INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

Documentos relacionados
Descripción de una variable

Tema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio.

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma

1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas...

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales

3. VARIABLES ALEATORIAS.

MEDIDAS DESCRIPTIVAS

Medidas de centralización

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2

Tema 4: Variables aleatorias

TEMA 10: ESTADÍSTICA

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad

Media es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra.

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis

Además podemos considerar diferentes tipos de medidas de resumen. Entre ellas tenemos:

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

4ºB ESO Capítulo 12: Estadística LibrosMareaVerde.tk

Bloque 5. Probabilidad y Estadística Tema 2. Estadística descriptiva Ejercicios resueltos

4 E.M. Curso: NOMBRE: 4º. Colegio SSCC Concepción - Depto. de Matemáticas. Guía N. Unidad de Aprendizaje: Estadísticas

Organización y resumen de datos cuantitativos

Maestría en Administración. Medidas Descriptivas. Formulario e Interpretación. Dr. Francisco Javier Cruz Ariza

LECTURA N 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) TEMA 14: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

Estadística Descriptiva Análisis de Datos

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).

Modelos triangular y parabólico

TEMA. Contenidos UNIDAD I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA

Elaboración de Tablas ó Cuadros. La elaboración de tablas o cuadros, facilita el análisis y la presentación de la información.

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO ESCUELA NACIONAL COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES PLANTEL SUR ACADEMIA DE MATEMÁTICAS

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos Estadísticos Aplicados a las Auditorías Sociolaborales

Distribuciones estadísticas unidimensionales

Capítulo III Medidas de posición y de dispersión

Matemáticas aplicadas a las ciencias sociales Estadística y Probabilidad 1º de bachillerato

PREGUNTAS TIPO TEST Y EJERCICIOS PRÁCTICOS PROPUESTOS EN EXÁMENES DE LOS CAPÍTULOS 2, 3 Y 4 (DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS UNIDIMENSIONALES )

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y BIDIMENSIONAL

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Estadística Empresarial I

Cuaderno de actividades 4º ESO

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar

ESTADÍSTICA poblaciones

UNIVERSIDAD DE SONORA

a) Qué población (la de hombres o la de mujeres) presenta un salario medio mayor? b) Qué porcentaje de varones gana más de 900?

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.

La adopción y uso de las TICs en las Microempresas Chilenas

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos

JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH VÍCTOR MANUEL QUESADA IBARGUEN

USO Y MANEJO DEL SOFTWARE STATGRAPHICS

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

ESTADISTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN

Glosario básico. de términos estadísticos

ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS

E-Book ISBN Fecha de catalogación: 04/04/2014. INTRODUCCION

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso.

ESTADÍSTICA (GRUPO 12)

TEMA 4 Variables aleatorias discretas Esperanza y varianza

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

REGRESION Y CORRELACION

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada.

Ejercicio nº 1. a) Elabora una tabla de frecuencias. b) Representa gráficamente la distribución.

PARÁMETROS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DISCRETA Media aritmética: μ = x

Análisis de Weibull. StatFolio de Muestra: Weibull analysis.sgp

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general

XII. Uso de la Estimación de la Distribución de Probabilidad para Muestras Pequeñas y de la Simulación en la Inferencia de Carteras de Seguros.

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

Facultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística

4. REPRESENTACIONES GRÁFICAS PARA DATOS CATEGÓRICOS.

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS

CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS

-.GEOMETRÍA.- a) 37 cm y 45 cm. b) 16 cm y 30 cm. En estos dos, se dan la hipotenusa y un cateto, y se pide el otro cateto:

Diseño y Análisis de Experimentos en el SPSS 1

VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.

CAPITULO 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado

Relaciones entre variables

Capítulo 3. SISTEMAS DE PARTÍCULAS

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas.

Regresión y Correlación

Correlación y regresión lineal simple

METODOLOGÍA MUESTRAL ENCUESTA A LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1

Capítulo 12 CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS

CENTRO DE ESTUDIOS ESTADÍSTICOS DE JUSTICIA CONSTITUCIONAL

Modelos unifactoriales de efectos aleatorizados

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL

Variable aleatoria: definiciones básicas

( ) = ( ) ( ) E X x p. E X Y = E X E Y XY independientes. E X Y E X E Y Cauchy Schwarzt ( ) 2. Pr X a E X a Markov

Efectos fijos o aleatorios: test de especificación

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES

Regresión Binomial Negativa

12-16 de Noviembre de Francisco Javier Burgos Fernández

REGRESION LINEAL SIMPLE

Transcripción:

Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad determnada) Fenómeno aleatoro: no es posble predecr el resultado. (Ejemplo: resultado al lanzar un dado) La estadístca se ocupa de aquellos fenómenos no determnstas donde es mposble predecr los resultados. Es una rama de las matemátcas que trata de la recoplacón, el análss, la nterpretacón y la representacón de una gran cantdad de datos numércos. Técncas estadístcas Estadístca descrptva Inferenca estadístca La estadístca descrptva se ocupa del problema del manejo de ngentes cantdades de datos. Busca, fundamentalmente, el resumen de los msmos, presentándolos de forma más manejable con el objetvo de facltar su nterpretacón. En pocos valores se refleja la máxma nformacón posble. Conceptos: - Poblacón: conjunto objeto de estudo. - Indvduo (o undad): cada uno de los elementos de la poblacón. - Muestra: Subconjunto de la poblacón que se estuda. - Tamaño de la poblacón: número de ndvduos de la poblacón (). - Tamaño de la muestra: número de ndvduos de la muestra (n). - Carácter o varable: propedad que se desea observar sobre los elementos de la poblacón. - Modaldad: cada uno de los posbles valores observables de una característca. Las modaldades han de ser ncompatbles y exhaustvas. Tpos de varables: Cualtatvas Cuanttatvas Ordnales omnales Dscretas Contnuas Varable cualtatva: Las modaldades de la varable son característcas no numércas. (Ejemplo: color de pelo, nvel de estudos) Varable cuanttatva: Las modaldades de la varable son característcas numércas. (Ejemplo: ngresos mensuales, edad) - Dscreta: El paso de un valor de la varable al sguente representa un salto. (Ejemplo: número de empleados en una empresa) - Contnua: Dados dos valores de la varable sempre exsten nfntos valores posbles entre ellos dos. (Ejemplo: tempo que transcurre entre dos averías de una máquna)

Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal TABLAS DE FRECUECIAS n Frecuenca absoluta de la modaldad M : número de ndvduos de la poblacón que presentan esta modaldad (número de veces que aparece esta modaldad en la poblacón) f Frecuenca relatva de la modaldad M : proporcón de ndvduos de la poblacón que presentan esta modaldad. Se obtene dvdendo la frecuenca absoluta entre el número de elementos de la poblacón (). En varables cuanttatvas u ordnales Frecuenca absoluta acumulada de la modaldad M : suma de las frecuencas absolutas hasta la -ésma modaldad. F Frecuenca relatva acumulada de la modaldad M : suma de las frecuencas relatvas hasta la de la -ésma modaldad. Modaldades Frecuencas absolutas n Frecuencas relatvas f Frecuencas absolutas acumuladas Frecuencas relatvas acumuladas F M n f F M n f F M n f = F = Suma ( ) Cuando las modaldades venen dadas en ntervalos, la tabla de frecuencas se completa con las columnas (I -, I ] Intervalos. x Marca de clase: punto medo del ntervalo (I -, I ]. a Ampltud del ntervalo: Límte superor menos límte nferor del ntervalo. h Densdad de frecuenca: Frecuenca absoluta del ntervalo entre la ampltud del msmo. Intervalos Marca de clase x Ampltud a Densdad de frecuenca h n f F (I, I ] x a h n f F (I, I ] x a h n f F... (I -, I ] x a h n f = F = Suma

Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal REPRESETACIOES GRÁFICAS VARIABLES CUALITATIVAS Dagrama de barras Gráfco de sectores Color Color 45 35 5 5 5 Blanco Azul Rojo Grs Verde Otros Grs 4% Verde 9% Rojo 5% Otros 3% Blanco 8% Azul % VARIABLES CUATITATIVAS DISCRETAS Gráfco o dagrama de barras Polígono de frecuencas Tallas Tallas 9 8 7 6 5 menos de 36 36 38 4 44 46 mas de 46 9 8 7 6 5 menos de 36 36 38 4 44 46 mas de 46 Curva acumulatva o de dstrbucón Dagrama de tallo y hojas: 3333444444 43 5555555667788888888899 5 33444 5 5555667777789 37 33 33 556789 7 3 4 3 55666789 3 4 333 6 4 88899 5 5 6 4 VARIABLES CUATITATIVAS COTIUAS Hstograma Hstograma acumulado 3

Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal. MEDIDAS DE POSICIÓ Meddas de poscón central Meda artmétca: Es la suma, ponderada por sus frecuencas relatvas, de los valores de la varable. Caso dscreto Caso contnuo Susttumos los ntervalos por sus marcas de clase x = x f = xn = x = = x f = xn Medana: Valor de la varable que dvde a los ndvduos de la poblacón en dos partes guales, supuestos ordenados los datos. Caso dscreto S exste un valor para el cual F =.5, se toma como valor medano el punto medo entre x y x. En caso contraro, la medana es el prmer valor de la varable cuya frecuenca relatva acumulada F supere el valor.5. Caso contnuo S exste algún ntervalo para el cual F =.5, la medana es el extremo superor de ese ntervalo. En caso contraro, la medana es un valor entre los extremos del ntervalo para el cual F es mayor que.5 por prmera vez. F = = = F=.5 Me = I n a Me Moda: Es el valor más frecuente de la dstrbucón. (o tene por qué ser únca) Caso dscreto La moda es el valor de la varable que corresponde a la máxma frecuenca. En el gráfco de barras, es la modaldad a la que corresponde la barra más alta. Caso contnuo El ntervalo al que pertenece la moda es el que tene la base del rectángulo más alto en el hstograma h h - h Mo = I h h ( h h ) ( h h a ) I - Mo I 4

Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal Meddas de poscón no central Cuantles: El cuantl de orden α (α es un valor entre y ) es el valor de la varable que acumula el α % de la dstrbucón. α Varable contnua: C( α ) = I a n - Cuartles (Q ): Son puntos de la dstrbucón que la dvden en cuatro partes, cada una de las cuales engloba el 5% de los datos. α =.5,.5,.75 5% 5% 5% 5% Q Q Q 3 - Decles (D ): Son puntos que dvden a la dstrbucón en dez partes, cada una de las cuales engloba el % de los datos. α =.,.,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9 - Percentles (P ): Son puntos que dvden a la dstrbucón en cen partes, cada una de las cuales engloba el % de los datos. α =.,.,.3,,.99 - Rango ntercuartílco (RIQ): Es la dferenca entre Q 3 y Q RIQ = Q 3 Q. MEDIDAS DE DISPERSIÓ: cuantfcamos la varabldad de forma que sepamos s las meddas de poscón central son o no representatvas del conjunto de datos. σ Varanza X = Var( X ) = ( x x) n = = = x n x Desvacón típca σ Var(X ) X = Coefcente de varacón σ CV = x 5