Estadística aplicada a las ciencias sociales. Examen Febrero de 2008 primera semana

Documentos relacionados
7ª SESIÓN: Medidas de concentración

ENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 2011 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES. 3 y

Estadística Unidimensional: SOLUCIONES

Para un dado que no está cargado asignamos equiprobabilidad a los valores posibles de la variable aleatoria X:

Prueba de Inferencia Estadística y Contraste de Hipótesis. 8 de octubre de 2012 GRUPO A

Departamento de Economía Aplicada I ESCUELA UNIVERSITARIA DE ESTUDIOS EMPRESARIALES DIPLOMATURA EN EMPRESARIALES ESTADÍSTICA

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

CAPITULO 7. METODOLOGÍA DEL PLAN DE PENSIONES ALTERNATIVO. Como se explica en el capítulo 4, una anualidad es una serie de pagos que se realizan

Un estimado de intervalo o intervalo de confianza ( IC

Prueba de Evaluación Continua

TEMA 6 CUESTIONARIO DE AUTOEVALUACIÓN

9Soluciones a los ejercicios y problemas

CAPÍTULO IV. MEDICIÓN. De acuerdo con Székely (2005), existe dentro del período información

I.E.S. Historiador Chabás -1- Juan Bragado Rodríguez

CASO 1: Variable CONTINUA con idéntica probabilidad de ocurrencia para los infinitos valores comprendidos entre dos extremos (inferior y superior)

ACTIVIDADES ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL. a) Calcula la temperatura media y la temperatura mediana de la semana.

Medidas de Variabilidad

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

MEDIDAS DESCRIPTIVAS

Nos interesa asignar probabilidades a valores numéricos obtenidos a partir de fenómenos aleatorios, es decir a variables aleatorias.

Estas medidas serán más significativas cuanto más homogéneos sean los datos y pueden ser engañosas cuando mezclamos poblaciones distintas.

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

5ª Parte: Estadística y Probabilidad

Tema 11: Estadística.

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

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

GUÍA DE APOYO AL APRENDIZAJE N 2

SOLUCIONES A LOS EJERCICIOS DE LA UNIDAD

Medidas de centralización

ESTADÍSTICA. Definiciones

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).

Variables Aleatorias

Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EMPRESARIAL

PID. Descripción y reglas heurísticas de Sintonización

SEMANA 5 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN

, x es un suceso de S. Es decir, si :

EJERCICIOS: Tema 3. Los ejercicios señalados con.r se consideran de conocimientos previos necesarios para la comprensión del tema 3.

Distribuciones estadísticas unidimensionales

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales

I.E.S. Historiador Chabás -1- Juan Bragado Rodríguez

TEMA 1.- CONCEPTOS BÁSICOS

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: MEDIA ARITMÉTICA

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS SEPTIEMBRE 2014 Código asignatura: EXAMEN TIPO TEST MODELO B DURACION: 2 HORAS.

Variables Aleatorias

Tema 4: Variables aleatorias

COLEGIO INGLÉS MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Tema 7: MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN

Población 1. Población 1. Población 2. Población 2. Población 1. Población 1. Población 2. Población 2. Frecuencia. Frecuencia

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar

5.0 ESTADÍSTICOS PARA DATOS AGRUPADOS.

PyE_ EF1_TIPO1_

Análisis avanzado Bondad de ajuste Simulaciones

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

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional

A. Una pregunta muy particular que se puede hacer a una distribución de datos es de qué magnitud es es la heterogeneidad que se observa.

EJERCICIOS RESUELTOS VARIABLE ALEATORIA UNIDIMENSIONAL

2 Dos tipos de parámetros estadísticos

CAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

Descripción de una variable

el blog de mate de aida CSI: Estadística unidimensional pág. 1

Métodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas

Tema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1

DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES

Unidad 17 Distribuciones de probabilidad. Distribuciones binomial y normal

Resolución. Instrucciones: Leer detenidamente los siete enunciados y resolver seis de los siete problemas propuestos.

SEMANA 13. CLASE 14. MARTES 20/09/16

Instrucciones: Leer detenidamente los siete enunciados y resolver seis de los siete problemas propuestos. Frecuencia absoluta (f i )

ESTALMAT-Andalucía Actividades 05/06. Título: Geometría con lápiz y papel. Sesión: 3 Fecha: 14/10/2005

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

3 - VARIABLES ALEATORIAS

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

4º DE ESO MATEMÁTICAS-B CURSO UNIDAD 14: ESTADÍSTICA

17/02/2015. Ángel Serrano Sánchez de León

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

ACCESO A CICLOS FORMATIVOS DE GRADO SUPERIOR FUNDAMENTOS DE MATEMÁTICAS

el blog de mate de aida CS I. Distribuciones de probabilidad. pág. 1

16/02/2015. Ángel Serrano Sánchez de León

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

UNIDAD 1: Tablas de frecuencias

para cualquier a y b, entonces f(x) es la función de densidad de probabilidad de la variable aleatoria continua X.

