MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA

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

Download "MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA"

Transcripción

1 DEPARTAMETO DE MÉTODOS ESTADÍSTCOS UVERSDAD DE ZARAGOZA EUT MÉTODOS ESTADÍSTCOS DE LA GEERÍA CUADERO PARA EL EAME ola Albero Moralejo

2 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería GEERÍA TÉCCA DUSTRAL MÉTODOS ESTADÍSTCOS DE LA GEERÍA OBJETVOS DE LA ASGATURA Too lo relacoao co la oma roceameo aál e erreacó e ao umérco ereece al erreo e la Eaíca. E ea agaura e areerá a eraer formacó e cojuo e ao a errear ea formacó a obeer cocluoe baaa e ao eermeale que aue al geero a la oma e ecoe. Eo clue area a vera como ecr revar o o u roceo e fabrcacó que uee ear eajuao laar o o u uevo rouco al mercao comrar o o ua ueva máqua ec. A lo largo el curo e eorá alcacoe e la eaíca a roblema cocreo e la geería. PRÁCTCAS La rácca e la agaura erá eoe e ora rbua e emaa alera. Lo gruo e rácca e eberá formar e la rmera emaa el cuarmere. Lo gruo e rácca aí como lo oraro e la mma lo oré coular e el aula. Procura acer lo gruo e forma que o e o olae la rácca e Méoo Eaíco co la e ora agaura. La rácca e realará co el rograma Mcroof Ecel. Ecuela Uverara e geería Técca ural

3 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería CRTEROS DE EVALUACÓ La evaluacó e la agaura erá meae ua rueba ecra. Dca rueba coará e o are. La rmera corá e la reolucó e ejercco eórco-rácco uuará obre 7.5 uo. La egua corá e el aál e u cojuo e ao e el oreaor ulao el ofware Mcroof Ecel uuará obre.5 uo. Se orá e o ora mea ara la rmera are ua ora ara la egua. Como mímo abrá que acar u 3 obre 7.5 uo e la rmera are u 0.75 obre.5 uo e la egua are. Ua ve coeguo eo la oa e la agaura e calculará umao la oa obea e la o are. Para la realacó el eame úcamee e orá el cuaero e eame que eá oble e rerografía. Para el eame e mrecble llevar calculaora. o e guara are e la agaura eoría o rácca ere covocaora. E caa eame a que reeare a amba are. [oa: el Dearameo e Méoo Eaíco eá ubcao e el efco Leoaro Torre Queveo] Ecuela Uverara e geería Técca ural 3

4 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería ESTADÍSTCA DESCRPTVA UDMESOAL Dao { }...; K clae...k; marca e clae Mea f Varaa f Cua-varaa Devacó íca Cuaevacó íca La eguala e Cebcev garaa que el orceaje e obervacoe ero el ervalo ± e al meo e 00% Coefcee e varacó CV Gruo e ua varable cuaava egú ua cualava La varable co obervacoe mea varaa e ve e L gruo...l. E caa uo e ello e calcula el úmero e ao la mea la varaa: L L L Llamamo w al eo relavo o oeracó e caa gruo. Eoce la mea la varaa globale e calcula: Mea oeraa L w Varaa w w Ecuela Uverara e geería Técca ural 4

5 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería ESTADÍSTCA DESCRPTVA BDMESOAL... Covaraa cov Reca e regreó: a b oe: cov cov a ; b cov Coefcee e correlacó leal r ; r PROBABLDAD Cuao u uceo A uee ocurrr cocoao a la ocurreca e varo B muuamee ecluee eauvo ema comleo e uceo Σ B e ee que: Teorema e la Probabla Toal: A A B B Teorema e Bae: B j A A B B j A B B j APROMACOES ETRE VARABLES TEOREMA CETRAL DEL LÍMTE Sea... ua muera aleaora mle roceee e ua oblacó o ecearamee ormal co mea μ varaa. S e ufceemee grae >30 Σ e rbue μ e rbue μ Ecuela Uverara e geería Técca ural 5

6 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería VARABLES ALEATORAS DSCRETAS Varable Parámero Defcó Rago e valore Fucó e robabla TablaFucó e rbucó Beroull Ber Bomal B Poo λ Geomérca Geom Bomal egava B 0 >0 eero 0 λ >0 0 >0 eero 0 0 fracao éo úmero e éo e realacoe el eermeo. Muereo co reocó. úmero e ocurreca e u ervalo couo e amlu ua ua. úmero e fracao ae el rmer éo. úmero e fracao ae el -émo éo Mea Varaa Reroucva Ver abla - λ e λ Ver abla λ λ! F P Relacó co la Bomal: FB FB S { }... Ber eeee B S B B eeee B S λ λ eeee λ λ S { }... Geom eeee B S B B eeee B Hergeomérca HD D D eero ovo úmero e eo e la muera. Muereo reocó. ma{0 D-}... m{d} D D D P co D o e reroucva Ecuela Uverara e geería Técca ural 6

