conceptos

1. PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
Edgar Márquez de la Cruz
Ing. En Sistemas Computacionales
Semestre: 2 – Grupo: A

2. Temas a exponer
3.1.- Conceptos Basicos de Estadistica
3.2.- Descripción de datos: datos
agrupados y no agrupados, frecuencia de
clase, frecuencia relativa, punto medio y
limites de clase.

3. La estadística es una rama de las matemáticas
que conjunta herramientas para recolectar,
organizar, presentar y analizar datos numéricos
u observacionales. Presenta números que
describen una característica de una muestra.
Resulta de la manipulación de datos de la
muestra según ciertos procedimientos
especificados.
Conceptos Básicos de Estadistica

4. División de la Estadística
La
Estadística
Descriptiva:
Que se dedica a los
métodos de
recolección,
descripción,
visualización y
resumen de datos
originados a partir
de los fenómenos
en estudio. Los
datos pueden ser
resumidos
numérica o
gráficamente.
Ejemplos básicos
de parámetros
estadísticos son:
La media y la
desviación
estándar.
Algunos ejemplos
gráficos son:
Histograma,
pirámide
poblacional, etc.

5. División de la Estadística
La
Inferencia
Estadística:
se dedica a la
generación de los
modelos,
inferencias y
predicciones
asociadas a los
fenómenos en
cuestión teniendo
en cuenta la
aleatoriedad de
las
observaciones.
Se usa para
modelar patrones
en los datos y
extraer
inferencias acerca
de la población
bajo estudio.
Estas inferencias
pueden tomar la
forma de
respuestas a
preguntas si/no

6. Población: Es el conjunto sobre el que
estamos interesados en obtener conclusiones
(hacer inferencia).
-Normalmente es demasiado grande para poder
abarcarlo.
Muestra: Es un subconjunto de la población al
que tenemos acceso y sobre el que realmente
hacemos las observaciones (mediciones).
- Debería ser “representativo”
- Esta formado por miembros “seleccionados” de
la población (individuo, unidades
experimentales).

7. Variable: una variable es una característica
observable que varia entre los diferentes
individuos de una población. La información que
disponemos de cada individuo es resumida en
variables
Muestra Aleatoria: Es una muestra bien
representativa de la población. Se considera que
cada elemento de la población 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 cuantitativas
no se pueden medir
numéricamente
tienen valor numérico
por e. nacionalidad, color
de la piel, sexo
edad, precio de un
producto, ingresos
anuales

8. Parámetro: Es una cantidad numérica calculada
sobre una población.
- La altura media de los individuos de un país.
- La idea es resumir toda la información que hay
en la población en unos pocos números
(parámetros).
Estadístico: Ídem (cambiar población por
muestra).
- La altura media de los que estamos en este
aula.
• Somos una muestra (¿representativa?) de la
población.
- Si un estadístico se usa para aproximar un
parámetro también se le suele llamar estimador.

9. Censo: es un listado de una o más características
de todos los elementos de una población. Los
censos poblacionales se hacen cada 10 años a
nivel mundial.
Encuesta: Es un listado de una o mas
características de todos los elementos de una
muestre.
Dato: es un valor particular de la variable.

10. Descripción de datos: datos agrupados y no
agrupados, frecuencia de clase, frecuencia relativa,
punto medio y limites de clase.
La estadística descriptiva es una parte de la estadística que se
dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es muy
básico, pero fundamental en todo estudio. Aunque hay tendencia a
generalizar a toda la población las primeras conclusiones obtenidas
tras un análisis descriptivo, su poder inferencia es mínimo y debería
evitarse tal proceder. Otras ramas de la estadística se centran en el
contraste de hipótesis y su generalización a la población.
Algunas de las técnicas empleadas en este primer análisis de los
datos se enumeran más abajo en el listado de conceptos básicos.
Básicamente, se lleva a cabo un estudio calculando una serie de
medidas de tendencia central, para ver en qué medida los datos se
agrupan o dispersan en torno a un valor central.

11. Cuando la muestra que se ha tomado de la
población o proceso que se desea analizar, es
decir, tenemos menos de 20 elementos en la
muestra, entonces estos datos son analizados sin
necesidad de formar clases con ellos y a esto es a
lo que se le llama tratamiento de datos no
agrupados.

12. Cuando la muestra consta de 30 o más datos, lo
aconsejable es agrupar los datos en clases y a
partir de estas determinar las características de la
muestra y por consiguiente las de la población de
donde fue tomada. Antes de pasar a definir cuál es
la manera de determinar las características de
interés (media, mediana, moda, etc.) cuando se
han agrupado en clases los datos de la muestra,
es necesario que sepamos como se agrupan los
datos.

13. Marca de clase (punto medio): punto que divide a
la clase en dos partes iguales. Es el promedio
entre los límites superior e inferior de la clase.
Intervalo de clase: para una distribución de
frecuencias que tiene clases del mismo tamaño, el
intervalo de clase se obtiene restando el límite
inferior de una clase del límite inferior de la
siguiente.

14. Es la relación o cociente entre la frecuencia
absoluta y el número total de observaciones. Es la
proporción entre la frecuencia de un intervalo y el
número total de datos.

15. Punto medio es el punto que divide a un segmento
en dos partes iguales.
El punto medio de un segmento, es único y
equidista de los extremos del segmento.
Cumpliendo esta última condición, pertenece a la
mediatriz del segmento.
La fórmula 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]

16. Son 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.

17. Integrantes
• Marco Antonio
• Lluvia Cristal
• Karina
• Fernando