Tema 1: Ejercicios de Estadística Descriptiva
|
|
|
- Lucas Cano Ojeda
- hace 8 años
- Vistas:
Transcripción
1 Bernardo D Auria Departamento de Estadística Universidad Carlos III de Madrid GRUPO 12 - I.T.I.G. 2008
2 Cada uno de los siguientes grupos de datos contienen dos muestras de observaciones. Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo Indicar qué grupos verifican cada una de las siguientes afirmaciones: a) Los datos tienen la misma desviación típica, pero diferente media y mediana. b) Los datos tienen la misma mediana y diferente rango intercuartílico. c) Los datos tienen el mismo rango intercuartílico y diferente mediana. d) Los datos tienen la misma media y mediana, pero distinta desviación típica. Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
3 SOLUCIÓN Media Mediana Des.Tip. Rango Int. Verifica Grupo b) Grupo a) c) Grupo b) d) Grupo c) Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
4 Puede ocurrir que haya dos conjuntos de datos x : {x 1,..., x n } e y : {y 1,..., y n } distintos entre sí y que sin embargo tengan igual media y varianza? Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
5 Puede ocurrir que haya dos conjuntos de datos x : {x 1,..., x n } e y : {y 1,..., y n } distintos entre sí y que sin embargo tengan igual media y varianza? SOLUCIÓN: Las siguientes dos muestras son distintas pero las dos tienen media igual a 0 y varianza igual a 2. { 3, 0, 3} y { 1, 1, 2} Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
6 : Examen I.I. Sep 04 - C1 Una empresa de trabajo temporal ha realizado un amplio estudio sobre los tipos de empleo solicitados por los estudiantes de Bachillerato, Formación Profesional y Universitarios. El informe clasifica estos solicitantes de empleo como calificados o no para los trabajos que solicitan, y de los datos que contiene se desprende que sólo el 25% estaban calificados para el trabajo que solicitaban, de los cuales, un 20% eran estudiantes Universitarios, un 30% estudiaban Formación Profesional y un 50% Bachillerato. La situación entre los no calificados es diferente: un 40% de ellos era estudiante Universitario, otro 40% estudiaba Formación Profesional y sólo un 20% se encontraba en Bachillerato. a) Qué porcentaje de los estudiantes se encontraban en Bachillerato y estaban calificados para los empleos que solicitaban? b) Cuál es la porcentaje de los solicitantes que estudiaba Formación Profesional? c) Entre los estudiantes Universitarios que solicitaron empleo, qué porcentaje no estaba calificado para los puestos de trabajo que solicitaban? Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
7 SOLUCIÓN Tabla de doble entrada de las frecuencias relativas conjuntas calificado Universitario Formación Profesional Bachillerato SI 5% 7.5% 12.5% 25% No 30% 30% 15% 75% 35% 37.5% 27.5% a) 12.5% b) 37.5% c) 85.71% Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
8 Examen I.I. Sep 06 - C4 En un grupo de estadística de primero de Ingeniería Informática, un 60% de los estudiantes aprueba la parte de prácticas a lo largo del curso mediante evaluación continua. Un 70% de los que no aprueban la parte práctica por evaluación continua, no aprueba tampoco la teoría en el examen final. También sabemos que un 18% de los estudiantes aprueban la parte práctica durante el curso mediante evaluación continua y suspenden la parte teórica en el examen final. a) Qué porcentaje de estudiantes no aprobó ni las prácticas mediante evaluación continua ni la teoría en el examen final? b) Qué porcentaje de estudiantes no ha aprobado la parte teórica en el examen final? c) De los estudiantes que no han aprobado la parte teórica en el examen final, qué porcentaje aprobó la parte práctica mediante evaluación continua? Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
9 SOLUCIÓN Tabla de doble entrada de las frecuencias relativas conjuntas práctica teoría Aprobada No Aprobada Aprobada 42% 12% 54% No Aprobada 18% 28% 46% 60% 40% a) 28% b) 46% c) 39.13% Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
10 Demostrar que si se construye una variable z mezclando n valores de x y m valores de la variable y se tiene que z = n n + m x + m n + mȳ. Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