7 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería VARABLES ALEATORAS COTUAS Varable Parámero Fucó e ea TablaFucó e rbucó Eeraa Varaa Reroucva Uforme a < b 0 a Uab a b f b a a b a b a o e reroucva F 0 e oro cao a b b a b Eoecal λ >0 λ λ e S { }... E λ eeee Eλ f F λ 0 e oro cao e > 0 λ λ γ λ Gamma λ >0 λ γλ >0 λ e 0 ormal μ f Γ 0 e oro cao μ - μ 0 f e π - λ λ S γ λ γ λ eeee γ λ Ver abla μ eeee S μ μ μ μ VARABLES ALEATORAS COTUAS ASOCADAS AL MUESTREO E POBLACOES ORMALES C-cuarao χ e Sue F e Seecor- Fer F m grao e lbera >0 eero E u cao arcular e Gamma co λ Ver abla ara ercele grao e lbera >0 eero Ver abla ara ercele 0 g.l. umeraor mg.l. eomaor m >0 eero Ver abla ara ercele > S χ χ m eeee χ m S m eeee m o e reroucva Ecuela Uverara e geería Técca ural 7

8 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería TERVALOS DE COFAZA. ervalo e cofaa ara la mea μ e ua rbucó ormal e varaa cooca:. ervalo e cofaa ara la mea μ e ua rbucó ormal e varaa ecooca: a Muera equeña 30: ; ; b Muera grae >30: 3. ervalo e cofaa ara la varaa e ua rbucó ormal: ; ; χ χ 4. ervalo e cofaa ara la fereca e mea μ -μ e o rbucoe ormale eeee: a Varaa oblacoale cooca: b Varaa oblacoale ecooca: b Varaa ecooca ero guale: ; ; oe e u romeo oerao e la cuavaraa muerale. Ecuela Uverara e geería Técca ural 8

9 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería b Varaa ecooca a: f f ; ; oe f aromao al eero má rómo o lo grao e lbera e la e Sue aromacó e Welc 5. ervalo e cofaa ara el cocee e varaa e o oblacoe ormale eeee: ; ; ; ; F F 6. ervalo e cofaa ara el arámero e ua rbucó bomal B: oe e la frecueca relava mueral. 7. ervalo e cofaa ara la fereca e arámero - e o rbucoe bomale eeee B B : 8. ervalo e cofaa ara la mea e la fereca e ao emarejao: a Muera equeña 30: ; ; oe: ; ; b Muera grae >30: Ecuela Uverara e geería Técca ural 9

10 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería Fórmula ara líea cerale líme e corol e lo Gráfco e Corol Gráfco e Deró mea or Líea Ceral Líme Mea Devacoe íca 3 ± c Mea Rago 3R ± Devacoe íca Devacoe íca B 3 ; B 4 Rago Rago R D 3 R ; D 4 R R R R ; ó oe R o la evacó íca el rago c e caa muera reecvamee. μ.se ee muera caa ua e amaño. Coefcee ara lo gráfco e corol c B 3 B 4 D 3 D Ecuela Uverara e geería Técca ural 0

11 Cuaero eame Méoo Eaíco e la geería TABLAS Bomal Poo ormal eáar e Sue C-cuarao e Pearo F e Seecor-Fer Ecuela Uverara e geería Técca ural

Análisis estadístico básico (II) Magdalena Cladera Munar Departament d Economia Aplicada Universitat de les Illes Balears

Análisis estadístico básico (II) Magdalena Cladera Munar Departament d Economia Aplicada Universitat de les Illes Balears Aál etadítco báco (II) Magdalea Cladera Muar mcladera@ub.e Departamet d Ecooma Aplcada Uvertat de le Ille Balear CONTENIDOS Covaraza y correlacó. Regreó leal mple. REFERENCIAS Alegre, J. y Cladera, M.

Más detalles

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

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

Más detalles

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

Modelos 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 detalles

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTADÍSTICA poblaciones ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:

Más detalles

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

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

Más detalles

PLAN DE TRABAJO 11 Período 23/10/06 al 3/11/06. Durante estas dos semanas estudiarás los modelos de regresiones lineales.

PLAN DE TRABAJO 11 Período 23/10/06 al 3/11/06. Durante estas dos semanas estudiarás los modelos de regresiones lineales. Pla de Trabajo 0- Año 006 Curso Lbre Assdo de Esadísca II Docees resposables: Lercy Barros - María Sague PLAN DE TRABAJO Período 3/0/06 al 3//06 TEMAS A ESTUDIAR Durae esas dos semaas esudarás los modelos

Más detalles

Dada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ

Dada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ TEOREMA DE BERNOULLI GENERALIZADO > 0 Dada ua sucesó x1, x, x3,... x dos a dos depedetes, co ua msma dstrbucó de probabldad y co esperaza µ y varaza lím Se verfca que P x µ = 1 ó lím P x µ > = 0 El límte,

Más detalles

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

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

Más detalles

2 Representación gráfica de las series de frecuencias.

2 Representación gráfica de las series de frecuencias. Estadístca Tema. Geeracó de valores de ua varable aleatora. Pág. Represetacó gráfca de las seres de frecuecas.. Represetacó gráfca de caracteres cualtatvos... Dagramas dferecales... Dagramas tegrales..

