V Muestreo Estratificado
|
|
- María Victoria Córdoba Bustos
- hace 8 años
- Vistas:
Transcripción
1 V Muestreo Estratfcado Dr. Jesús Mellado 10 Certas poblacoes que se desea muestrear, preseta grupos de elemetos co característcas dferetes, s los grupos so pleamete detfcables e su peculardad y e su tamaño, se puede coformar como Estratos y ser muestreados por separado, lo que permte las sguetes vetajas. -Los estmadores so mas efcetes ya que la varaza de la varable a estmar dsmuye. - El tamaño de la muestra se puede reducr. - Los costos de muestreo se puede reducr. E u muestreo estratfcado se detfca los sguetes datos: L es el úmero de estratos es el úmero de elemetos e el estrato es el total de elemetos de toda la poblacó E cada estrato se lleva a cabo u muestreo smple aleatora de certa caddad de elemetos prevamete sorteados. Estmacó de la meda Para estmar la meda de ua varable de toda la poblacó se puede llear la tabla que se muestra, dode cada regló correspode a cada estrato, e la prmera columa se ubca el tamaño de ese estrato ( ), e la seguda columa el tamaño de la muestra para ese estrato ( ), e la tercera columa la meda calculada para cada estrato (y) y e la cuarta columa se realza la multplcacó y. Se calcula el valor de, que es la suma de los tamaño sde cada estrato. Se calcula la suma de la últma columa y se dvde etre, el resultado es la meda de toda la poblacó. La fórmula es como se muestra: Estrato y Y = 491 suma y y L 1 y Estmacó de la varaza de la meda La varaza de la meda permtrá establecer el tervalo de cofaza para la meda. Para calcular la varaza de la meda se debe calcular la varaza de cada estrato co las sguetes fórmulas. Departameto de Estadístca y Cálculo
2 s j1 ( y, j y ) 1 O be s j1 x, j x j1 1, j Dode es el úmero de estrato y j es cada uo de las observacoes de cada estrato 11 La varaza poblacoal (S ) se puede agregar a la tabla de la meda, para faltar los cálculos sguetes: Estrato y Y s = 491 suma y 7.76 Ua vez que se obtee la varaza muestral de cada estrato se calcula la varaza de la meda de cada estrato co la sguete fórmula. Utlzado la columa de la tabla ateror se puede facltar los cálculos. s V ( y ) Estrato y Y s V(y ) = 491 suma y 7.76 Para segur co los cálculos es ecesaro multplcar cada varaza de la meda por y ubcar el resultado e ua ueva columa, sumar la columa y luego dvdr la suma etre 1/. El resultado es la varaza de la meda de toda la muestra. Estrato y Y s V(y ) V(y ) = 491 suma suma y 7.76 V(y) 0.9 Itervalo de cofaza de la meda El tervalo de cofaza para la meda es la sguete: y V( y) y V( y)
3 S y = 7.76 y V(y) = 0.9; etoces el tervalo de cofaza será el sguete: Tamaño de la muestra para estmar la meda Para ecotrar el tamaño de la muestra es ecesaro asgar a cada estrato u valor w, que será la proporcó de datos que correspode al estrato. La sumatora de los valores w debe ser 1. Alguas veces cada valor w se calcula co la ecuacó w = / Los cálculos se faclta s se crea la tabla que se muestra a la derecha, dode se muestra el tamaño de cada estrato, su varaza muestral y el valor w asgado. Estrato s w = 491 Para realzar los cálculos es ecesaro agregar ua columa para calcular s /w (columa 1 al cuadrado por la columa etre la columa 3) y sumar cada uo de los regloes. També es ecesaro agregar ua columa para agregar s (columa 1 por columa ) y sumar los valores de la columa. Estrato s Estrato s w s /w = w s /w s = El paso sguete es defr el error máxmo que se desea para la meda, a ese valor se le llamará B, así por ejemplo, s la meda es 7.76 y se desea u error máxmo de 1., B=1. Se defe el valor D co la ecuacó que se muestra a la derecha. D B D 4 (1.) Por últmo, se calcula el valor de (tamaño de la muestra) utlzado la ecuacó que se muestra. El valor del umerador ya se tee calculado e la cuarta columa de la tabla prevamete creada, y la seguda parte del deomador de gual maera ya se tee calculado e la quta columa de la tabla. Dado que las observavoes o puede ser parcales, el valor de se aumeta al etero sguete superor. =37 L 1 D s / w s (491 )
4 Ejemplo E ua zoa se desea saber el úmero de tubérculos mayores de 6 pulgadas de dámetro que tee e promedo ua plata de papa. Las parcelas está repartdas e tres rachos co dferetes codcoes clmátcas, así que se plaea u muestreo estratfcado. E el prmer racho se muestrearo 10 platas de 900, e el segudo racho 1 platas de 1100 y e el tercero 1 de Co los datos que se muestra a cotuacó ecotrar la meda geeral co su tervalo de cofaza al 95% de segurdad y co el tamaño de muestra para teer u error máxmo de 0.5 (datos fctcos). Racho Racho Racho Estrato y y = 3050 suma y 5.17 Después de llear la tabla se sabe que la meda geeral es 5.17 Estrato y y s V(y ) V(y ) = 3050 suma suma y 5.17 V(y) 0.0 Al aplcar la ecuacó para el tervalo de cofaza També se puede coclur que la varaza de la meda es Para el tamaño de la muestra: Estrato s w s /w s B=0.5 D= ,4,080 (3050 )0.063, El tamaño de la muestra debe ser 0, pero como e la muestra orgal fuero 34 observacoes o es ecesaro ecotrar mas. Dr. Jesús Mellado Bosque Departameto de Estadístca y Cálculo