11 Demostrar que si se construye una variable z mezclando n valores de x y m valores de la variable y se tiene que z = n n + m x + m n + mȳ. SOLUCIÓN: z = 1 n + m ( n x i + i=1 ) m y i i=1 = 1 (n x + m ȳ) n + m Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
12 Para la producción de cierta aleación metálica es muy importante tener controlada la temperatura del horno donde se realiza la aleación. En el horno hay instalados 14 termopares de wolframio (los termopares de wolframio son unos termómetros que permiten medir la temperatura por encima de los 1000 o C). En un instante dado, las mediciones de temperatura realizadas por todos los 14 termopares (x i, i = 1,..., 14) tienen las siguientes medidas características: x = 1651 o C Q 1 = 1638 o C s 2 x = o C 2 Q 2 = o C Rango = o C Q 3 = 1663 o C Si se sabe que la temperatura real es un 5% superior a la que miden los termopares, indicar cuáles serían las medidas características de las temperaturas reales en grados Kelvin ( o K = o C + 273). Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
13 SOLUCIÓN Si llamamos y i a las temperaturas reales en grados Kelvin de cada termopar, se tiene que: ȳ = 2006, 5 o K Q 1 = o K s 2 y = 329 o K 2 Q 2 = o K Rango = 91.4 o K Q 3 = o K Bernardo D Auria (UC3M - I.T.I.G.) / 11
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
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
Código: ESA-343. Horas Semanales: 4. Prelaciones: CAL-265
INSTITUTO UNIVERSITARIO JESÚS OBRERO PROGRAMA DE ESTUDIO Unidad Curricular: Estadística I Carrera: Informática Semestre: Tercero Código: ESA-343 Horas Semanales: 4 Horas Teóricas: 2 Horas Prácticas: 2
UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL
UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL ASIGNATURA: ESTADÍSTICA I CODIGO : 5B0067 I.- DATOS GENERALES SILABO
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
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
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:
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
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:
Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras
Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Curso 2008-2009
CENTRO UNIVERSITARIO UTEG DIRECCIÓN ACADÉMICA
Objetivo general de la materia/asignatura El alumno se familiarizará con: a) La simbología, b) Los conceptos, c) y el lenguaje utilizado en la estadística, apreciará la importancia que tiene la probabilidad
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
DISTRIBUCIÓN N BINOMIAL
DISTRIBUCIÓN N BINOMIAL COMBINACIONES En muchos problemas de probabilidad es necesario conocer el número de maneras en que r objetos pueden seleccionarse de un conjunto de n objetos. A esto se le denomina
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
Estadística Descriptiva
M. en C. Juan Carlos Gutiérrez Matus Instituto Politécnico Nacional 2004 IPN UPIICSA c 2004 Juan C. Gutiérrez Matus Desde la segunda mitad del siglo anterior, el milagro industrial sucedido en Japón, hizo
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II RESUMEN DE EJERCICIOS DADOS EN CLASES POR: EILEEN JOHANA ARAGONES GENEY DISTRIBUCIONES DOCENTE: JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH ESTIMACIÓN PRUEBAS DE HIPÓTESIS Grupo
Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales
Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales Tema 6. Descripción numérica (2) Capítulo 5 del manual Tema 6 Descripción numérica (2) Introducción 1. La mediana 2. Los cuartiles 3. El rango y el
Probabilidad y Estadística, EIC 311
Probabilidad y Estadística, EIC 311 Medida de resumen 1er Semestre 2016 1 / 105 , mediana y moda para datos no Una medida muy útil es la media aritmética de la muestra = Promedio. 2 / 105 , mediana y moda
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
I. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA I CÓDIGO DE LA ASIGNATURA 33102106 ÁREA CIENCIAS BASICAS DE INGENIERIA SEMESTRE SEGUNDO PLAN DE ESTUDIOS 1996 AJUSTE 2002 HORAS TOTALES POR SEMESTRE 64 HORAS
CARACTERIZACIÓN DE ESTABILIDAD Y GRADIENTES PARA HORNO DE BLOQUE: SEGÚN GUÍA TÉCNICA PERTENECIENTE A CENAM.