Más detalles

Manual del usuario. Software de Matemáticas Herramientas de Estadística y Probabilidad. HEST Versión 1.9.7

Manual del usuario. Software de Matemáticas Herramientas de Estadística y Probabilidad. HEST Versión 1.9.7 Maual del usuaro HET Versó.9.7 ofware de Maemácas Herrameas de Esadísca y robabldad Wdows X - Wdows Vsa - Wdows 7 - Wdows 8 - Wdows O F T W R E Refereca: HET www.vaasofware.com EÑOL ÍDICE Iroduccó...3

Más detalles

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL Smposo de Metrología 4 al 7 de Octubre DISTRIBUCIÓ DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CETRAL Wolfgag A. Schmd Cetro acoal de Metrología Tel.: (44) 4, e-mal: wschmd@ceam.mx Resume: De acuerdo al Teorema

Más detalles

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE PUERTO RICO DEPARTAMENTO DE FÍSICA MATEMÁTICAS

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE PUERTO RICO DEPARTAMENTO DE FÍSICA MATEMÁTICAS ONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE UERTO RICO DEARTAMENTO DE FÍSICAMATEMÁTICAS Nombre: Fecha: Sec. Eame Fial MAT. 98 Núm. I. Seleccioe la repuea correca: (3 puo cada uo) Cao: Sea Z {0 0 3 3 4 4 5 6 7 7

Más detalles

Estadística I. Carmen Trueba Salas Lorena Remuzgo Pérez Vanesa Jordá Gil José María Sarabia Alegría. Capítulo 2. Medidas de posición y dispersión

Estadística I. Carmen Trueba Salas Lorena Remuzgo Pérez Vanesa Jordá Gil José María Sarabia Alegría. Capítulo 2. Medidas de posición y dispersión Estadístca I Capítulo. Meddas de poscó y dspersó Carme Trueba Salas Lorea Remuzgo Pérez Vaesa Jordá Gl José María Saraba Alegría DPTO. DE ECOOMÍA Este tema se publca bajo Lceca: Creatve Commos BY-C-SA

Más detalles

ANÁLISIS DE REGRESIÓN. Departamento de Matemáticas Universidad de Puerto Rico Recinto Universitario de Mayagüez

ANÁLISIS DE REGRESIÓN. Departamento de Matemáticas Universidad de Puerto Rico Recinto Universitario de Mayagüez ANÁLISIS DE REGRESIÓN Feradez Departameto de Matemátcas Uversdad de Puerto Rco Recto Uverstaro de Mayagüez REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Regresó: cojuto de téccas que so usadas para establecer ua relacó etre

Más detalles

Análisis de la Varianza

Análisis de la Varianza Descrpcó breve del tema Aálss de la Varaza Tema. troduccó al dseño de expermetos. El modelo. Estmacó de los parámetros. Propedades de los estmadores 5. Descomposcó de la varabldad 6. Estmacó de la dfereca

Más detalles

UNIDAD 7.- Matrices (tema 1 del libro) = MATRICES

UNIDAD 7.- Matrices (tema 1 del libro) = MATRICES UNIDD.- Marces (ema del lbro). MTRICES Ua mar se puede eeder como ua abla de úmeros ordeados e flas columas Defcó.- Se llama mar de dmesó m a u cojuo de úmeros reales dspuesos e m flas columas de la sguee

Más detalles

Capı tulo 6 ESTIMACION Y CONTRASTE DE PARAMETROS

Capı tulo 6 ESTIMACION Y CONTRASTE DE PARAMETROS Caı ulo 6 ETIMACION Y CONTRATE DE PARAMETRO guedo co el roceo de vegacó ecoomérca, e eudará la forma e que lo arámero de ua varable e la oblacó e ema a arr de lo eadíco de dcha varable e la muera. e verá

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

VARIABLE 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 detalles

RIESGO DE INTERÉS DE LAS OPERACIONES ACTUARIALES CLÁSICAS: UNA VALORACIÓN A TRAVÉS DE LA DURACIÓN

RIESGO DE INTERÉS DE LAS OPERACIONES ACTUARIALES CLÁSICAS: UNA VALORACIÓN A TRAVÉS DE LA DURACIÓN RIEGO ITERÉ A OPERACIOE ACTUARIAE CÁICA: UA VAORACIÓ A TRAVÉ A URACIÓ J. Iñak e a Peña Eeba Iuo de Eudo Facero-Acuarale Uerdad del Paí Vaco REUE E el reee rabajo o rooemo realzar u efoque acuaral a la