5 Estmacó del total 14 Para estmar el total de ua varable de toda la poblacó se puede llear la tabla que se muestra, dode cada regló correspode a cada estrato, e la prmera columa se ubca el tamaño de ese estrato ( ), e la seguda columa el tamaño de la muestra para ese estrato ( ), e la tercera columa la meda calculada para cada estrato (y) y e la cuarta columa se realza la multplcacó y. Se calcula el valor de, que es la suma del tamaño de cada estrato. Se calcula la suma de la últma columa, el valor resultate es el total. La ecuacó es como se muestra: Estrato y y = 491 suma L y y 1 Estmacó de la varaza del total La varaza del total permtrá establecer el tervalo de cofaza. Para calcular la varaza del total se debe calcular la varaza de cada estrato co las sguetes fórmulas. s j1 ( y, j y ) 1 O be s j1 x, j x j1 1, j Dode es el úmero de estrato y j es cada uo de las observacoes de cada estrato La varaza poblacoal (S ) se puede agregar a la tabla de la meda, para faltar los cálculos sguetes: Estrato y y s = 491 suma Ua vez que se obtee la varaza muestral de cada estrato se calcula la varaza del total de cada estrato co la sguete fórmula. Utlzado las columas de la tabla ateror se puede facltar los cálculos. s V (ˆ )
6 Estrato y y s V(t ) = 491 suma Para segur co los cálculos es ecesaro multplcar cada varaza del total por y ubcar el resultado e ua ueva columa, sumar la columa. El resultado es la varaza del total de toda la muestra. Estrato y y s V(t ) V(y ) = 491 suma V(t) Itervalo de cofaza del total El tervalo de cofaza para el total es la sguete: ˆ V( ˆ) ˆ V( ˆ) S t = y V(y) = 5,80,500; etoces el tervalo de cofaza será el sguete: 119,130 5,80, , , ,534 13,75 Tamaño de la muestra para estmar el total Para ecotrar el tamaño de la muestra es ecesaro asgar a cada estrato u valor w, que será la proporcó de datos que correspode al estrato. La sumatora de los valores w debe ser 1. Alguas veces cada valor w se calcula co la ecuacó w = / Los cálculos se faclta s se crea la tabla que se muestra a la derecha, dode se muestra el tamaño de cada estrato, su varaza muestral y el valor w asgado. Estrato s w = 491
7 16 Para realzar los cálculos es ecesaro agregar ua columa para calcular s /w (columa 1 al cuadrado por la columa etre la columa 3) y sumar cada uo de los regloes. També es ecesaro agregar ua columa para agregar s (columa 1 por columa ) y sumar los valores de la columa. Estrato s w s /w = Estrato s w s /w s = El paso sguete es defr el error máxmo que se desea para la meda, a ese valor se le llamará B, así por ejemplo, s el total es 119,130 y se desea u error máxmo de 5,000, B=5,000 Se defe el valor D co la ecuacó que se muestra a la derecha. Por últmo, se calcula el valor de (tamaño de la muestra) utlzado la ecuacó que se muestra. El valor del umerador ya se tee calculado e la cuarta columa de la tabla prevamete creada, y la seguda parte del deomador de gual maera ya se tee calculado e la quta columa de la tabla. Dado que las observavoes o puede ser parcales, el valor de se aumeta al etero sguete superor. =39 B D 4 (5,000) D 4(4,91) L 1 D s / w (491 ) s 38.3 Ejemplo E ua zoa se desea estmar el peso total de la produccó de papa de tres parcelas. Las parcelas está repartdas e tres rachos co dferetes codcoes clmátcas, así que se plaea u muestreo estratfcado. E el prmer racho se muestrearo 10 platas de 900, e el segudo racho 1 platas de 1100 y e el tercero 1 de Co los datos que se muestra a cotuacó ecotrar el total co su tervalo de cofaza al 95% de segurdad y co el tamaño de muestra para teer u error máxmo de 50 klos (datos fctcos). Dr. Jesús Mellado Bosque Departameto de Estadístca y Cálculo
8 17 Racho Racho Racho Estrato y y = 3050 suma 910 Después de llear la tabla se sabe que el total es 910 klos. Estrato y y s V(y ) V(y ) = 3050 suma 910 suma També se puede coclur que la varaza del total es Al aplcar la ecuacó para el tervalo de cofaza Para el tamaño de la muestra: Estrato s w s /w s B=50 D=0.0017,10,557 (3050 ) El tamaño de la muestra debe ser 135, lo que sgfca que se requere 101 mas observacoes para llegar a la exacttud requerda. Dr. Jesús Mellado Bosque Estmacó de ua proporcó Para estmar ua proporcó de ua varable de toda la poblacó se puede llear la tabla que se muestra, dode cada regló correspode a cada estrato, e la prmera columa se ubca el tamaño de ese estrato ( ), e la seguda columa el tamaño de la muestra para ese estrato ( ), e la tercera columa la proporcó calculada para cada estrato (p ) y e la cuarta columa se realza la multplcacó p.
