Trabajo tecnologia Helen Avendaño Valentina Gonzalez

1. Estadística
Propósito: comprende la estructura de la estadística sus componentes y su utilidad
- Explique que es estadística?
- Explique el origen de la estadística?
- Explique las clases de estadística?
- ¿Que son cuadros estadísticos?
- ¿Cuales son los elementos de recolección de información?
- Explique cual es la importancia de la estadística
- Explique 10 lugares en los que se hace estadísticas y para que?
- ¿Que es la probabilidad?
- ¿Cuales son las teorías de la probabilidad?
- Cuales son los exponentes?
- Explique las técnicas de análisis estadístico
- Explique las disciplinas especializadas

2. La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en
términos de una relación sumisa, y que han sido recopilado a partir de otros datos numéricos.
La estadística es una técnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o
colectivo, cuya mediación requiere una masa de observaciones de otros fenómenos más simples llamados
individuales o particulares
La estadística es la ciencia que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a
una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación de los fenómenos

3. El término alemán Statistik, que fue primeramente introducido por Gottfried Achenwall (1749), designaba
originalmente el análisis de datos del Estado, es decir, la "ciencia del Estado" (también llamada aritmética
política de su traducción directa del inglés). No fue hasta el siglo XIX cuando el término estadística adquirió
el significado de recolectar y clasificar datos. Este concepto fue introducido por el militar británico Sir John
Sinclair (1754-1835).
En su origen, por tanto, la Estadística estuvo asociada a los Estados, para ser utilizados por el gobierno y
cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La colección de datos acerca de estados y localidades
continúa ampliamente a través de los servicios de estadística nacionales e internacionales. En particular, los
censos suministran información regular acerca de la población.

4. · Estadística Descriptiva: Se define como la
ciencia que sistematiza, recoge, ordena y presenta
los datos referentes a un asunto, fenómeno o
problema de investigación, sin pretender extender
las conclusiones que puedan extraerse de los datos
a otros grupos distintos o mas amplios. Se calcula a
partir de los datos de una muestra o de una
población. Ejemplo:
• El nivel promedio de inteligencia obtenido
mediante la prueba Stanford Binet, resultó ser 104
para el grupo dos de estudiantes de Psicología.
• Durante los últimos dos días se han informado un
total de ocho homicidios.
• En una entrevista a 1100 electores, se obtuvo la
siguiente información: el candidato del
Partido Conservador obtuvo la preferencia de un
44% de los encuestados, mientras que un 45% optó
por el candidato del Partido Liberal y aún se
mantiene un 11% indeciso.

5. · Estadística Inferencial : Su objetivo parte de la deducción de
leyes que rigen los diferentes fenómenos estudiados, para de esa
forma hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u
obtener conclusiones.
Es decir, que para un análisis estadístico inferencial se requiere
utilizar técnicas, procesamientos y análisis estadísticos más
avanzados con los datos estadísticos obtenidos de la muestra,
para así confirmar la veracidad de las inferencias que se haga
sobre la respectiva población a que corresponde la muestra.
Generalmente, este tipo de análisis emplea como herramienta
básica el cálculo de probabilidades y se lleva cabo para exponer
relaciones de causa y efecto, así como probar hipótesis y teorías
científicas.
Ejemplo:
• Los estudiantes de Psicología que obtuvieron un IQ de
inteligencia sobre 120, probablemente obtendrán sobre 700
puntos en cada área de la prueba de admisión para ingreso a la
universidad.
• Si aún hay un 11% de los electores indecisos y si la población
electoral es de cerca de 88 millones electores, quiere decir que
aún hay cerca de 10 millones de electores quienes realmente
decidirán cuál va a ser el candidato ganador.

6. Los cuadros estadísticos se clasifican por su contenido o por su estructura o formato, de la siguiente forma:
-POR SU CONTENIDO:
Cuadros generales o de referencia
Los cuadros generales o de referencia presentan gran cantidad de datos a un nivel muy desagregado. Las
instituciones productoras de datos los prefieren para difundir sus datos porque proporcionan mucho detalle,
de esta forma se logra satisfacer la mayor parte de las necesidades de información de los usuarios. Son muy
usados para la difusión de los datos de censos y encuestas. Ejemplo de este tipo de cuadros son las
tabulaciones censales que se ponen a disposición de los usuarios.
Cuadros específicos o de resumen
Estos cuadros son más pequeños que los de referencia, en ellos sólo se incluyen los datos que interesa
destacar. Son muy usados por los investigadores para presentar y analizar los resultados de sus estudios.
Son cuadros más elaborados, en el sentido que pueden contener información adicional como: porcentajes,
tasas, promedios o razones.
- POR SU ESTRUCTURA O FORMATO
Dividido, Vertical, Horizontal, Paralelo o doble pagina, Formas compuestas