Más detalles

Estadística Contenidos NM 4

Estadística 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 detalles

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

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

Más detalles

1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación

1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación . Itroduccó.. Aálss de la Relacó Ejemplos: Relacoes fucoales de terés Redmeto Doss de fertlzate Redmeto hortícola Desdad de platacó Volume de madera a cortar Desdad de platacó Catdad de suplemeto dado

Más detalles

ANÁLISIS ESTADÍSTICO DEL CONTROL DE CALIDAD EN LAS EMPRESAS

ANÁLISIS ESTADÍSTICO DEL CONTROL DE CALIDAD EN LAS EMPRESAS UNIVERIDAD de VALLADOLID ECUELA de INGENIERÍA INDUTRIALE INGENIERO TÉCNICO INDUTRIAL, EPECIALIDAD EN MECÁNICA PROYECTO FIN DE CARRERA ANÁLII ETADÍTICO DEL CONTROL DE CALIDAD EN LA EMPREA Autor: Galca Adrés,

Más detalles

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

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

Más detalles

Estadística Descriptiva

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

Más detalles

El valor en el que se estabilizan las proporciones se le conceptualiza como la probabilidad

El valor en el que se estabilizan las proporciones se le conceptualiza como la probabilidad Regulardad estadístca. E vrtud de la gra varabldad de muchos procesos, se recurre al estudo del comportameto e grades cojutos de elemetos. Se busca captar los aspectos sstemátcos o los aleatoros. Se pretede

Más detalles

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. CONTENIDOS. VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. Itroduccó a la Estadístca descrptva. Termología básca: poblacó, muestra, dvduo, carácter. Varable estadístca: dscretas y cotuas. Orgazacó de datos.

Más detalles

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

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

Más detalles

Formulación precisa de la(s) pregunta(s) de investigación. Planeación: Comunicación usuario/estadístico

Formulación precisa de la(s) pregunta(s) de investigación. Planeación: Comunicación usuario/estadístico Esquema estadístco Problema de vestgacó Preguta de vestgacó Formulacó precsa de la(s) preguta(s) de vestgacó Plaeacó Dseño Muestra Feómeo Aleatoro Aálss y presetacó de la formacó Iferecas Toma de decsoes

Más detalles

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS

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

Más detalles

Tema 2: Distribuciones bidimensionales

Tema 2: Distribuciones bidimensionales Tema : Dstrbucoes bdmesoales Varable Bdmesoal (X,Y) Sobre ua poblacó se observa smultáeamete dos varables X e Y. La dstrbucó de frecuecas bdmesoal de (X,Y) es el cojuto de valores {(x, y j ); j } 1,, p;

Más detalles

Estadística Descriptiva

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

Más detalles

1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL

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

Más detalles

Comparación de Proporciones

Comparación de Proporciones Comaracó de Proorcoes Resume El rocedmeto Comaracó de Proorcoes esta dseñado ara comarar las roorcoes observadas de u eveto etre muestras. Este realza ua rueba ch-cuadrada ara determar s hay o o dferecas

Más detalles

Curvas Sistemas Gráficos Ing. Horacio Abbate 1

Curvas Sistemas Gráficos Ing. Horacio Abbate 1 Crvas Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae Polomos de erse Para y cosderar Para y cosderar - - Forma a base ara los olomos de grado. Calqer olomo de grado se ede descrbr como a combacó leal de olomos de erse

Más detalles

3 Metodología de determinación del valor del agua cruda

3 Metodología de determinación del valor del agua cruda 3 Metodología de determacó del valor del agua cruda Este aexo de la metodología del valor de agua cruda (VAC), cotee el método de detfcacó de la relacó etre reco y caudal, el cálculo de los estadígrafos

Más detalles

1.- DISTRIBUCIÓN BIDIMENSIONAL

1.- DISTRIBUCIÓN BIDIMENSIONAL º Bachllerato Matemátcas I Dpto de Matemátcas- I.E.S. Motes Oretales (Izalloz)-Curso 0/0 TEMAS 3, 4 y 5.- DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES. CÁLCULO DE PROBABILIDADES. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.- DISTRIBUCIÓN

Más detalles

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida

-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 detalles

V II Muestreo por Conglomerados

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

Más detalles

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

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

Más detalles

6- SUMA DE VARIABLES ALEATORIAS Y TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE

6- SUMA DE VARIABLES ALEATORIAS Y TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE arte Suma de varables aleatoras y Teorema cetral del límte rof. María B. tarell 3 6- SUMA DE VARIABLES ALEATORIAS TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE 6. Suma de varables aleatoras deedetes Cuado se estudaro las

Más detalles

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

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

Más detalles

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3.

