INSTITUTO SUPERIOR TECNOLGICO PRIVADO CEPEA

TEMA: UNIVERSO, MUESTRA Y TECNICAS DE RECOLECCION DE DATOS

INTEGRANTE: OBesso Martnez, Katiuska

CURSO: Fundamentos de la investigacin cientfica

PROFESOR: Rodolfo Guibovich del Carpio

2013Lima Per

BAILE 6UNIVERSO, MUESTRA Y TECNICAS DE RECOLECCION DE DATOS

1. QU SE ENTIENDE POR UNIVERSO?Eluniversoes la totalidad delespacioy deltiempo, de todas las formas de lamateria, laenergay el impulso, las leyes yconstantes fsicasque las gobiernan. Sin embargo, el trminouniversopuede ser utilizado en sentidos contextuales ligeramente diferentes, para referirse a conceptos como elcosmos, elmundoo lanaturaleza. Observacionesastronmicasindican que el universo tiene una edad de 13,73 0,12millardosde aos (entre 13730 y 13810 millones de aos) y por lo menos 93.000 millones deaos luzde extensin.El evento que se cree que dio inicio al universo se denominaBig Bang. En aquel instante toda la materia y la energa del universo observable estaba concentrada en un punto dedensidadinfinita. Despus delBig Bang, el universo comenz a expandirse para llegar a su condicin actual, y contina hacindolo. Debido a que, segn lateora de la relatividad especial, la materia no puede moverse a una velocidad superior a lavelocidad de la luz, puede parecer paradjico que dos objetos del universo puedan haberse separado 93 mil millones de aos luz en un tiempo de nicamente 13 mil millones de aos; sin embargo, esta separacin no entra en conflicto con lateora de la relatividad general, ya que sta slo afecta al movimiento en el espacio, pero no al espacio mismo, que puede extenderse a un ritmo superior, no limitado por la velocidad de la luz. Por lo tanto, dosgalaxiaspueden separarse una de la otra ms rpidamente que la velocidad de la luz si es el espacio entre ellas el que se dilata.

2. TIPOS DE UNIVERSOS: Las galaxias: Las galaxias estn distribuidas por todo el universo y presentan caractersticas muy diversas, tanto en lo que respecta a su configuracin como a su antigedad. Las ms pequeas abarcan alrededor de 3.000 millones de estrellas, y las galaxias de mayor tamao pueden llegar a abarcar ms de un billn de astros. Estas ltimas pueden tener un dimetro de 170.000 aos luz, mientras que las primeras no suelen exceder de los 6.000 aos luz. LaVa Lctea:es nuestragalaxia. Segn las observaciones, posee una masa de 1012masas solaresy es de tipo espiral barrada. Con un dimetro medio de unos 100.000aos luzse calcula que contiene unos 200.000 millones de estrellas, entre las cuales se encuentra elSol. La distancia desde elSolal centro de la galaxia es de alrededor de 27.700 aos luz (8,5kpc) A simple vista, se observa como una estela blanquecina de forma elptica, que se puede distinguir en las noches despejadas. Lo que no se aprecian son sus brazos espirales, en uno de los cuales, el llamadobrazo de Orin, est situado nuestro sistema solar, y por tanto la Tierra. Las constelaciones: Tan slo 3 galaxias distintas a la nuestra son visibles a simple vista. Tenemos laGalaxia de Andrmeda, visible desde el Hemisferio Norte; laGran Nube de Magallanes, y laPequea Nube de Magallanes, en el Hemisferio Sur celeste. El resto de las galaxias no son visibles al ojo desnudo sin ayuda de instrumentos. S que lo son, en cambio, las estrellas que forman parte de laVa Lctea. Estas estrellas dibujan a menudo en el cielo figuras reconocibles, que han recibido diversos nombres en relacin con su aspecto. Estos grupos de estrellas de perfil identificable se conocen con el nombre deconstelaciones. LaUnin Astronmica Internacionalagrup oficialmente las estrellas visibles en 88 constelaciones, algunas de ellas muy extensas, comoHidrao laOsa Mayor, y otras muy pequeas comoFlechayTringulo. Las estrellas: Son los elementos constitutivos ms destacados de lasgalaxias. Las estrellas son enormes esferas de gas que brillan debido a sus gigantescas reacciones nucleares. Cuando debido a la fuerza gravitatoria, la presin y la temperatura del interior de una estrella es suficientemente intensa, se inicia lafusin nuclearde sus tomos, y comienzan a emitir una luz roja oscura, que despus se mueve hacia el estado superior, que es en el que est nuestro Sol, para posteriormente, al modificarse las reacciones nucleares interiores, dilatarse y finalmente enfriarse.