CARACTERIZACIÓN DE ESTABILIDAD Y GRADIENTES PARA HORNO DE BLOQUE: SEGÚN GUÍA TÉCNICA PERTENECIENTE A CENAM. Juan C. Echaurren Laboratorio de Calibración Variable Temperatura Codelco Chile División Chuquicamata
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
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
FLORIDA Secundaria. 1º BACH MATEMÁTICAS CCSS -1- BLOQUE ESTADÍSTICA: ESTADÍSTICA VARIABLE UNIDIMENSIONAL. Estadística variable unidimensional
FLORIDA Secundaria. 1º BACH MATEMÁTICAS CCSS -1- Estadística variable unidimensional 1. Conceptos de Estadística 2. Distribución de frecuencias 2.1. Tablas de valores con variables continuas 3. Parámetros
Agrupa los resultados por lotes: Rechazados, revisables y aceptados y:
Tema 2 1.- Clasifica en discretas o continuas las siguientes variables: a) Número de habitantes por kilómetro cuadrado b) Número de bacterias de cierto tipo, por mililitro c) Densidad de diferentes muestras
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,
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
Relación 2: CARACTERÍSTICAS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Relación 2: CARACTERÍSTICAS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS 1.- Obtener las medias aritmética, geométrica, armónica para la siguiente distribución: SOL: 2,74; 2,544; 2,318
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
RELACIÓN DE EJERCICIOS TEMA 2
1. Sea una distribución estadística que viene dada por la siguiente tabla: Calcular: x i 61 64 67 70 73 f i 5 18 42 27 8 a) La moda, mediana y media. b) El rango, desviación media, varianza y desviación
Análisis e Interpretación de Datos Unidad XI. Prof. Yanilda Rodríguez MSN Prof. Madeline Fonseca MSN Prof. Reina del C.Rivera MSN
Análisis e Interpretación de Datos Unidad XI Prof. Yanilda Rodríguez MSN Prof. Madeline Fonseca MSN Prof. Reina del C.Rivera MSN Competencias de Aprendizaje Al finalizar la actividad los estudiantes serán
ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS, TECNOLOGÍA E INGENIERÍA Estadística Descriptiva. Guía y Rubrica. Momento 2
1. Temáticas revisadas Unidad 2. MEDIDAS ESTADISTICAS UNIVARIANTES - MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL - MEDIDAS DE DISPERSION. - 2. Propósitos Desarrollar en el estudiante competencias interpretativas y propositivas,
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.
ANGEL FRANCISCO ARVELO LUJAN
ANGEL FRANCISCO ARVELO LUJAN Angel Francisco Arvelo Luján es un Profesor Universitario Venezolano en el área de Probabilidad y Estadística, con más de 40 años de experiencia en las más reconocidas universidades
Ingeniería Forestal. Taller de Introducción a la Investigación de Operaciones
Ingeniería Forestal Taller de Introducción a la Investigación de Operaciones Contenido Horarios del curso Objetivos de la asignatura Metodología de enseñanza Temario Bibliografía y material extra Conocimientos
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
TRATAMIENTO DE PUNTAJES
TRATAMIENTO DE PUNTAJES Andrés Antivilo B. Paola Contreras O. Jorge Hernández M. UNIDAD DE ESTUDIOS E INVESTIGACIÓN Santiago, 2015 [Escriba texto] TABLA DE CONTENIDO TRATAMIENTO DE LOS PUNTAJES... 4 1.1.
Dispone de 1 hora para resolver las siguientes cuestiones planteadas.
ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL FACULTAD DE ECONOMÍA Y NEGOCIOS EXAMEN TEÓRICO DE ESTADÍSTICA COMPUTARIZADA NOMBRE: PARALELO: Dispone de 1 hora para resolver las siguientes cuestiones planteadas.
1.- Construye la tabla de frecuencias para las notas de una prueba de las 44 alumnas de un curso. 6,8 3,2 6,0 3,4 6,5 3,7 7,0 5,0 6,3 3,8 2,8
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA TABLAS DE FRECUENCIA 1.- Construye la tabla de frecuencias para las notas de una prueba de las 44 alumnas de un curso. 6,8 3,2 6,0 3,4 6,5 3,7 7,0 5,0 6,3 3,8 2,8 5,5 3,8 6,5
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
Medidas de variabilidad (dispersión)
Medidas de posición Las medidas de posición nos facilitan información sobre la serie de datos que estamos analizando. Estas medidas permiten conocer diversas características de esta serie de datos. Las
Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución.