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

Más detalles

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 5: Medidas de Dispersión para Datos Agrupados por Valor Simple

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 5: Medidas de Dispersión para Datos Agrupados por Valor Simple Curo de Etadítca Udad de Medda Decrptva Leccó 5: Medda de Dperó para Dato Agrupado por Valor Smple Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 00 Derecho de Autor Objetvo. Calcular ampltud, varaza, devacó

Más detalles

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE) Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Proyeccoes Ecoómcas (DEPE Cetro de Proyeccoes Ecoómcas (CPE Estmacó Putual de Parámetros Chrsta A. Hurtado Navarro Mayo, 006 Estmacó

Más detalles

ESTADÍSTICA. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales Universidad Politécnica de Madrid

ESTADÍSTICA.  Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales Universidad Politécnica de Madrid www.et.upm.e/gor/etadtca/ ESTADÍSTICA. Decrptva. Probabldad 3. Ifereca 4. Aál de la varaza 5. Deño de Epermeto 6. Regreó leal Ecuela Técca Superor de Igeero Idutrale Uverdad Poltécca de adrd Departameto

Más detalles

V Muestreo Estratificado

V Muestreo Estratificado 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,

Más detalles

CAPÍTULO 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. 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 detalles

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL

6. 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 detalles

FUNCIONES ALEATORIAS

FUNCIONES ALEATORIAS Uversdad de Medoza Ig. Jesús Rubé Azor Motoya FUNCIONES ALEATORIAS Ua varable aleatora se defe como ua fucó que represeta gráfcamete el resultado de u expermeto a los úmeros reales, esto es, X(), dode

Más detalles

ANALISIS BAYESIANO APLICADO A LA PROYECCION DE SINIESTRALIDAD DEL SEGURO OBLIGATORIO DE ACCIDENTES DE TRANSITO (SOAT).

ANALISIS BAYESIANO APLICADO A LA PROYECCION DE SINIESTRALIDAD DEL SEGURO OBLIGATORIO DE ACCIDENTES DE TRANSITO (SOAT). AALISIS BAYSIAO APLICADO A LA PROYCCIO D SIISTRALIDAD DL SGURO OBLIGATORIO D ACCIDTS D TRASITO (SOAT). JISSO JAVIR BOHORQUZ BOHORQUZ Trabao de Grado ara Oar el Tulo de Maemáco Asesor Cosaza Quero Guzmá

Más detalles

Tema 4. Problemas de inferencia estadística en el modelo de regresión lineal múltiple

Tema 4. Problemas de inferencia estadística en el modelo de regresión lineal múltiple Método de egreó Grado e Etadítca y Emprea Tema 4 /3 Tema 4. Problema de fereca etadítca e el modelo de regreó leal múltple. Itervalo de cofaza y cotrate para lo coefcete de regreó... Itervalo de cofaza

Más detalles

UNIDAD 10: MUESTREO E INFERENCIA ESTADÍSTICA.

UNIDAD 10: MUESTREO E INFERENCIA ESTADÍSTICA. IES Padre Poveda (Guad) Matemátcas Alcadas a las CCSS II UIDAD 0: MUESTREO E IFERECIA ESTADÍSTICA.. ITRODUCCIÓ. DEFIICIOES BÁSICAS. Cada 0 años se reala e Esaña u estudo ehaustvo de todos sus habtates

Más detalles

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

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

Más detalles

LOS NÚMEROS COMPLEJOS

LOS NÚMEROS COMPLEJOS LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax bx c 0 se aaló el sgo del dscrmate

Más detalles

REGULACIÓN AUTOMATICA (5)

REGULACIÓN AUTOMATICA (5) EGULACIÓN AUTOMATICA 5 Aálii e la repuea raioria y eacioaria Ecuela Poliécica Superior Profeor: Darío García oríguez ..- Obega la repuea ecaló uiario e u iema realimeao uiariamee, cuya fució e raferecia

Más detalles

Lo que nos interesa en el análisis de varianza de una vía es extender el test t para dos muestras independientes, para comparar más de dos muestras.

Lo que nos interesa en el análisis de varianza de una vía es extender el test t para dos muestras independientes, para comparar más de dos muestras. Capítulo : Comparacó de varo tratameto o grupo Mucha preguta de vetgacó e educacó, pcología, egoco, dutra ceca aturale tee que ver co la comparacó de varo grupo o tratameto. Ya etudamo como comparar dfereca

Más detalles

Pruebas de hipótesis para dos muestras.

Pruebas de hipótesis para dos muestras. Prueba de hiótei ara do muetra. Prueba de Hiótei ara do muetra grade, deviacioe etádar de la oblacioe deiguale. La roiedade de la Ditribució Normal o tambié umamete útile cuado queremo ecotrar i do cojuto

Más detalles

Qué es la estadística? presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva.

Qué es la estadística? presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva. Estadístca Alguos Coceptos Itroduccó Qué es la estadístca? La estadístca, e geeral, es la ceca que trata de la recoplacó, orgazacó presetacó, aálss e terpretacó de datos umércos co e f de realzar ua toma

Más detalles

Intensificación en Estadística

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

Más detalles

TEMA 4: Transformadores para Rectificadores

TEMA 4: Transformadores para Rectificadores EMA : raforaore ara Rectfcaore EMA : raforaore ara Rectfcaore Íce EMA : raforaore ara Rectfcaore..... Revó e lo coceto e crcuto agétco..... raforaore: Coceto revo..... Cálculo el Área roucto ara raforaore:...