3. QUE ES MUESTRA:Una muestra estadstica (tambin llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una poblacin estadstica.Las muestras se obtienen con la intencin de inferir propiedades de la totalidad de la poblacin, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta caracterstica la inclusin de sujetos en la muestra debe seguir una tcnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una informacin similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste.4. TIPOS DE MUESTRA Muestreo de conveniencia o por seleccin intencionada: aqu la muestra similar al universo objetivo es seleccionada a partir de mtodos no aleatorios. La representatividad de dicha muestra es determinada por el investigador de manera subjetiva. Por funcionar de esta manera, las muestras suelen tener sesgos, por lo que lo ideal es recurrir a esta tcnica cuando no quede ninguna otra alternativa.Muestreo aleatorio: en este todos los elementos que lo componen tienen exactamente la misma posibilidad de ser elegidos. Estos elementos son seleccionados de forma azarosa por medio de nmeros aleatorios. Existen distintas formas de realizar el muestreo aleatorio, entre ellas: Muestreo aleatorio simple: este mtodo es muy simple y se caracteriza por la extraccin de los individuos de una lista de forma azarosa. Cuando el universo es muy numeroso y complejo, no suele resultar eficaz. Muestreo sistemtico: en este caso, el primer individuo se extrae al azar y a partir de este se elije, a intervalos constantes, el resto. Este mtodo resulta ms sencillo que el muestreo aleatorio simple y adems no precisa de un listado elaborado para seleccionar a los individuos. Si bien el muestreo sistemtico es aplicable a la mayora de los casos, se debe tener en cuenta que la caracterstica que se est estudiando no posea una periodicidad igual a la del muestreo. Muestreo aleatorio estratificado: para realizar este muestreo se debe dividir a la poblacin en grupos de acuerdo a un carcter especfico y luego, cada uno de estos grupos es muestreado aleatoriamente, obteniendo as una parte que sea proporcional a la muestra. Estos muestreo son tiles cuando la caracterstica que determina la divisin de la poblacin est relacionada con la variable que quiera estudiarse. Muestreo aleatorio por conglomerados: aqu, la poblacin es dividida en grupos que posean caractersticas similares entre ellos. Luego de realizar esto, algunos grupos son analizados completamente dejando de lado al resto. Muestreo mixto: en este caso se utilizan al menos dos de los mtodos mencionados anteriormente. Esto ocurre cuando la poblacin a estudiar es sumamente compleja, por lo que la aplicacin de un solo mtodo resultara difcil o resultara ineficiente.5. TECNICAS PARA REDUCIR DATOS.

Filtrado de datos: El propsito es la reduccin de la cantidad de datos que el sistema debe manejar, eliminando los datos que no son tiles para el sistema de deteccin. Este filtrado se suele llevar a cabo mediante sistemas expertos, que implementan mediante reglas los heursticos adecuados. Tambin existen sistemas que implementan esto de una manera adaptativa empleando redes neuronales. Estos sistemas asumen que la actividad de los usuarios poseen modelos que pueden detectarse, y que existen correlaciones entre los datos de los audits. Seleccin de caractersticas: En los sistemas de clasificacin, puede haber algunos datos que pueden dificultar el proceso, adems, es posible, que haya rasgos redundantes en la informacin. Esta seleccin de caractersticas pretende buscar aquellas que mejor clasifican los datos. Las caractersticas provienen de los sistemas de control de seguridad y los modelos de entrenamiento se obtienen a partir de intentos de intrusiones y del comportamiento normal. Agrupamiento de datos: Se puede usar para descubrir modelos ocultos y caractersticas, especiales que pueden usarse en deteccin. Tambin pueden usarse estas tcnicas de agrupamiento( clustering) para la reduccin del almacenamiento de caractersticas guardando los grupos de datos semejantes en lugar de la informacin individualmente. Estas tcnicas se basan esencialmente en tcnicas de generalizacin, que son apropiadas a la hora de reducir el espacio necesario para almacenamiento puesto que vamos hacia caractersticas generales

BIBLIOGRAFIA:http://www.tiposde.org/ciencias-exactas/233-tipos-de-muestra-estadistica/#ixzz2hehcDF1U