CONTENIDO: MEDIDAS DE DISPERSIÓN INDICADOR DE LOGRO: Determinarás y aplicarás, con perseverancia las medidas de dispersión para datos no agrupados y agrupados Guía de trabajo: Las medidas de dispersión
EJERCICIOS. Curso: Estadística. Profesores: Mauro Gutierrez Martinez Christiam Miguel Gonzales Chávez. Cecilia Milagros Rosas Meneses
EJERCICIOS Curso: Estadística Profesores: Mauro Gutierrez Martinez Christiam Miguel Gonzales Chávez. Cecilia Milagros Rosas Meneses 1. Un fabricante de detergente sostiene que los contenidos de las cajas
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
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)
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
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II RESUMEN DE EJERCICIOS DADOS EN CLASES PARTE I POR: EILEEN JOHANA ARAGONES GENEY DISTRIBUCIONES DOCENTE: JUAN CARLOS V ERGARA SCHMALBACH ESTIMACIÓN PRUEBAS DE HIPÓTESIS
INSTITUCION EDUCATIVA LA PRESENTACION NOMBRE ALUMNA:
INSTITUCION EDUCATIVA LA PRESENTACION NOMBRE ALUMNA: AREA : MATEMATICAS. ASIGNATURA: MATEMATICAS. NOTA DOCENTE: EDISON MEJIA MONSALVE TIPO DE GUIA: CONCEPTUAL - EJERCITACION PERIODO GRADO FECHA N DURACION
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
Matemáticas 2.º Bachillerato. Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis
Matemáticas 2.º Bachillerato Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis Depto. Matemáticas IES Elaios Tema: Estadística Inferencial 1. MUESTREO ALEATORIO Presentación elaborada por el profesor José
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
NOCIONES DE ESTADÍSTICA CURSO PRÁCTICO DE CLIMATOLOGÍA 2012
NOCIONES DE ESTADÍSTICA CURSO PRÁCTICO DE CLIMATOLOGÍA 2012 Matilde Ungerovich- [email protected] DEFINICIÓN PREVIA: Distribución: función que nos dice cuál es la probabilidad de que cada suceso
Universidad Central del Este U C E Facultad de Ciencias de las Ingenierías y Recursos Naturales Producción Escuela de Ingeniería Industrial
Universidad Central del Este U C E Facultad de Ciencias de las Ingenierías y Recursos Naturales Producción Escuela de Ingeniería Industrial Programa de la asignatura: IEM-211 Termodinámica I Total de Créditos:
Medidas de Tendencia Central.
Medidas de Tendencia Central www.jmontenegro.wordpress.com MEDIDAS DE RESUMEN MDR MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MEDIA MEDIANA MODA CUARTILES,ETC. MEDIDAS DE DISPERSIÓN RANGO DESVÍO EST. VARIANZA COEFIC.
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
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS HORARIOS: Lunes, 12:00-13:30 Martes, 8:15-9:45 Jueves, 8:15-9:45 Tema 1. Introducción. El análisis de datos dentro de la estadística. Características de los datos socioeconómicos.
Taller Escultura 1 1. DATOS INFORMATIVOS: ARTES VISUALES SEGUNDO MATERIA O MÓDULO: CÓDIGO: CARRERA: NIVEL: No. CRÉDITOS: 3 CRÉDITOS TEORÍA:
1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: Taller Escultura 1 CÓDIGO: 14780 CARRERA: NIVEL: ARTES VISUALES SEGUNDO No. CRÉDITOS: 3 CRÉDITOS TEORÍA: CRÉDITOS PRÁCTICA: 3 SEMESTRE / AÑO ACADÉMICO: PRIMER SEMESTRE
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DEL TACHIRA Vicerrectorado Académico Decanato de Docencia Departamento de Ingeniería Mecánica
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DEL TACHIRA Vicerrectorado Académico Decanato de Docencia Departamento de Ingeniería Mecánica Departamento: Ingeniería Mecánica Núcleo: Materiales y Procesos Asignatura:
Probabilidad. Carrera: IFM Participantes. Representantes de la academia de sistemas y computación de los Institutos Tecnológicos.
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Probabilidad Licenciatura en Informática IFM - 0429 3-2-8 2.- HISTORIA DEL PROGRAMA
PROCESOS INDUSTRIALES
PROCESOS INDUSTRIALES HOJA DE ASIGNATURA CON DESGLOSE DE UNIDADES TEMÁTICAS 1. Nombre de la asignatura METROLOGÍA 2. Competencias Planear la producción considerando los recursos tecnológicos, financieros,
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
Equipos Cantidad Observacion Calibrador 1 Tornillo micrometrico 1 Cinta metrica 1 Esferas 3 Calculadora 1
No 1 LABORATORIO DE FISICA PARA LAS CIENCIAS DE LA VIDA DEPARTAMENTO DE FISICA Y GEOLOGIA UNIVERSIDAD DE PAMPLONA FACULTAD DE CIENCIAS BÁSICAS Objetivos Realizar mediciones de magnitudes de diversos objetos
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
LECTURA 01: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I). TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL.