Más detalles

Estadística descriptiva

Estadística descriptiva Estadístca descrptva PARAMETROS Y ESTADISTICOS Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca Meddas de tedeca cetral: Moda, Medaa, Meda

Más detalles

TEMA 11 OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II)

TEMA 11 OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II) Dapotva Matemátca Facera TEMA OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II). Prétamo dcado 2. Prétamo co teree atcpado. Prétamo Alemá 3. Valor facero del prétamo. Uufructo y uda propedad Dapotva 2 Matemátca

Más detalles

l 0 + l La energía potencial elástica de un resorte vale:

l 0 + l La energía potencial elástica de un resorte vale: ASOCIACIÓN DE RESORTES..- La fuerza y eergía elátca de u reorte o muelle. U reorte o muelle e u dotvo mecáco que uede comrmre o dlatare y que vuelve a u ocó orgal o atural, emre que el delazameto o ea

Más detalles

Contrastes para los parámetros de dos poblaciones Normales

Contrastes para los parámetros de dos poblaciones Normales Esaísica Corases ara los arámeros e os oblacioes Normales Ieeiees eeiees rof r. Jose Jacobo Zubcoff earameo e Ciecias el Mar Biología Alicaa Esaísica Corases ara os oblacioes ieeiees Ejemlo e roblema a

Más detalles

Este documento es de distribución gratuita y llega gracias a www.cienciamatematica.com El mayor portal de recursos educativos a tu servicio!

Este documento es de distribución gratuita y llega gracias a www.cienciamatematica.com El mayor portal de recursos educativos a tu servicio! Este documeto es de dstrbucó gratuta y llega gracas a Ceca Matemátca www.cecamatematca.com El mayor portal de recursos educatvos a tu servco! Isttuto Tecológco de Apzaco Departameto de Cecas Báscas INSTITUTO

Más detalles

6. Intervalos de confianza

6. Intervalos de confianza 6. Iervalos de cofiaa Curso 0-0 Esadísica Coceo de iervalo de cofiaa Se ha realiado ua ecuesa a 400 ersoas elegidas al aar ara esimar la roorció de voaes de u arido olíico.? Resulado Ecuesa Sí 0 ooros

Más detalles

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

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

Más detalles

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN

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

Más detalles

t T 1 Y Y T Y = T Y = 3 [ T Y m EJERCICIOS DE FORMAS DE ONDA y DESARROLLOS EN SERIE DE FOURIER.

t T 1 Y Y T Y = T Y = 3 [ T Y m EJERCICIOS DE FORMAS DE ONDA y DESARROLLOS EN SERIE DE FOURIER. EJERCICIOS DE FORMAS DE ONDA DESARROLLOS EN SERIE DE FOURIER. EJERCICIO. Hallar el valor eficaz,, e las foras e oa repreaas e la figura. RESOLUCIÓN: Los valores eficaces e las res foras e oa so iguales.

Más detalles

Métodos Estadísticos Aplicados a la Ingeniería Examen Temas 1-4 Ingeniería Industrial (E.I.I.) 23/4/09

Métodos Estadísticos Aplicados a la Ingeniería Examen Temas 1-4 Ingeniería Industrial (E.I.I.) 23/4/09 Métodos Estadístcos Aplcados a la Igeería Exame Temas -4 Igeería Idustral (E.I.I.) 3/4/09 Apelldos y ombre: Calfcacó: Cuestó..- Se ha calculado el percetl 8 sobre las estadístcas de sestraldad e el sector

Más detalles

Comparación. Variable Cuantitativa. Ejemplo. Comparación. Variable cuantitativa. Independientes 1. Comparación. Variable Cuantitativa.

Comparación. Variable Cuantitativa. Ejemplo. Comparación. Variable cuantitativa. Independientes 1. Comparación. Variable Cuantitativa. Comparació. Variable Cuatitativa Do Muetra Iepeiete Comparació. Variable Cuatitativa Do Muetra Do ituacioe al comparar grupo: Muetra Iepeiete Muetra Relacioaa i o o: Pareaa o Emparejaa J.F. Caaova Do muetra

Más detalles

Capítulo I. Introducción: Características de los sistemas macroscópicos, conceptos de probabilidad y estadística de sistemas de partículas.

