1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA APRENDICES: JUANCAMILO SOLANO QUINTERO VICTOR FABIAN ARCINIEGAS QUINTERO Nª 29220 TECNOLOGIA GESTION LOGISTICA

2. PROCESAR LA INFORMACION DE ACUAERDO CON LOS MANUALES DE INFORMACION INSTRUCTOR EDISON MORALES MODULO

3. ESTADISTICA DESCRIPTIVA Es una gran parte de la estadística que se dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población, las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central.

4. Variable cualitativa Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos: Variable cualitativa nominal Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo. Tipos de variables

5. Variable cualitativa ordinal: expresa modalidades no numéricas , en las que existe un orden. Por ejemplo: la nota de un examen: Excelente, Sobresaliente, Aceptable y Deficiente. Variable cuantitativa: Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas . Variable discreta: Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.

6. Variable continua: Es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75. En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales.

7. Las variables aleatorias pueden ser discretas y continuas: Una variable discreta se considera así si los valores que asume se pueden contar. Una variable continua es aquella que pueden asumir cualquier valor dentro de un intervalo, por lo cual tiene un numero infinito de valores posibles. VARIABLES DISCRETAS Y CONTUNUAS

8. INDIVIDUO POBLACION Y MUESTRA POBLACIÓN Llamamos población estadística, universo o colectivo al conjunto de referencia sobre el cual van a recaer las observaciones. INDIVIDUOS Se llama unidad estadística o individuo a cada uno de los elementos que componen la población estadística. El individuo es un ente observable que no tiene por qué ser una persona, puede ser un objeto, un ser vivo, o incluso algo abstracto. MUESTRA Es un subconjunto de elementos de la población. Se suelen tomar muestras cuando es difícil o costosa la observación de todos los elementos de la población estadística.

9. Una distribución de los datos en categorías que ha demostrado ser útil al organizar los procedimientos estadísticos, es la distinción entre variables discretas y variables continuas. Elementos fundamentales para la distribución de frecuencias: Rango amplitud total las clases El numero de clase valor de intervalo o amplitud. DISTRIBUCION FRECUENCIA

10. . 44 - 47 43,5 – 47,5 45,5 2 6,67 Tabla de frecuencia

12. Las medidas de posición nos facilitan información sobre la serie de datos que estamos analizando. Estas medidas permiten conocer diversas características de esta serie de datos. media aritmética:En matemáticas y estadística, la media aritmética (también llamada promedio o simplemente media) de un conjunto finito de números es igual a la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos Medidas de tendencia central

13. la media geométrica de una cantidad arbitraria de números (digamos n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los números. Mediana: una mediana es el valor de la variable que deja el mismo número de datos antes y después que él, una vez ordenados estos. De acuerdo con esta definición el conjunto de datos menores o iguales que la mediana representarán el 50% de los datos, y los que sean mayores que la mediana representarán el otro 50% del total de datos de la muestra. Moda: es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos

14. Medidas de dispersión también llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos.

15. Rango: El rango o recorrido estadístico es la diferencia entre el valor mínimo y el valor máximo en un grupo de números aleatorios. varianza: Es una medida estadística que mide la dispersión de los valores respecto a un valor central (media), es decir, la media de las diferencias cuadráticas de las puntuaciones respecto a su media aritmética. Desviación típica: La varianza a veces no se interpreta claramente, ya que se mide en unidades cuadráticas. Para evitar ese problema se define otra medida de dispersión, que es la desviación típica, o desviación estándar, que se halla como la raíz cuadrada positiva de la varianza.

16. coeficiente de pearson:Se define como el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas (raíz cuadrada de las varianzas). HISTOGRAMA Es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. En el eje vertical se representan las frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos.

17. Diagramas de barras simples: Representa la frecuencia simple (absoluta o relativa) mediante la altura de la barra la cual es proporcional a la frecuencia simple de la categoría que representa.

18. Diagramas de barras compuesta: Se usa para representar la información de una tabla de doble entrada o sea a partir de dos variables, las cuales se representan así; la altura de la barra de la representa la frecuencia simple de las modalidades o categorías de la variable y esta altura es proporcional a la frecuencia simple de cada modalidad.

19. Diagramas de barras agrupadas Se usa para representar la información de una tabla de doble entrada o sea a partir de dos variables, el cual es representado mediante un conjunto de barras como se clasifican respecto a las diferentes modalidades.

20. Ojiva porcentual: Es un gráfico acumulativo, el cual es muy útil cuando se quiere representar el rango porcentual de cada valor en una distribución de frecuencias

21. Polígono de frecuencias: Es un gráfico de líneas que se usa para presentar las frecuencias absolutas de los valores de una distribución en el cual la altura del punto asociado a un valor de las variables es proporcional a la frecuencia de dicho valor.

22. El anterior trabajo nos ayudo a identificar temas importantes de la estadística tales como: tipos de variables, tablas de frecuencia, medidas de tendencia central y tipos de histogramas. Los cuales son muy importantes para nuestra completa formación ya que a la hora de desempeñarnos en el campo productivo podremos gestionar informes de las empresas ordenadamente. conclusión