9 Se calcula el valor de, que es la suma de los tamaño sde cada estrato. Se calcula la suma de la últma columa y se dvde etre, el resultado es la proporcó de toda la poblacó. La fórmula es como se muestra: 18 Estrato p p = 491 suma p 0.4 pˆ 1 L 1 pˆ Estmacó de la varaza de la proporcó La varaza de la proporcó permtrá establecer el tervalo de cofaza para la proporcó. Para calcular la varaza de la proporcó se debe calcular la varaza de cada estrato multplcado p q, dode q es 1-p La varaza se puede agregar a la tabla de la meda, para faltar los cálculos sguetes : Estrato p p p q = 491 suma p 0.4 Ua vez que se obtee la varaza muestral de cada estrato se calcula la varaza de la proporcó de cada estrato co la sguete ecuacó. Utlzado la columa de la tabla ateror se puede facltar los cálculos. p q V ( y ) 1 Estrato p p p q V(y ) = 491 suma p 0.4 Para segur co los cálculos es ecesaro multplcar cada varaza de la meda por y ubcar el resultado e ua ueva columa, sumar la columa y luego dvdr la suma etre 1/. El resultado es la varaza de la meda de toda la muestra. Ig. Jesús Mellado Bosque
10 Estrato p p p q V(y ) V(y ) = 491 suma suma p 0.4 V(p) Itervalo de cofaza de la proporcó El tervalo de cofaza para la proporcó es la sguete: pˆ V( pˆ) p pˆ V( p ) S p = 0.4 y V(p) = 0.004; etoces el tervalo de cofaza será el sguete: p Tamaño de la muestra para estmar la proporcó Para ecotrar el tamaño de la muestra es ecesaro asgar a cada estrato u valor w, que será la proporcó de datos que correspode al estrato. La sumatora de los valores w debe ser 1. Alguas veces cada valor w se calcula co la ecuacó w = / Los cálculos se faclta s se crea la tabla que se muestra a la derecha, dode se muestra el tamaño de cada estrato, su varaza muestral y el valor w asgado. Para realzar los cálculos es ecesaro agregar ua columa para calcular p q /w (columa 1 al cuadrado por la columa etre la columa 3) y sumar cada uo de los regloes. Estrato s w = 491 Estrato p q w s /w = També es ecesaro agregar ua columa para agregar s (columa 1 por columa ) y sumar los valores de la columa. Estrato p q w s /w s = Departameto de Estadístca y Cálculo
11 0 El paso sguete es defr el error máxmo que se desea para la proporcó, a ese valor se le llamará B, así por ejemplo, s la meda es 0.4 y se desea u error máxmo de 0.1, B=0.1; Se defe el valor D co la ecuacó que se muestra a la derecha. Por últmo, se calcula el valor de (tamaño de la muestra) utlzado la ecuacó que se muestra. El valor del umerador ya se tee calculado e la cuarta columa de la tabla prevamete creada, y la seguda parte del deomador de gual maera ya se tee calculado e la quta columa de la tabla. Dado que las observavoes o puede ser parcales, el valor de se aumeta al etero sguete superor. =71 D B D 4 (0.1) 4 L 1 D p q / w p q 3,316,971 (491 ) Ejemplo E ua ua plata productora de botes de yogurt se desea saber qué proporcó de los botes o tee el PH recomedado. La produccó se lleva a cabo a través de tres máquas, así que se decdó realzar la prueba por estratos. E la prmera máqua, de ua produccpo de 100 botes se muestrearo 14; e la seguda máqua, de 1300 botes se muestrearo 15 y e la tercera máqua, de 100 botes se muestrearo 14. Cada vez que e bote tee u PH dferete se marca co u 1. Ecotrar el estmador de la proporcó co su tervaloo de cofaza al 95% y el tamaño de la muestra ecesaro para teer u error máxmo de 0.1 (datos fctcos). Máqua Máqua Máqua Estrato p o = 3700 suma p 0.16 Después de llear la tabla se sabe que la proporcó geeral es 0.16 Estrato p o p q V(p ) V(p ) = 3700 suma suma p 0.16 V(p) També se puede coclur que la varaza de la proporcó es Ig. Jesús Mellado Bosque
12 1 Al aplcar la ecuacó para el tervalo de cofaza p 0.74 Para el tamaño de la muestra: Estrato p q w p q /w p q B=0.1 D= ,847,047 (3700 ) El tamaño de la muestra debe ser 54, pero como e la muestra orgal fuero 43 observacoes es ecesaro muestrear 11 mas. Dr. Jesús Mellado Bosque Departameto de Estadístca y Cálculo
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 detalles6. ESTIMACIÓN PUNTUAL
Defcoes 6 ESTIMACIÓN PUNTUAL E la práctca, los parámetros de ua dstrbucó de probabldad se estma a partr de la muestra La fereca estadístca cosste e estmar los parámetros de ua dstrbucó; y e evaluar ua
Más detallesVARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN
VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode
Más detalles7.1. Muestreo aleatorio simple. 7.2 Muestreo aleatorio estratificado. 7.3 Muestreo aleatorio de conglomerados. 7.4 Estimación del tamaño poblacional.
7 ELEMETOS DE MUESTREO COTEIDOS: OBJETIVOS: 7.. Muestreo aleatoro smple. 7. Muestreo aleatoro estratfcado. 7.3 Muestreo aleatoro de coglomerados. 7.4 Estmacó del tamaño poblacoal. Determar el dseño de
Más detallesANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES
ANÁLISIS DE LA VARIANZA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANOVA Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION
Más detallesPRIMERA PRUEBA DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. 14-Abril-2015. Grupo A
PRIMERA PRUEBA DE TÉCICAS CUATITATIVAS III. 14-Abrl-015. Grupo A OMBRE: DI: 1. Se quere hacer u estudo sobre gasto e ropa e ua comarca dode el 41% de los habtates so mujeres. (1 puto) Se decde tomar ua
Más detallesLa 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 detallesINTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE ENCUESTAS COMPLEJAS 1
63 ITRODUCCIÓ AL AÁLISIS DE ECUESTAS COMPLEJAS MARCELA PIZARRO BRIOES ISTITUTO ACIOAL DE ESTADÍSTICA (IE CHILE Para presetarse e el Taller Regoal del MECOVI: La Práctca del Muestreo para el Dseño de las
Más detalles7. 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 detallesInferencia 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 detallesTEMA 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 detalles1.1 INTRODUCCION & NOTACION
1. SIMULACIÓN DE SISEMAS DE COLAS Jorge Eduardo Ortz rvño Profesor Asocado Departameto de Igeería de Sstemas e Idustral Uversdad Nacoal de Colomba jeortzt@ual.edu.co 1.1 INRODUCCION & NOACION Clete Servdor
Más detallesCÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula:
CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS I Meddas de localzacó Auque ua dstrbucó de frecuecas es certamete muy útl para teer ua dea global del comportameto de los datos, es geeralmete ecesaro
Más detalles-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida
-Métodos Estadístcos e Cecas de la Vda Regresó Leal mple Regresó leal smple El aálss de regresó srve para predecr ua medda e fucó de otra medda (o varas). Y = Varable depedete predcha explcada X = Varable
Más detallesMODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU
MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU APLICACIÓN EN PROBLEMAS DE INGENIERÍA Clauda Maard Facultad de Igeería. Uversdad Nacoal de Lomas de Zamora Uversdad CAECE Bueos Ares. Argeta. maard@uolsects.com.ar
Más detallesINTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA
INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA Lus Fraco Martí {lfraco@us.es} Elea Olmedo Ferádez {olmedo@us.es} Jua Mauel Valderas Jaramllo {valderas@us.es}
Más detallesModelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión
Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la
Más detallesIV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS
IV Gráfcos de Cotrol por Atrbutos IV GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS INTRODUCCIÓN Los dagramas de cotrol por atrbutos costtuye la herrameta esecal utlzada para cotrolar característcas de caldad cualtatvas,
Más detalles10 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 detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL B. MEDIDAS DE VARIABILIDAD C. MEDIDAS DE FORMA RESUMEN: A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL So estadígrafos de poscó que so terpretados como valores
Más detallesMEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN
Educagua.com MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ Las meddas de cetralzacó so estadístcos que releja algú valor global de la sere estadístca. Las prcpales meddas de cetralzacó so: Meda artmétca smple. Meda artmétca
Más detallesLECTURA 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 detallesMUESTREO 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 detallesAlgunas Recomendaciones para la Enseñanza de la Estadística Descriptiva o Análisis de Datos
Alguas Recomedacoes para la Eseñaza de la Estadístca Descrptva o Aálss de Datos Itroduccó Elemetos Báscos para Aplcar Estadístca Descrptva La Estadístca Descrptva o Formula Iferecas La Estadístca Descrptva