Capítulo I. Introducción: Características de los sistemas macroscópicos, conceptos de probabilidad y estadística de sistemas de partículas. Capítulo I. Itroduccó: Característcas de los sstemas macroscópcos, coceptos de probabldad y estadístca de sstemas de partículas. Leccó Itroduccó a la descrpcó estadístca de los sstemas de partículas. Fluctuacoes

Más detalles

5- VARIABLES ALEATORIAS BIDIMENSIONALES

5- VARIABLES ALEATORIAS BIDIMENSIONALES Parte Varables aleatoras bdmesoales Prof. María B. Ptarell 5- VARIABLES ALEATORIAS BIDIMENSIONALES 5. Geeraldades Hasta ahora hemos cosderado el caso de varables aleatoras udmesoales. Esto es, el resultado

Más detalles

TEMA 3: EQUIVALENCIA FINANCIERA DE CAPITALES

TEMA 3: EQUIVALENCIA FINANCIERA DE CAPITALES Maemácas Faceras Prof. Mª Mercees Rojas e Graca TEMA 3: EQUIVALENIA FINANIERA DE APITALE ÍNDIE. PRINIPIO DE EQUIVALENIA DE APITALE: ONEPTO. APLIAIONE DEL PRINIPIO DE EQUIVALENIA: UTITUIÓN DE APITALE....

Más detalles

UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO PARA MAYORES DE 25 AÑOS CONVOCATORIA DE 2010

UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO PARA MAYORES DE 25 AÑOS CONVOCATORIA DE 2010 UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO PARA MAYORES DE AÑOS CONVOCATORIA DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES RESOLUCIÓN DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS Ejercco a) ( puto) Racoalce mplfque

Más detalles

CURSO BÁSICO DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN SPSS. FRANCISCO PARRA RODRÍGUEZ JUAN ANTONIO VICENTE VÍRSEDA MAURICIO BELTRÁN PASCUAL

CURSO BÁSICO DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN SPSS. FRANCISCO PARRA RODRÍGUEZ JUAN ANTONIO VICENTE VÍRSEDA MAURICIO BELTRÁN PASCUAL CURSO BÁSICO DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN SPSS. FRANCISCO PARRA RODRÍGUEZ JUAN ANTONIO VICENTE VÍRSEDA MAURICIO BELTRÁN PASCUAL EL PROGRAMA ESTADÍSTICO SPSS . EL PROGRAMA ESTADÍSTICO SPSS. INTRODUCCIÓN El

Más detalles

1. Una empresa estudia la evolución de los precios en euros de tres componentes (A, B, C) para una pieza en los últimos 5 años.

1. Una empresa estudia la evolución de los precios en euros de tres componentes (A, B, C) para una pieza en los últimos 5 años. Ejerccos Resuelos Números Ídces Faculad Cecas Ecoómcas y Emresarales Dearameo de Ecoomía Alcada Profesor: Saago de la Fuee Ferádez 1. Ua emresa esuda la evolucó de los recos e euros de res comoees (A,

Más detalles

9 Momentos y funciones generatrices de Momentos

9 Momentos y funciones generatrices de Momentos 9 omos y fucos grarcs d omos Edgar Acua ESA 400 Edgar Acua 9. omos Sa ua varabl alaora s df su smo momo co rspco al org como μ E[ ], smpr qu l caso dscro y qu p < f d < l caso couo. Obvam, μμ..tamb, s

Más detalles

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Epermeto aleatoro.- Se llama epermeto aleatoro a todo feómeo cuyos resultados o se puede predecr de atemao, au cuado cada prueba se repta bajo las msmas codcoes. Ejemplos de

Más detalles

ESTADÍSTICA I UNIDAD I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA I UNIDAD I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA I UNIDAD I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 3.5 Ojvas Este tpo de represetacó gráfca se costruye a partr de las frecuecas acumuladas (absolutas o relatvas) para varables cotuas o dscretas, co muchos

Más detalles

SIMULACION. Departament d'eio / Notes Curs MEIO/FIB 33

SIMULACION. Departament d'eio / Notes Curs MEIO/FIB 33 SIMULACION TECNICA PARA IMITAR EN UN COMPUTADOR LAS OPERACIONES DE LOS SISTEMAS DEL MUNDO REAL A MEDIDA QUE EVOLUCIONAN EN EL TIEMPO, MEDIANTE MODELOS QUE LOS REPRESENTAN DE FORMA REALISTA Deartamet d'eio

Más detalles

Tema 2: Semiconductores intrínsecos y extrínsecos

Tema 2: Semiconductores intrínsecos y extrínsecos lectróca de dsostvos Dr.. Reg 5/6 Tea : Secoductores trísecos y extrísecos a. : K. Kao Itroduccó Desdad de stados (De) ucó de dstrbucó de er-drac Desdad de ortadores e secoductores trísecos. vel de er

Más detalles

5- VARIABLES ALEATORIAS BIDIMENSIONALES

5- VARIABLES ALEATORIAS BIDIMENSIONALES Parte - Probabldades Prof. María B. Ptarell 5- VARIABLS ALATORIAS BIDIMSIOALS 5. Geeraldades Hasta ahora hemos cosderado el caso de varables aleatoras udmesoales. sto es el resultado del eermeto de terés

Más detalles

CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA - 1 - ÍNDICE CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Tema 1: Itroduccó a la estadístca - 1.1. Itroducc ó a la estadístca descrptva - 1.2. Nocoes báscas o 1.2.1.

