidad de tableros de particulas homogéneos Tesis para optar el Título de INGENIERO

Más detalles

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (MÉTODOS CUANTITATIVOS)

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (MÉTODOS CUANTITATIVOS) REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD VALLE DEL MOMBOY VICERRECTORADO CENTRO DE FORMACIÓN PERMANENTE MONSEÑOR JESÚS MANUEL JÁUREGUI MORENO PROGRAMA DE ACTUALIZACIÓN Y PERFECCIONAMIENTO DOCENTE

Más detalles

ESTADÍSTICA I Código: 8219

ESTADÍSTICA I Código: 8219 ESTADÍSTICA I Código: 8219 Departamento : Metodología Especialidad : Ciclo Básico Prelación : Sin Prelación Tipo de Asignatura : Obligatoria Teórica y Práctica Número de Créditos : 3 Número de horas semanales

Más detalles

U.D.1: Análisis estadístico de una variable Consideraciones iniciales: Propuesta: 1.1 Distribución de frecuencias. Variables Cualitativas: Ejemplo

U.D.1: Análisis estadístico de una variable Consideraciones iniciales: Propuesta: 1.1 Distribución de frecuencias. Variables Cualitativas: Ejemplo U.D.1: Análisis estadístico de una variable Consideraciones iniciales: - Población: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determinada característica. Ej.: Alumnos del colegio. - Individuo:

Más detalles

Conceptos Básicos de Inferencia

Conceptos Básicos de Inferencia Conceptos Básicos de Inferencia Álvaro José Flórez 1 Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística Facultad de Ingenierías Febrero - Junio 2012 Inferencia Estadística Cuando obtenemos una muestra, conocemos

Más detalles

FACULTAD DE INGENIERÍA UNAM PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Irene Patricia Valdez y Alfaro irenev@servidor.unam.m T E M A S DEL CURSO. Análisis Estadístico de datos muestrales.. Fundamentos de la Teoría de

Más detalles

LECTURA 01: LA ESTADÍSTICA. TÉRMINOS DE ESTADÍSTICA. RECOLECCIÓN DE DATOS TEMA 1: LA ESTADISTICA: DEFINICION Y CLASIFICACION

LECTURA 01: LA ESTADÍSTICA. TÉRMINOS DE ESTADÍSTICA. RECOLECCIÓN DE DATOS TEMA 1: LA ESTADISTICA: DEFINICION Y CLASIFICACION LECTURA 01: LA ESTADÍSTICA. TÉRMINOS DE ESTADÍSTICA. RECOLECCIÓN DE DATOS TEMA 1: LA ESTADISTICA: DEFINICION Y CLASIFICACION 1. DEFINICION La estadística es una ciencia que proporciona un conjunto métodos

Más detalles

1. Dado el siguiente volumen de ventas de una empresa y su gasto en I+D en miles. Prediga las ventas de este empresario para un gasto en I+D de 7.

1. Dado el siguiente volumen de ventas de una empresa y su gasto en I+D en miles. Prediga las ventas de este empresario para un gasto en I+D de 7. MODELO A Examen de Estadística Económica (2407) 20 de junio de 2009 En cada pregunta sólo existe UNA respuesta considerada más correcta. Si hay dos correctas deberá escoger aquella respuesta que tenga

Más detalles

Unidad IV: Distribuciones muestrales

Unidad IV: Distribuciones muestrales Unidad IV: Distribuciones muestrales 4.1 Función de probabilidad En teoría de la probabilidad, una función de probabilidad (también denominada función de masa de probabilidad) es una función que asocia

Más detalles

INFORME RONDA AÑO 2011 (V.0) SUBPROGRAMA CREATININA EN ORINA.

INFORME RONDA AÑO 2011 (V.0) SUBPROGRAMA CREATININA EN ORINA. INFORME RONDA 11-04 AÑO 2011 (V.0) SUBPROGRAMA CREATININA EN ORINA. PROGRAMA DE EVALUACIÓN EXTERNA DE LA CALIDAD - ENSAYOS DE APTITUD EN SALUD OCUPACIONAL Departamento de Salud Ocupacional 1 Laboratorio

Más detalles

Estadísticas por Filas

Estadísticas por Filas Estadísticas por s Resumen El procedimiento Estadísticas por s calcula estadísticas para datos en filas de la hoa de datos. Esto contrasta con la mayoría de los procedimientos de STATGRAPHICS que esperan

Más detalles

Tema Contenido Contenidos Mínimos

Tema Contenido Contenidos Mínimos 1 Estadística unidimensional - Variable estadística. - Tipos de variables estadísticas: cualitativas, cuantitativas discretas y cuantitativas continuas. - Variable cualitativa. Distribución de frecuencias.