Más detallesREGRESIÓN 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 detallesEstadística 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 detallesMÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS MÉRIDA ESTADO MÉRIDA Admstracó de la Produccó y las Operacoes II Prof. Mguel Olveros MÉTODOS
Más detallesEstadística Descriptiva
Estadístca Descrptva Poblacoes y muestras Varables. Tablas de frecuecas Meddas de: tedeca cetral-dspersó ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Tee por objetvo recoplar, orgazar y aalzar formacó referda a datos de u
Más detallesGUÍA 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 detallesINTEGRAL DE LÍNEA EN EL CAMPO COMPLEJO
INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ARRERA: Igeería Electromecáca ASIGNATURA: DOENTES: Ig. Norberto laudo MAGGI Ig. Horaco Raúl DUARTE INGENIERÍA ELETROMEÁNIA INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ONEPTOS
Más detallesEstadística. 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 detallesMatemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria
Matemátcas EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos Elea Álvare Sá Dpto. Matemátca Aplcada y C. Computacó Uversdad de Catabra Igeería de Telecomucacó Fudametos Matemátcos I Ejerccos: Números Complejos Iterpretacó
Más detallesTEMA 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 detallesMUESTREO EN POBLACIONES FINITAS. Antonio Morillas 1
MUESTREO E POBLACIOES FIITAS Atoo Morllas Coceptos estadístcos báscos Etapas e el muestreo 3 Tpos de error 4 Métodos de muestreo 5 Tamaño de la muestra e fereca 6 Muestreo e poblacoes ftas 6. Muestreo
Más detallesDiseños muestrales en Inventarios Forestales Introducción... 1 Distribución de las unidades muestrales.... 3
Dseños muestrales e Ivetaros Forestales Itroduccó... Dstrbucó de las udades muestrales.... 3 Dstrbucó Aleatora... 3 Dstrbucó stemátca... 4 Dstrbucó de las UM e trasectos... 5 Estmadores para udades muestrales
Más detalles1 Ce.R.P. del Norte Rivera Julio de 2010 Departamento de Matemática Notas para el curso de Fundamentos de la Matemática
Ce.R.P. del Norte Rvera Julo de Departameto de Matemátca Notas para el curso de Fudametos de la Matemátca CONGRUENCIAS NUMÉRICAS Y ECUACIONES DE CONGRUENCIA. RECORDANDO CONCEPTOS: La cogrueca es ua relacó
Más detallesPRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD FASE ESPECÍFICA: MATERIAS DE MODALIDAD
PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD FASE ESPECÍFICA: MATERIAS DE MODALIDAD CURSO 009-010 CONVOCATORIA: MATERIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CC SS - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B).
Más detallesANÁLISIS DE LA VARIANZA Es coocdo que ua varable aleatora Y se puede cosderar como suma de ua costate μ de ua varable aleatora ε, que represeta el error aleatoro: μ ε Este modelo se adapta be a datos de
Más detallesRespuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto:
Curso: Estadístca Iferecal (ICO 8306) Profesores: Esteba Calvo, Pablo Huechapa y Omar Ramos Ayudates: José T. Meda, Fabo Salas y Daela Vlches PROBLEMA Cosdere que Ud. es dueño de u campo que produce mazaas,
Más detallesANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. José Vicéns Otero Eva Medina Moral
ÁLISIS D DTOS CULITTIVOS José Vcés Otero va Meda Moral ero 005 . COSTRUCCIÓ D U TL D COTIGCI Para aalzar la relacó de depedeca o depedeca etre dos varables cualtatvas omales o actores, es ecesaro estudar
Más detallesCalificación= (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 detallesAnálisis de Regresión
Aálss de Regresó Ig. César Augusto Zapata Urqujo Ig. José Alejadro Marí Del Río Facultad de Igeería Idustral Uversdad Tecológca de Perera 0-05 Modelo de Regresó Leal Smple Y Dados A (, ) =,,. Gráfco o
Más detallesColegio 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 detallesColegio 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 detallesTema 6: Introducción al muestreo. Estimadores
Facultad de Ecoomía y Empresa Práctcas ema 6.- Itroduccó al muestreo. Estmadores ema 6: Itroduccó al muestreo. Estmadores VARIABLE Certa varable aleatora X se dstrbuye segú la fucó de desdad: sedo E(X)
Más detallesEvolución buena 0,7 0,3 Evolución mala 0,2 0,8 Cuál es el valor máximo de esta información?