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa

unidad 12 Estadística

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES

INICIACIÓN A LA ESTADÍSTICA. ACTIVIDADES DE AUTOEVALUACIÓN DE LA UNIDAD ESTADÍSTICA. (SOLUCIONES)

PROBABILIDAD. Álgebra de sucesos. Inclusión o igualdad de sucesos. Operaciones con sucesos.

ESTADÍSTICA. x es el cociente entre la frecuencia absoluta del valor

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

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN PREPARATORIA No. 3

Distribuciones de Probabilidad PREGUNTAS MÁS FRECUENTES

Ejercicios y Talleres. puedes enviarlos a

Estadísticos muéstrales

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

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

Tema 6. Estadística descriptiva bivariable con variables numéricas

ESTADISTÍCA. 1. Población, muestra e individuo. 2. Variables estadísticas. 3. El proceso que se sigue en estadística

Transcripción:

Estadístca alcada a las cencas socales. Examen Febrero de 008 rmera semana Ejercco. - En la sguente tabla, se reresentan los datos de las edades de los trabajadores de una gran emresa. Gruos de edad Nº trabajadores a 5 0 6 a 0.65 a 5.046 6 a 40.454 4 a 45.950 46 a 50.0 5 a 55 945 56 a 60 4 6 a 65 TOTAL 0.84 a) Calcule las frecuencas relatvas, ara cada gruo de edad. b) Calcule la medana de la dstrbucón. c) Calcule los cuartles º y º Ejercco.- Los usuaros de una nstalacón deortva resenta la sguente dstrbucón según la edad: Edad Usuaros Menos de 0 Entre 0 y 5 5 Más de 5 0 a) qué robabldad hay de que, al extraer al azar sucesvamente y sn reoscón usuaros, el rmero tenga menos de 0 años, el segundo entre 0 y 5 y el tercero más de 5 b) qué robabldad hay de que, al extraer al azar sucesvamente y sn reoscón 5 usuaros, todos sean menores de 0 años? Ejercco. De un conjunto de 0 asalarados cuyos salaros son conocdos, se ha obtendo medante el cálculo combnatoro que se ueden formar 5.504 gruos dstntos de 5 asalarados. Medante un ordenador se ha calculado el salaro medo de cada uno de los gruos de 5 asalarados. Sabendo que los 5.504 salaros medos obtendos de todos gruos osbles se dstrbuyen normalmente con un valor medo de.00 y desvacón tíca de 0, calcule: a) Qué orcentaje de gruos de 5 tendrán una meda comrendda entre.000 y.500. b) Entre que valores alrededor de la meda de la dstrbucón muestral se encuentra el 50% central de los gruos. Ejercco 4.- En una determnada cudad Deseamos conocer la roorcón actual de hogares con más de un coche. Por los datos de un estudo anteror sabemos que del total

de 0.5 hogares,.50 tenían más de un coche. Establecendo un Nvel de Confanza del 95,5% y un error absoluto e 4%, calcular: a) El tamaño de la muestra requerdo ara realzar la estmacón. b) El tamaño de la muestra, s desconocéramos los datos anterores sobre el número coches or hogar. Ejercco. SOLUCIONES: a) ara calcular las frecuencas relatvas de cada gruo de edad bastará con dvdr el número de trabajadores en una categoría or el total de trabajadores. Gruos de edad Nº trabajadores fr a 5 0 0,095 6 a 0.65 0,54 a 5.046 0,887 6 a 40.454 0,64 4 a 45.950 0,799 46 a 50.0 0,07 5 a 55 945 0,087 56 a 60 4 0,05 6 a 65 0,009 TOTAL 0.84,0000 b) Para calcular la medana necestamos calcular las frecuencas acumuladas Gruos de edad Nº trabajadores Na a 5 0 0 6 a 0.65.97 a 5.046 4.08 6 a 40.454 6.47 4 a 45.950 8.4 46 a 50.0 9.54 5 a 55 945 0.469 56 a 60 4 0.80 6 a 65 0.84 TOTAL 0.84 La medana de una dstrbucón es el valor de la varable que dvde la dstrbucón ordenada de las edades en dos artes guales, de forma que habrá tantos valores or encma como or debajo de este valor. Por tanto s dvdmos los 0.84 casos or obtenemos que la mtad de los trabajadores será 5.40,5. La categoría de edad que ncluye el caso 5.40 es la que va desde los 5 a los 40 y contendrá la edad medana.

