Estadistica y estadistica

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PROBABILIDAD Y ESTADISTICAEdgar Mrquez de la CruzINSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE COMALCALCOIng. En Sistemas ComputacionalesSemestre: 2 Grupo: A1Temas a exponer3.1.- Conceptos Basicos de Estadistica3.2.- Descripcin de datos: datos agrupados y no agrupados, frecuencia de clase, frecuencia relativa, punto medio y limites de clase.La estadstica es una rama de las matemticas que conjunta herramientas para recolectar, organizar, presentar y analizar datos numricos u observacionales. Presenta nmeros que describen una caracterstica de una muestra. Resulta de la manipulacin de datos de la muestra segn ciertos procedimientos especificados.Conceptos Bsicos de EstadisticaInstituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesDivisin de la EstadsticaLa Estadstica

Descriptiva:Que se dedica a los mtodos de recoleccin, descripcin, visualizacin y resumen de datos originados a partir de los fenmenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos numrica o grficamente.Ejemplos bsicos de parmetros estadsticos son: La media y la desviacin estndar. Algunos ejemplos grficos son: Histograma, pirmide poblacional, etc. Instituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesDivisin de la EstadsticaInstituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesLa

Inferencia

Estadstica:se dedica a la generacin de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenmenos en cuestin teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la poblacin bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/noPoblacin: Es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia).-Normalmente es demasiado grande para poder abarcarlo.

Instituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesMuestra: Es un subconjunto de la poblacin al que tenemos acceso y sobre el que realmente hacemos las observaciones (mediciones).- Debera ser representativo- Esta formado por miembros seleccionados de la poblacin (individuo, unidades experimentales).

Instituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesVariable: una variable es una caracterstica observable que varia entre los diferentes individuos de una poblacin. La informacin que disponemos de cada individuo es resumida en variablesMuestra Aleatoria: Es una muestra bien representativa de la poblacin. Se considera que cada elemento de la poblacin ha tenido la misma oportunidad de formar parte de la muestra. Las conclusiones basadas en una muestra aleatoria son confiables.Variables cualitativas o atributos:Variables cuantitativasno se pueden medir numricamente tienen valor numrico por e. nacionalidad, color de la piel, sexoedad, precio de un producto, ingresos anualesInstituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesParmetro: Es una cantidad numrica calculada sobre una poblacin.La altura media de los individuos de un pas.La idea es resumir toda la informacin que hay en la poblacin en unos pocos nmeros (parmetros).Estadstico: dem (cambiar poblacin por muestra).La altura media de los que estamos en este aula.Somos una muestra (representativa?) de la poblacin.- Si un estadstico se usa para aproximar un parmetro tambin se le suele llamar estimador.Instituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesCenso: es un listado de una o ms caractersticas de todos los elementos de una poblacin. Los censos poblacionales se hacen cada 10 aos a nivel mundial.Encuesta: Es un listado de una o mas caractersticas de todos los elementos de una muestre.Dato: es un valor particular de la variable.Descripcin de datos: datos agrupados y no agrupados, frecuencia de clase, frecuencia relativa, punto medio y limites de clase.

La estadstica descriptiva es una parte de la estadstica que se dedica a analizar y representar los datos. Este anlisis es muy bsico, pero fundamental en todo estudio. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la poblacin las primeras conclusiones obtenidas tras un anlisis descriptivo, su poder inferencia es mnimo y debera evitarse tal proceder. Otras ramas de la estadstica se centran en el contraste de hiptesis y su generalizacin a la poblacin.

Algunas de las tcnicas empleadas en este primer anlisis de los datos se enumeran ms abajo en el listado de conceptos bsicos. Bsicamente, se lleva a cabo un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central, para ver en qu medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central.Instituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesCuando la muestra que se ha tomado de la poblacin o proceso que se desea analizar, es decir, tenemos menos de 20 elementos en la muestra, entonces estos datos son analizados sinnecesidad de formar clases con ellos y a esto es a lo que se le llama tratamiento de datos noagrupados.DATOS AGRUPADOSInstituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesCuando la muestra consta de 30 o ms datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir de estas determinar las caractersticas de la muestra y por consiguiente las de la poblacin de donde fue tomada. Antes de pasar a definir cul es la manera de determinar las caractersticas de inters (media, mediana, moda, etc.) cuando se han agrupado en clases los datos de la muestra, es necesario que sepamos como se agrupan los datos.DATOS NO AGRUPADOSInstituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesMarca de clase (punto medio): punto que divide a la clase en dos partes iguales. Es el promedio entre los lmites superior e inferior de la clase.

Intervalo de clase: para una distribucin de frecuencias que tiene clases del mismo tamao, el intervalo de clase se obtiene restando el lmite inferior de una clase del lmite inferior de la siguiente.FRECUENCIA DE CLASEInstituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesEs la relacin o cociente entre la frecuencia absoluta y el nmero total de observaciones. Es laproporcin entre la frecuencia de un intervalo y el nmero total de datos.FRECUENCIA RELATIVAInstituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesPunto medio es el punto que divide a un segmento en dos partes iguales.

El punto medio de un segmento, es nico y equidista de los extremos del segmento. Cumpliendo esta ltima condicin, pertenece a la mediatriz del segmento.

La frmula para determinar el punto medio de un segmento en el plano, con coordenadas: (x1,y1) y(x2,y2) es: [(x1 + x2) / 2] + [(y1 + y2) / 2]PUNTO MEDIOInstituto tecnolgico superior de Comalcalcoprobabilidad y estadsticaING. SISTEMAS ComputacionalesSon los valores extremos que tiene el intervalo de clase, inferior y superior, entre los cuales van a estar los valores de los datos agrupados en ese intervalo de clase.LIMITESIntegrantesMarco AntonioLluvia CristalKarinaFernando17