APELLIDOS: DNI: EXAMEN DE TÉCNICAS CUANTITATIVAS III. NOMBRE: GRUPO: E todos los casos, cosdere u vel de cofaza del 95% (z=).. U empresaro quere estmar el cosumo mesual de electrcdad e ua comudad de 000
Más detallesMétodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia
Métodos drectos de estmacó: razó, regresó dfereca Cotedo. Itroduccó, defcó de estmadores drectos. Estmador de razó, propedades varazas. Límtes de cofaza. 3. Tamaño de la muestra e los estmadores de razó
Más detalles3 = =. 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 detallesCAPÍTULO III TÉCNICAS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICA. Los datos sintéticos son elementos de suma importancia en los sistemas de diseño en
CAPÍTULO III TÉCNICAS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICA 3. Itroduccó Los datos stétcos so elemetos de suma mportaca e los sstemas de dseño e presas de almaceameto, ya que se evalúa el propósto del sstema co sumo
Más detallesUniversidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa
Uversdad de oora Departameto de Matemátcas Área Ecoómco Admstratva Matera: Estadístca I Maestro: Dr. Fracsco Javer Tapa Moreo emestre: 05- Hermosllo, oora, a 5 de septembre de 05. Itroduccó E la clase
Más detallesPROBANDO GENERADORES DE NUMEROS ALEATORIOS
PROBADO GRADORS D UMROS ALATORIOS s mportate asegurarse de que el geerador usado produzca ua secueca sufcetemete aleatora. Para esto se somete el geerador a pruebas estadístcas. S o pasa ua prueba, podemos
Más detallesIntensificación 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 detallesUna Propuesta de Presentación del Tema de Correlación Simple
Ua Propuesta de Presetacó del Tema de Correlacó Smple Itroduccó Ua Coceptualzacó de la Correlacó Estadístca La Correlacó o Implca Relacó Causa-Efecto Vsualzacó Gráfca de la Correlacó U Idcador de Asocacó:
Más detallesUNA PROPUESTA DE GRÁFICO DE CONTROL DIFUSO PARA EL CONTROL DEL PROCESO
UNA POPUESTA DE GÁFICO DE CONTOL DIFUSO PAA EL CONTOL DEL POCESO VIVIAN LOENA CHUD PANTOJA (UDV) vvalorea16@gmal.com NATHALY MATINEZ ESCOBA (UDV) atta10@gmal.com Jua Carlos Osoro Gómez (UDV) juacarosoro@yahoo.es
Más detallesAnálisis estadístico de datos muestrales
Aálss estadístco de datos muestrales M. e A. Víctor D. Plla Morá Facultad de Igeería, UNAM Resume Represetacó de los datos de ua muestra: tablas de frecuecas, frecuecas relatvas y frecuecas relatvas acumuladas.
Más detallesMATEMÁTICAS FINANCIERAS
MATEMÁTIAS FINANIERAS Secció: 1 Profesores: ristiá Bargsted Adrés Kettlu oteido Matemáticas Fiacieras: Iterés Simple vs Iterés ompuesto Valor Presete y Valor Futuro Plaificació estratégica Matemáticas
Más detallesTest de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa
Error tpo I: Rechazar H sedo H Verdara Test Hpótess Error tpo II: No rechazar H sedo H Falsa Nvel Sgfcacó: = P(error tpo I = P(Rechazar H sedo H Verdara Probabldad error tpo II: = P(error tpo II = P(No
Más detallesTEXTO DE PROBLEMAS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA
UNIVERIDAD NACIONAL DEL CALLAO VICERECTORADO DE INVETIGACIÓN FACULTAD DE CIENCIA ECONÓMICA TETO DE PROBLEMA DE INFERENCIA ETADÍTICA AUTOR: JUAN FRANCICO BAZÁN BACA (Resolucó Rectoral 940-0-R del -9-) 0-09-
Más detallesRELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN. realizar el calibrado en análisis instrumental.
RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN Los métodos de regresó se usa para estudar la relacó etre dos varables umércas. Este tpo de problemas aparece co frecueca e el
Más detallesCurso 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 detallesANalysis Of VAriance ANOVA Análisis de la Varianza. Teresa Villagarcía
ANalyss Of VArace ANOVA Aálss de la Varaza Teresa Vllagarcía El objetvo del dseño de expermetos Estudar s determados factores fluye sobre ua varable de uestro terés. Por ejemplo: Redmeto de u proceso dustral.