Como los datos están agruados en categorías será necesaro calcular la edad concreta de ese ntervalo que deja la mtad de los casos or encma y la mtad or debajo, medante la forumla: Me N + N C 0.84 5 6 + 4.08.454 L a n 8,86 c) Los cuartles se calculan sguendo la msma lógca, de forma que el rmer cuartl Q será la edad que deje or debajo el 5% de los casos y or encma el 75% N C 0.84 5 Q L + N a +.65 4 n 4.046 Para el tercer cuartl Q tendremos que: Q N + N 4 C 0.84 5 4+ 6.47 4.950,80 L a n Ejercco. 45,5 a) ara conocer la robabldad de obtener al azar a un usuaro de menos de 0 años calcularemos los casos favorables (hay usuaros de menos de 0 años) dvddos or los casos osbles (todos los usuaros de cualquer edad que son +5+056) P ( < 0 años) 0,55 56 Como se hacen extraccones sn reoscón al hacer la segunda extraccón ya no habrá 56 usuaros sno que quedarán sólo 55 y la robabldad de obtener un usuaro de entre 0 y 5 años estará condconada a que ya se haya extraído antes uno de menos de 0: 5 P ( entre 0 y 5 años / < 0) 0,7 55 de la msma forma la robabldad de obtener al azar uno de más de 5 estará condconada or las dos extraccones anterores: 0 P ( > 5/ entre 0 y 5 años / < 0) 54 0,85 Conocdas esas tres robabldades, la robabldad de que se roduzcan los tres eventos sucesvamente se calculará multlcando las tres robabldades anterores: P P * P * P 0,55*0,7*0,85 0,08 b) Como en el aartado anteror, se trata de robabldades condconadas a la ocurrenca de eventos anterores.

Casos favorables Casos osbles 56 Casos favorables Casos osbles 56 Casos favorables Casos osbles 56 Casos favorables Casos osbles 56 4 Casos favorables 4 Casos osbles 56 4 5 0,556 0,5455 0,570 0,58 0,59 Como en el anteror caso, la robabldad de que se roduzcan los cnco eventos es gual al roducto de las robabldades: P * * * 4 * 5 Ejercco. 0,556*0,5455*0,570*0,58*0,59 0,0445 Medante la curva normal tfcada odemos saber la roorcón de casos que se encuentran entre un valor dado y la meda. Utlzando la fórmula de las untuacones tfcadas Z : a) Las tablas de área bajo la curva normal nos dan la roorcón de casos entre un valor dado de la varable y la meda, meddo en undades de desvacón tíca. Por tanto odemos calcular el orcentaje de casos que quedan entre el valor.000 y la meda.00 y sumarlo al orcentaje de casos que hay entre la meda y el valor.500. x x.000.00 S 0 Z.000 0,769 Consultando las tablas ese valor de Z se corresonde con el valor 0,794, es decr, que habrá un 7,94% de asalarados que cobren entre.000 y.00. Tomamos el valor sn tener en cuenta el sgno, uesto que las tablas de la curva normal al ser una funcón smétrca utlza sólo el cuadrante ostvo. A contnuacón calcularemos la roorcón de casos que habrá entre la meda y el valor.500: x x 500.00 S 0 Z.500,0769 Este segundo valor de Z se corresonde con la roorcón 0,4999 o ben el 49,9% de los casos.

Por tanto el orcentaje de asalarados cuyo sueldo varía entre los.000 y los.500 será la suma de los orcentajes anterores: 7,94%+49,99%77,9% b) Para realzar este cálculo emlearemos la msmo fórmula de los valores Z ero desejando en este caso el valor de la varable: x Z S ± x Al ser la meda el valor central de la curva, el 50% central de los casos corresonderá con la suma de un 5% a la zquerda de la meda y un 5% a la derecha. Para conocer el valor Z corresondente al 5% de los casos consultamos la tabla y obtenemos un valor Z0,68 que susttudo en la fórmula anteror nos ermte saber el salaro que corresonde a ese valor Z, de forma que sumando y restando obtendremos los valores or debajo y or encma de la meda que lmtan en 50% de los casos alrededor de la meda: x x Z S x 0,68 0.00.0,6 Z S + x 0,68 0 +.00.88,4 Ejercco 4. a) A artr de los datos del enuncado odemos conocer la roorcón de hogares con más de un coche: casos favorables.50 0,4 casos osbles 0.5

or tanto q - 0,59 Dado que se trata de una oblacón fnta, ara calcular el tamaño muestral necesaro utlzaremos la fórmula: n e Z qn ( N ) + Z 0,4 0,59 0.5 59,5 q 0,04 (0.50) + 0,4 0,59 b) S desconocéramos la roorcón de hogares con más de un coche, consderaríamos el caso más desfavorable, es decr q 0,5 or tanto el tamaño muestral se calcularía de forma análoga al caso anteror, como sgue: n e Z qn ( N ) + Z 0,5 0,5 0.5 6,48 q 0,04 (0.50) + 0,5 0,5 Como uede observarse, el desconocmento sobre la roorcón de hogares con más de un coche sgnfcaría la necesdad de un tamaño muestral mayor, ara un nvel de confanza y un error determnados.