Más detalles

3.1. Muestreo aleatorio sin reposición Muestreo aleatorio con reposición (muestreo aleatorio simple)

3.1. Muestreo aleatorio sin reposición Muestreo aleatorio con reposición (muestreo aleatorio simple) 1 Muestreo Tema 1 1. Muestreo. Muestreo aleatorio 3. Tipos de muestreo aleatorio 3.1. Muestreo aleatorio si reposició 3.. Muestreo aleatorio co reposició (muestreo aleatorio simple) 3.3. Muestreo aleatorio

Más detalles

CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: BONDAD DEL AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA

CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: BONDAD DEL AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: BONDAD DEL AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA Atoo Morllas A. Morllas: C. o paramétrcos (I 1 CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: BONDAD DE AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA Ifereca realzada

Más detalles

SOLUCIONES A LOS EJERCICIOS DE LA UNIDAD

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

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA TRATA DE DESCRIBIR CONJUNTOS DE DATOS RESUMIENDO LA INFORMACIÓN QUE ESTOS PROPORCIONAN, UTILIZANDO: TABLAS DE FRECUENCIAS GRÁFICAS MEDIDAS NUMÉRICAS REPRESENTATIVAS (POSICIÓN, DISPERSIÓN

Más detalles

CAPÍTULO 3. ANÁLISIS DE REGRESIÓN

CAPÍTULO 3. ANÁLISIS DE REGRESIÓN CAPÍTULO 3. ANÁLISIS DE REGRESIÓN Leccó 0: Regreó leal Smple La palabra Regreó fue utlzada por prmera vez por Frac Galto, (.8.9) e u etudo de Bología obre la hereca, doe él oto que la caracterítca promedo

Más detalles

EL DIAGRAMA DE DISPERSIÓN Y EL ANÁLISIS DE CORRELACIÓN

EL DIAGRAMA DE DISPERSIÓN Y EL ANÁLISIS DE CORRELACIÓN CAPÍTULO VIII EL DIAGRAMA DE DISPERSIÓN Y EL ANÁLISIS DE CORRELACIÓN 8. INTRODUCCIÓN A través del Dagrama Causa - Efecto establecemos las posbles causas que provoca u problema de caldad, estas aseveracoes

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA 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 detalles

Respuesta en el tiempo de un Sistema de Control

Respuesta en el tiempo de un Sistema de Control Reueta e el tiemo e u Sitema e Cotrol La reueta e u itema e cotrol, o e u elemeto el itema, etá formaa e o arte: la reueta e etao etable y la reueta traitoria. La reueta traitoria e la arte e la reueta

Más detalles

GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS

GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS Hay ua varedad de métodos para geerar varables aleatoras. Cada método se aplca solo a u subcojuto de dstrbucoes y para ua dstrbucó e partcular u método puede ser más

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA CHAPINGO TESIS DIVISIÓN DE CIENCIAS FORESTALES MÉTODOS DE MUESTREO LICENCIADO EN ESTADÍSTICA ROXANA IVETTE ARANA OVALLE

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA CHAPINGO TESIS DIVISIÓN DE CIENCIAS FORESTALES MÉTODOS DE MUESTREO LICENCIADO EN ESTADÍSTICA ROXANA IVETTE ARANA OVALLE UIVRSIDAD AUTÓOMA CHAPIGO DIVISIÓ D CICIAS FORSTALS MÉTODOS D MUSTRO TSIS Que como requto parcal para Obteer el Título de: LICCIADO STADÍSTICA PRSTA: ROAA IVTT ARAA OVALL Capgo, Texcoco, do. de Méxco Juo,

Más detalles

PARTE 2 - ESTADISTICA. Parte 2 Estadística Descriptiva. 7. 1 Introducción

PARTE 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 detalles

Capítulo 2. Análisis Estadístico mediante Excel

Capítulo 2. Análisis Estadístico mediante Excel aítulo álss Estadístco Medate Ecel aítulo. álss Estadístco medate Ecel troduccó. Métodos cláscos de aálss de datos Descrcó de datos. Estadístcos de ua varable Geeralzacó. Dstrbucoes de robabldad e tervalos

Más detalles

GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES (GITI) GRADO EN INGENIERÍA DE ORGANIZACIÓN (GIO) GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA (GIQ)

GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES (GITI) GRADO EN INGENIERÍA DE ORGANIZACIÓN (GIO) GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA (GIQ) ESTADÍSTICA CURSO 6/7 GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES GITI GRADO EN INGENIERÍA DE ORGANIZACIÓN GIO GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA GIQ Departameto de geería de orgazacó, admstracó de empresa

Más detalles

FUNCIÓN DE PROBABILIDAD DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA

FUNCIÓN DE PROBABILIDAD DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA VARIABLE ALEATORIA Se llama varable aleatora a toda fucó defda e el espaco muestral de u epermeto aleatoro que asoca a cada elemeto del espaco u úmero real X : E R El cocepto de varable aleatora surge

Más detalles

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N

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

Más detalles