Más detallesControl estadístico de procesos. Control de procesos. Definición de proceso bajo control estadístico. Causas de la variabilidad en un proceso
Cotrol de procesos Hstórcamete ha evolucoado e dos vertetes: Cotrol automátco de procesos (APC) empresas de produccó cotua (empresas químcas) Cotrol estadístco de procesos (SPC) e sstemas de produccó e
Más detallesMEDIDAS 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 detalles2. Muestreo Aleatorio Simple. 2. Muestreo Aleatorio Simple
. Muestreo Aleatoro mple. Muestreo aleatoro smple e poblacoes ftas... Meda, varaza proporcó muestrales: Propedades. Error de estmacó. Poblacó Y (, ). E V Muestra aleatora smple Y,..., Y (..d.) E V ( )
Más detallesAPROXIMACIÓN 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 detallesSupongamos que hemos aplicado el test F y hemos rechazado la H0.
Comparacó de medas tomadas de a pares CONDICION Meda s --------- ---------- ------ ---------- 0.00 3.0000 0.00 3.73 3 97.00 3.0000 4 93.00.44 TOTAL 98.73.6036 Supogamos que hemos aplcado el test F y hemos
Más detallesGRADO 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(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es
(Feb03-ª Sem) Problema (4 putos). Se dspoe de u semcoductor tpo P paraleppédco, cuya dstrbucó de mpurezas es ( x a) l = A 0 dode A y 0 so mpurezas/volume, l es u parámetro de logtud y a la poscó de ua
Más detallesUNIVERSIDAD DE ATACAMA
UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES PAUTA DE CORRECCIÓN PRUEBA PARCIAL N o 3 Profesor: Hugo S. Salias. Primer Semestre 2012 1. El ivel
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL I
COLEGIO DE BACHILLERES ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL I FASCÍCULO. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Autores: Jua Matus Parra COLEGIO DE BACHILLERES Colaboradores Asesoría Pedagógca Revsó de Cotedo Dseño
Más detallesMATEMÁTICA 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 detallesCURSO 2.004-2.005 - CONVOCATORIA:
PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD LOGSE / LOCE CURSO 4-5 - CONVOCATORIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, detro de ella, sólo debe
Más detallesMÉTODOS 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 detallesDel correcto uso de las fracciones parciales.
Del correcto uso de las fraccoes parcales. Rubé Emauel Madrd García. E este opúsculo haré u aálss de lo que hoy llamamos fraccoes parcales, lo cual o es otra cosa que la descomposcó del cocete etre dos
Más detalles2.4 Pruebas estadísticas para los números pseudoaleatorios
Capítulo Números pseudoaleatoros.4 Pruebas estadístcas para los úmeros pseudoaleatoros 34 E la seccó. se presetaro dversos algortmos para costrur u cojuto r, pero ése es sólo el prmer paso, ya que el cojuto
Más detallesGRADO 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 detallesLos principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos
Dreccó Facera Pág Sergo Alejadro Herado Westerhede, Igeero e Orgazacó Idustral 5. INTRODUCCIÓN Los prcpales métodos para la seleccó y valoracó de versoes se agrupa e dos modaldades: métodos estátcos y
Más detallesESTADÍSTICA 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA. Tipos de caracteres.
ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL 4º E.S.O. TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA Ejemplo: Se quere hacer u estudo estadístco sobre el país de orge de 40 alumos de u Colego. Poblacó: Cojuto de elemetos sobre los que se realza
Más detallesResumen. Abstract. Palabras Claves: Algoritmos genéticos, cartera de acciones, optimización.