LECTURA 1: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I) TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL PROPIEDADES 1 INTRODUCCION La distribución de probabilidad continua más importante
UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD OPCIÓN A
DE 00 OPCIÓN A a) (.5 puntos) Resuelva el siguiente sistema y clasifíquelo atendiendo al número de soluciones: x + y + z = 0 x + 3y z = 17 4x + 5y + z = 17 b) (0.75 puntos) A la vista del resultado anterior,
Material de cátedra: Unidad II - PSICOMETRÍA: Concepto, escalamiento, puntuaciones transformadas y normas
Material de cátedra: Unidad II - PSICOMETRÍA: Concepto, escalamiento, puntuaciones transformadas y normas Prof. María Elena Brenlla Bibliografía utilizada: Anastasi,, A.; Urbina, S. (1998): Tests Psicológicos.
El ejemplo: Una encuesta de opinión
El ejemplo: Una encuesta de opinión Objetivos Lo más importante a la hora de planificar una encuesta es fijar los objetivos que queremos lograr. Se tiene un cuestionario ya diseñado y se desean analizar
PROCEDIMIENTO CLAVE PARA EL EVALUACIÓN DE LOS ESTUDIANTES DE LA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA ACTIVIDAD FÍSICA Y EL DEPORTE DE LA ULPGC
PROCEDIMIENTO CLAVE PARA EL FACULTAD DE CIENCIAS DE LA ACTIVIDAD FÍSICA Y EL DEPORTE DE LA ULPGC 1. OBJETO... 3 2. ALCANCE... 3 3. REFERENCIAS / NORMATIVA... 3 4. DEFINICIONES... 4 5. DESARROLLO DEL PROCEDIMIENTO...
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
1 - TEORIA DE ERRORES : distribución de frecuencias
- TEORIA DE ERRORES : distribución de frecuencias CONTENIDOS Distribución de Frecuencias. Histograma. Errores de Apreciación. Propagación de errores. OBJETIVOS Representar una serie de datos mediante un
M i. Los datos vendrán en intervalos en el siguiente histograma de frecuencias acumuladas se ilustra la mediana.
Medidas de tendencia central y variabilidada para datos agrupados Media (media aritmética) ( X ) Con anterioridad hablamos sobre la manera de determinar la media de la muestra. Si hay muchos valores u
GLOSARIO ESTADÍSTICO. Fuente: Murray R. Spiegel, Estadística, McGraw Hill.
GLOSARIO ESTADÍSTICO Fuente: Murray R. Spiegel, Estadística, McGraw Hill. CONCEPTOS Y DEFINICIONES ESPECIALES Es el estudio científico de los métodos para recoger, organizar, resumir y analizar los datos
CONTENIDO PROGRAMÁTICO
CONTENIDO PROGRAMÁTICO Fecha Emisión: 2015/09/30 Revisión No. 2 AC-GA-F-8 Página 1 de 5 ESTADÍSTICA I CÓDIGO 160011 PROGRAMA ECONOMÍA ÁREA DE FORMACIÓN CIENCIAS BÁSICAS SEMESTRE SEGUNDO PRERREQUISITOS
LECTURA 11: NOCIONES DE PROBABILIDAD (PARTE II) REGLAS DE PROBABILIDAD Y TABLAS DE PROBABILIDAD TEMA 22: REGLAS DE PROBABILIDAD
LECTURA 11: NOCIONES DE PROBABILIDAD (PARTE II) REGLAS DE PROBABILIDAD Y TABLAS DE PROBABILIDAD TEMA 22: REGLAS DE PROBABILIDAD Estudiaremos la probabilidad del producto y de la suma 1 PROBABILIDAD DEL
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
Estadística aplicada al Periodismo
Estadística aplicada al Periodismo Primera prueba parcial (B) Alumno: Grupo: Fecha: Ejercicio. La Encuesta de Pobreza y Desigualdades Sociales (EPDS) realizada por el Gobierno Vasco tiene como objetivo
1º BACH CCSS - MATEMÁTICAS - PROBLEMAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA VARIABLE ˆ EJERCICIO 25
1º BACH CCSS - MATEMÁTICAS - PROBLEMAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA VARIABLE ˆ EJERCICIO 24 Dada la siguiente tabla de ingresos: Ingresos mensuales Frecuencia Menos de 1000 35 [1000, 1100) 70 [1100,
1. DATOS INFORMATIVOS:
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE CIENCIAS HUMANAS ESCUELA DE GEOGRAFIA 1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: ESTADISTICA 1 CÓDIGO: CARRERA: NIVEL: No. CRÉDITOS: CRÉDITOS TEORÍA:
1. Considera los datos siguientes: 6, 8, 2, 5, 4, 2, 7, 8, 6, 1, 7, 9 calcula lo que se te pide
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES ACADEMIA DE MATEMÁTICAS Toda cosa grande, majestuosa y bella en este mundo, nace y se forja en el interior el hombre Gibrán Jalil
2.- Tablas de frecuencias