Más detalles

Análisis Probit. StatFolio de Ejemplo: probit.sgp

Análisis Probit. StatFolio de Ejemplo: probit.sgp STATGRAPHICS Rev. 4/25/27 Análisis Probit Resumen El procedimiento Análisis Probit está diseñado para ajustar un modelo de regresión en el cual la variable dependiente Y caracteriza un evento con sólo

Más detalles

CAPITULO II ANÁLISIS DEL CRECIMIENTO POBLACIONAL Y CALCULO DE CAUDALES DE DISEÑO

CAPITULO II ANÁLISIS DEL CRECIMIENTO POBLACIONAL Y CALCULO DE CAUDALES DE DISEÑO 9 CAPITULO II ANÁLISIS DEL CRECIMIENTO POBLACIONAL Y CALCULO DE CAUDALES DE DISEÑO 2.1 Criterios de diseño para el predimensionamiento de los sistemas de abastecimiento de agua 2.1.1 Período de diseño

Más detalles

MEDIDAS ESTADÍSTICAS Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad

MEDIDAS ESTADÍSTICAS Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad MEDIDAS ESTADÍSTICAS Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad 1 Propiedades deseables de una medida de Tendencia Central. 1) Definida objetivamente a partir de los datos de la serie. 2) Que dependa

Más detalles

PRÁCTICA 2: MEDIDORES DE FLUJO

PRÁCTICA 2: MEDIDORES DE FLUJO Universidad Nacional Experimental Francisco De Miranda Área De Tecnología Programa De Ingeniería Química Departamento de Energética Laboratorio de Operaciones Unitarias I PRÁCTICA 2: MEDIDORES DE FLUJO

Más detalles

Medidas de Distribución

Medidas de Distribución Medidas de Distribución Trabajo a realizar de este tema: En Excel 2003 hoja 1, prepara un(os) cuadro(s) sinópticos o mapas conceptuales o mapas mentales que sinteticen éste capítulo. En la hoja 2 y en

Más detalles

ANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA JULIAN DAVID ROJO HERNANDEZ

ANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA JULIAN DAVID ROJO HERNANDEZ ANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA JULIAN DAVID ROJO HERNANDEZ Probabilidad - Período de retorno y riesgo La probabilidad de ocurrencia de un fenómeno en hidrología puede citarse de varias Formas: El

Más detalles

ESTADÍSTICA CON EXCEL

ESTADÍSTICA CON EXCEL ESTADÍSTICA CON EXCEL 1. INTRODUCCIÓN La estadística es la rama de las matemáticas que se dedica al análisis e interpretación de series de datos, generando unos resultados que se utilizan básicamente en

Más detalles

Medidas de Tendencia Central

Medidas de Tendencia Central Medidas de Tendencia Central En cualquier análisis o interpretación, se pueden usar muchas medidas descriptivas que representan las propiedades de tendencia central, variación y forma para resumir las

Más detalles

Unidad Nº 3. Medidas de Dispersión

Unidad Nº 3. Medidas de Dispersión Unidad Nº 3 Medidas de Dispersión 1.-Definición.- Las medidas de tendencia central nos enseñaban a localizar el centro de la información en una serie de observaciones o distribución, pero no a realizar

Más detalles

FACULTAD: Facultad de Ciencias de la Educación

FACULTAD: Facultad de Ciencias de la Educación INFORMACIÓN GENERAL FACULTAD: Facultad de Ciencias de la Educación CURSO: ESTADISTICA INFERENCIAL Carrera: LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓN EDUCATIVA Nombre del Curso: ESTADISTICA INFERENCIAL Pre-requisito:

Más detalles

SEGUNDO CAPITULO DIAGNÓSTICO DE LA HIGIENE Y SEGURIDAD EN EL CENTA

SEGUNDO CAPITULO DIAGNÓSTICO DE LA HIGIENE Y SEGURIDAD EN EL CENTA SEGUNDO CAPITULO DIAGNÓSTICO DE LA HIGIENE Y SEGURIDAD EN EL CENTA 4 METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION En esta investigación, la encuesta y la estadística son fuentes de diagnóstico necesarias para la determinación