Optmzacó de ua cartera de versoes utlzado algortmos geétcos María Graca Leó, Nelso Ruz, Ig. Fabrco Echeverría Isttuto de Cecas Matemátcas ICM Escuela Superor Poltécca del Ltoral Vía Permetral Km 30.5,
Más detallesOrden 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 detalles2. Calcular el interés que obtendremos al invertir 6.000 euros al 4% simple durante 2 años. Solución: 480 euros
. alcular el motate que obtedremos al captalzar 5. euros al 5% durate días (año cvl y comercal). Solucó: 5., euros (cvl); 5.,5 euros (comercal). 5. o ' 5,5 5,8 5,5 ' 5. 5.,5) 5,5) 5., 5.,5. alcular el
Más detallesConceptos y ejemplos básicos de Programación Dinámica
Coceptos y eemplos báscos de Programacó Dámca Wlso Julá Rodríguez Roas ularodrguez@hotmal.com Trabao de Grado para Optar por el Título de Matemátco Drector: Pervys Regfo Regfo Igeero Uversdad Nacoal de
Más detallesESTADÍSTICA. 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 detallesMATEMÁTICAS FINANCIERAS Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS JAIRO TARAZONA MANTILLA CONSULTOR ASESOR DOCENTE FINANCIERO Y PROYECTOS
MATEMÁTICAS FINANCIERAS Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS JAIRO TARAZONA MANTILLA CONSULTOR ASESOR DOCENTE FINANCIERO Y PROYECTOS Bucaramaga, 2010 INTRODUCCIÓN El presete documeto es ua complacó de memoras de
Más detallesLÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS
LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS Mercedes Alvargozález Rodríguez - malvarg@ecoo.uov.es Uversdad de Ovedo Reservados todos los derechos. Este documeto ha sdo extraído del
Más detallesx x x x x Y se seguía operando
. INTRODUCCIÓN. DEFINICIONES UNIDAD : Números complejos Cuado se teta resolver ecuacoes de segudo grado como por ejemplo x 4x 0, se observa que o 4 6 5 4 6 tee solucoes reales x x, pues o exste raíces
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadístcos Aplcados a las Audtorías Socolaborales Fracsco Álvarez Gozález fracsco.alvarez@uca.es Bajo el térmo Estadístca Descrptva se egloba las téccas que os permtrá
Más detallesal 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 detallesMedidas de Tendencia Central
EYP14 Estadística para Costrucció Civil 1 Medidas de Tedecia Cetral La Media La media (o promedio) de ua muestra x 1, x,, x de tamaño de ua variable o característica x, se defie como la suma de todos los
Más detallesGUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS N 2 y N 3 (2do Cuatrimestre 2018) GRÁFICOS DE CONTROL
GUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS 2 y (2do Cuatrmestre 208) GRÁFICOS DE COTROL ) Guía o 2: El admstrador de servcos de ua ageca grade de automóvles desea estudar la catdad de tempo requerdo para efectuar u tpo
Más detallesPARTE 2 - ESTADISTICA. Parte 2 Estadística Descriptiva. 7. 1 Introducción
Parte Estadístca Descrptva Prof. María B. Ptarell PARTE - ESTADISTICA 7- Estadístca Descrptva 7. Itroduccó El campo de la estadístca tee que ver co la recoplacó, orgazacó, aálss y uso de datos para tomar
Más detallesIII. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES (1)
III. Gráfcos de Cotrol por Varables () III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES () INTRODUCCIÓN E cualquer proceso productvo resulta coveete coocer e todo mometo hasta qué puto uestros productos cumple co
Más detallesGestión de operaciones
Gestó de operacoes Modelado de restrccoes co varables baras Modelado de programacó o leal Pedro Sáchez pedro.sachez@upcomllas.es Cotedo Restrccoes especales Restrccoes lógcas Productos de varables Modelos
Más detallesTeoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II.
Teoría Smplfcada de ERRORES Suscrbe este documeto los coordadores de Laboratoro de Químca, Físca I y Físca II. Defcoes Báscas: -Error absoluto (o error): Itervalo xe dode co máxma probabldad se ecuetra
Más detallesESTADÍSTICA. UNIDAD 3 Características de variables aleatorias. Ingeniería Informática TEORÍA
Uversdad Nacoal del Ltoral Facultad de Igeería y Cecas Hídrcas ESTADÍSTICA Igeería Iformátca TEORÍA Mg.Ig. Susaa Valesberg Profesor Ttular UNIDAD Característcas de varables aleatoras Estadístca - Igeería
Más detallesUNA NOTA SOBRE ECONOMETRÍA ESPACIAL (*)
UNIVERSIDAD NACIONAL DE SALTA Facultad de Cecas Ecoómcas, Jurídcas y Socales Isttuto de Ivestgacoes Ecoómcas Reuó de Dscusó Nº 7 Fecha: /06/003 Hs.: 6 UNA NOTA SOBRE ECONOMETRÍA ESPACIAL (*) Eusebo Cleto
Más detallesCONTENIDO MEDIDAS DE POSICIÓN MEDIDAS DE DISPERSIÓN OTRAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS INTRODUCCIÓN
INTRODUCCIÓN CONTENIDO DEFINICIÓN DE ESTADÍSTICA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CONCEPTOS BÁSICOS POBLACIÓN VARIABLE: Cualtatvas o Categórcas y Cuattatvas (Dscretas y Cotuas) MUESTRA TAMAÑO MUESTRAL DATO DISTRIBUCIONES
Más detallesEstadística Contenidos NM 4
Cetro Educacoal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemátca. Prof.: Xmea Gallegos H. 1 Estadístca Cotedos NM 4 Udad: Estadístca y Probabldades. Apredzajes Esperados: * Recooce dferetes formas de orgazar formacó:
Más detallesEn 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 detallesNúmeros Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
Repaso de º de Bachllerato Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES. Qué es la udad magara? Es u elemeto del que coocemos úcamete su cuadrado:.obvamete, o se trata de u úmero real.. Qué es u úmero complejo?
Más detalles