º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 3.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Pregunta 1. Pregunta 2. Pregunta 3. Pregunta 4. Pregunta 5. Pregunta 6. Pregunta 7. Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24
Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24 Estado Finalizado Finalizado en sábado, 30 de marzo de 2013, 17:10 Tiempo empleado 4 días 23 horas Puntos 50,00/50,00 Calificación 10,00 de un máximo de 10,00
Estadística Descriptiva de una variable con STATGRAPHICS
Estadística Descriptiva de una variable con STATGRAPHICS Ficheros empleados: AlumnosIndustriales.sf3, 1. Introducción El objetivo de este documento es la utilización de las técnicas de estadística descriptiva
Transformaciones de variables
Transformaciones de variables Introducción La tipificación de variables resulta muy útil para eliminar su dependencia respecto a las unidades de medida empleadas. En realidad, una tipificación equivale
FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y ECONÓMICAS
FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y ECONÓMICAS GRADO EN CRIMINOLOGÍA Y SEGURIDAD PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE SOCIOLOGÍA GENERAL 1. DATOS DE IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA. Título:
MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CC. SOCIALES I. Examen de la tercera evaluación. Nombre y apellidos Fecha: 10 de junio de 2010
IES ATENEA San Sebastián de los Rees MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CC. SOCIALES I Eamen de la tercera evaluación Nombre apellidos Fecha: 0 de junio de 00.- (, 5 puntos) En seis modelos de zapatillas deportivas
MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN EDUCACIÓN
Métodos de Investigación en Educación 1º Psicopedagogía Grupo Mañana Curso 2009-2010 2010 MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN EDUCACIÓN Investigación Estadística Test Hipótesis MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN EDUCACIÓN
MTEM - Tecnología de Fabricación por Mecanizado
Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: 2016 820 - EEBE - Escuela de Ingeniería de Barcelona Este 712 - EM - Departamento de Ingeniería Mecánica GRADO EN INGENIERÍA MECÁNICA
1º CURSO BIOESTADÍSTICA
E.U.E. MADRID CRUZ ROJA ESPAÑOLA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID CURSO ACADÉMICO 2012/2013 1º CURSO BIOESTADÍSTICA Coordinación: Eva García-Carpintero Blas Profesores: María de la Torre Barba Fernando Vallejo
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
Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ingeniería Escuela de Mecánica Eléctrica Laboratorio de Electrónica Electrónica 4
Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ingeniería Escuela de Mecánica Eléctrica Laboratorio de Electrónica Electrónica 4 INDICE: Pg. Carátula 1 Introducción 2 Conocimientos Necesarios 2 1.0
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
Tema 2: Estadísticos. Bioestadística. U. Málaga. Tema 2: Estadísticos 1
Bioestadística Tema 2: Estadísticos Tema 2: Estadísticos 1 Parámetros y estadísticos Parámetro: Es una cantidad numérica calculada sobre una población La altura media de los individuos de un país La idea
Tema 7: Estadística y probabilidad
Tema 7: Estadística y probabilidad En este tema revisaremos: 1. Representación de datos e interpretación de gráficas. 2. Estadística descriptiva. 3. Probabilidad elemental. Representaciones de datos Cuatro
FORMATO OFICIAL DE MICRODISEÑO CURRICULAR
FORMATO OFICIAL DE MICRODISEÑO CURRICULAR FACULTAD: PROGRAMA: INGENIERÍA INGENIERÍA ELECTRÓNICA 1. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO NOMBRE DEL CURSO: INSTRUMENTACION INDUSTRIAL CÓDIGO:BEINEL2041 No. DE CRÉDITOS
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
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
UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA
UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA Escuela Profesional de Ingeniería de Telecomunicaciones SÍLABO ASIGNATURA: PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA CÓDIGO