Más detalles

SISTEMAS DE ENCOFRADO DE POLÍMERO PARA HORMIGÓN

SISTEMAS DE ENCOFRADO DE POLÍMERO PARA HORMIGÓN SISTEMAS DE ENCOFRADO DE POLÍMERO PARA HORMIGÓN SISTEMAS DE ENCOFRADO DE POLÍMERO PARA HORMIGÓN revolución en el encofrado de hormigón QUÉ ES PLADECK? ÁREAS DE APLICACIÓN Pladeck es un producto polímero

Más detalles

LECTURA 01: LA ESTADÍSTICA. TÉRMINOS DE ESTADÍSTICA. RECOLECCIÓN DE DATOS TEMA 1: LA ESTADISTICA Y CLASIFICACION

LECTURA 01: LA ESTADÍSTICA. TÉRMINOS DE ESTADÍSTICA. RECOLECCIÓN DE DATOS TEMA 1: LA ESTADISTICA Y CLASIFICACION LECTURA 01: LA ESTADÍSTICA. TÉRMINOS DE ESTADÍSTICA. RECOLECCIÓN DE DATOS TEMA 1: LA ESTADISTICA Y CLASIFICACION 1. LA ESTADÍSTICA La estadística es una ciencia que proporciona un conjunto métodos y técnicas

Más detalles

EJERCICIOS TEMA 1. Clasifica los siguientes caracteres estadísticos según sean cualitativos, variables discretas o variables continuas:

EJERCICIOS TEMA 1. Clasifica los siguientes caracteres estadísticos según sean cualitativos, variables discretas o variables continuas: Ejercicio 1. Clasifica los siguientes caracteres estadísticos según sean cualitativos, variables discretas o variables continuas: a) Marca de los coches. b) Peso de los coches. c) Número de coches vendidos

Más detalles

Medidas descriptivas I. Medidas de tendencia central A. La moda

Medidas descriptivas I. Medidas de tendencia central A. La moda Medidas descriptivas I. Medidas de tendencia central A. La moda Preparado por: Roberto O. Rivera Rodríguez Coaching de matemática Escuela Eduardo Neuman Gandía 1 Introducción En muchas ocasiones el conjunto

Más detalles

Estadística Descriptiva. SESIÓN 11 Medidas de dispersión

Estadística Descriptiva. SESIÓN 11 Medidas de dispersión Estadística Descriptiva SESIÓN 11 Medidas de dispersión Contextualización de la sesión 11 En la sesión anterior se explicaron los temas relacionados con la dispersión, una de las medidas de dispersión,

Más detalles

Grupo 23 Semestre Segundo examen parcial

Grupo 23 Semestre Segundo examen parcial Probabilidad Grupo 23 Semestre 2015-2 Segundo examen parcial La tabla siguiente presenta 20 postulados, algunos de los cuales son verdaderos y otros son falsos. Analiza detenidamente cada postulado y elige

Más detalles

Módulo de Estadística

Módulo de Estadística Módulo de Estadística Tema 2: Estadística descriptiva Tema 2: Estadísticos 1 Medidas La finalidad de las medidas de posición o tendencia central (centralización) es encontrar unos valores que sinteticen

Más detalles

GUÍA DE TRABAJO DE GRADO MAESTRÍA EN GERENCIA DE LA INNOVACIÓN EMPRESARIAL

GUÍA DE TRABAJO DE GRADO MAESTRÍA EN GERENCIA DE LA INNOVACIÓN EMPRESARIAL GUÍA DE TRABAJO DE GRADO MAESTRÍA EN GERENCIA DE LA INNOVACIÓN EMPRESARIAL La presente guía pretende sentar las bases para la homogeneización del formato de todos los trabajos presentados por el alumnado

Más detalles

Puntuación Z ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN I. L.A. y M.C.E. Emma Linda Diez Knoth

Puntuación Z ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN I. L.A. y M.C.E. Emma Linda Diez Knoth 1 Puntuación Z ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN I Qué es la Puntuación Z? 2 Los puntajes Z son transformaciones que se pueden hacer a los valores o puntuaciones de una distribución normal, con el propósito

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL SAN LUIS GONZAGA DE ICA

UNIVERSIDAD NACIONAL SAN LUIS GONZAGA DE ICA UNIVERSIDAD NACIONAL SAN LUIS GONZAGA DE ICA Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica Escuela Académico Profesional de Ingeniería Mecánica y Eléctrica Departamento de Ciencias de Investigación de la

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7)

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7) TEMA Nº 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: Conocer las características de la distribución normal como distribución de probabilidad de una variable y la aproximación de

Más detalles