8. LA ENTREVISTA
Las entrevistas se utilizan para recabar información en forma verbal, a través de preguntas que propone el
analista. Quienes responden pueden ser gerentes o empleados, los cuales son usuarios actuales
del sistema existente, usuarios potenciales del sistema propuesto o aquellos que proporcionarán datos o
serán afectados por la aplicación propuesta. El analista puede entrevistar al personal en forma individual o
en grupos algunos analistas prefieren este método a las otras técnicas que se estudiarán más adelante. Sin
embargo, las entrevistas no siempre son la mejor fuente de datos de aplicación.
LA ENCUESTA
Es una técnica de recogida de datos mediante la aplicación de un cuestionario a una muestra de individuos. A
través de las encuestas se pueden conocer las opiniones, las actitudes y los comportamientos de los
ciudadanos.
En una encuesta se realizan una serie de preguntas sobre uno o varios temas a una muestra de personas
seleccionadas siguiendo una serie de reglas científicas que hacen que esa muestra sea, en su conjunto,
representativa de la población general de la que procede.

9. LA OBSERVACION
es la técnica de recogida de la información que consiste básicamente, en observar, acumular e interpretar
las actuaciones, comportamientos y hechos de las personas o objetos, tal y como las realizan
habitualmente. En este proceso se busca contemplar en forma cuidadosa y sistemática como se desarrolla
dichas características en un contexto determinado, sin intervenir sobre ellas o manipularlas. También se
conoce como observación a la nota escrita que explica, aclara o corrige un dato, error o información que
puede confundir o hacer dudar. Por lo general, esta aclaratoria se encuentra en libros, textos o escritos

10. Importancia de la estadística
La estadística resulta fundamental para conocer el comportamiento de ciertos eventos, por lo que ha
adquirido un papel clave en la investigación. Se usa como un valioso auxiliar y en los diferentes campos del
conocimiento y en las variadas ciencias. Es un lenguaje que permite comunicar información basada en datos
cuantitativos.
Es tan importante que casi no existe actividad humana en que no esté involucrada la Estadística. Las
decisiones más importantes de nuestra vida se toman con base en la aplicación de la estadistica
La estadística es de gran importancia en la investigación científica debido a que:
-Permite una descripción más exacta.
-Nos obliga a ser claros y exactos en nuestros procedimientos y en nuestro pensar. Permite resumir los
resultados de manera significativa y cómoda.
-Nos permite deducir conclusiones generales.

11. • Colegio: Para sacar notas
• Empresa: para sacar los sueldos de los empleados
• Universidad: para sacar las notas de los estudiantes
• Bancos: Para sacar las cuentas de los clientes
• Industria: Para contar el alimento que haya
• Alcaldía: Para contar las casas de la ciudad o pueblo
• Tienda: Para contar el dinero del negocio
• Supermercados: Para hacer el recuento de los alimentos que han llegado
• Hospitales: Para contar el registro de los pacientes
• Cooperativas: Para contar los materiales con los que se va a trabajar

12. La probabilidad es una medición numérica que va de 0 a 1 de la posibilidad de que un evento ocurra. Si da
cerca de 0 es improbable que ocurra el evento y si da cerca de uno es casi seguro que ocurra.
P (a): nº de resultados en que ocurra a
Nº de resultados posibles
Tipos de sucesos
Exhaustivo: se dice que dos o más sucesos son exhaustivos si se consideran todos los posibles resultados.
Simbólicamente: p (A o B o...) = 1
No exhaustivos: se dice que dos o más sucesos son exhaustivos si no cubren todos los posibles resultados.
Mutuamente excluyentes: sucesos que no pueden ocurrir en forma simultánea:
P(A y B) = 0 y p(A o B) = p(A) + p (B)
Ejemplo: hombres, mujeres

13. El concepto de probabilidad nace con el deseo del hombre de conocer con certeza los eventos futuros. Es por
ello que el estudio de probabilidades surge como una herramienta utilizada por los nobles para ganar en
los juegos y pasatiempos de la época. El desarrollo de estas herramientas fue asignado a los matemáticos de
la corte.
Con el tiempo estas técnicas matemáticas se perfeccionaron y encontraron otros usos muy diferentes para la
que fueron creadas. Actualmente se continúo con el estudio de nuevas metodologías que permitan maximizar
el uso de la computación en el estudio de las probabilidades disminuyendo, de este modo, los márgenes de
error en los cálculos.
A través de la historia se han desarrollado tres enfoques conceptuales diferentes para definir la probabilidad
y determinar los valores de probabilidad:
El enfoque clásico
Dice que si hay x posibles resultados favorables a la ocurrencia de un evento A y z posibles resultados
desfavorables a la ocurrencia de A, y todos los resultados son igualmente posibles y mutuamente excluyente
(no pueden ocurrir los dos al mismo tiempo), entonces la probabilidad de que ocurra A es:

15. Pierre de Fermat: (1601-1665) nació en Francia y tuvo
una buena educación ya que su padre disponía de medios
económicos. Estudió leyes e hizo aportaciones al desarrollo
inicial del Cálculo de Probabilidades.
Blaise Pascal (1623-1662) fue filósofo, matemático y
físico francés. Fue un
alumno precoz (con 12 años empieza a trabajar por su
cuenta en Geometría), que
destacó pronto en matemáticas debido a las enseñanzas
de su padre
Juan Caramuel Lobkowitz (1606-1682) Nació en
Madrid,
de inteligencia superdotada a los doce años componía
tablas
astronómicas. Estudió Humanidades y Filosofía en la
Universidad
de Alcalá de Henares. También estudió Teología.

16. Christiaan Huygens (1629-1694) Matemático y físico se
esperaba de él que fuese
diplomático, sin embargo fue un excelente científico,
haciendo grandes contribuciones
a las matemáticas, física y astronomía. Estudió en la
Universidad de Leiden en el College of Orange en
Breda. Pasó 14 años en París en la Académie des
Sciences.
Jacob Bernoulli (1654-1705) fue obligado por sus padres
a estudiar Teología y
Filosofía, no obstante él por su cuenta se dedicó a
estudiar matemáticas. Estudió con
los mejores matemáticos y físicos de la época. A su
hermano Johann su padre lo
obligó a estudiar medicina, pero le pidió a Jacob que le
enseñase matemáticas
Abraham de Moivre (1667-1754) nació en Francia y
murió en Londres.
Recibió clases privadas de Matemáticas y en 1685
emigra a Londres donde aspiraba a
convertirse en Catedrático, pero no lo consigue.

17. Tomas Bayes (1702-1761) nació en Londres y recibió
una educación privada,
parece que uno de sus profesores pudo ser De Moivre.
Bayes fue clérigo hasta que se
retira de esta tarea en 1752.
Pierre – Simon LAPLACE (1749-1827) nació en
Francia, provenía de
antepasados muy humildes, su padre poseía una granja
y no pudo darle unos buenos
estudios, pero cuando demostró tener un talento
extraordinario para las matemáticas,
algunos de sus parientes y vecinos le ayudaron a
emprender los estudios Universitarios.
Kolmogorov, A. Nikolaevich (1903 -1987) nació en
Rusia. Su madre
murió en el parto y su padre estuvo exiliado y regresó
después de
la Revolución, pero murió pronto, cuando Kolmogorov
tenía
dieciséis años.

18. Técnicas Estadísticas de Análisis de Datos
• Descripción de datos. Estadísticos de una variable
• Distribuciones de probabilidad e intervalos de confianza
• Contrastes de hipótesis. Tipos
• Relaciones entre atributos
• Nominales- Numéricos: Tests de comparación de medias (muestras
dependientes e independientes) y análisis de varianza.
• Numéricos - Numéricos: Análisis de Regresión
• Nominales-Nominales: Tablas de Contingencia. Tests de
independencia y comparación de proporciones.
• Aplicación de técnicas estadísticas a la clasificación
• Clasificación mediante regresión numérica
• Clasificador bayesiano

19. Algunos campos de investigación usan la estadística tan extensamente que tienen terminología especializada.
Estas disciplinas incluyen:
•Ciencias actuariales
•Física estadística
•Estadística industrial
•Estadística espacial
•Matemática estadística
•Estadística en medicina
•Estadística en medicina veterinaria y zootecnia
•Estadística en nutrición
•Estadística en agronomía
•Estadística en planificación
•Estadística en investigación
•Estadística en restauración de obras
•Estadística en literatura
•Estadística en astronomía
•Estadística en antropología (antropometría)
•Estadística en historia
•Estadística militar
•Geoestadística

20. •Bioestadística
•Estadísticas de negocios
•Estadística computacional
•Estadística en ciencias de la salud
•Investigación de operaciones
•Estadísticas de consultoría
•Estadística de la educación, la enseñanza, y la formación
•Estadística en comercialización o mercadotecnia
•Cienciometría
•Estadística del medio ambiente
•Estadística en epidemiología
•Minería de datos (aplica estadística y reconocimiento de patrones para el
conocimiento de datos)
•Econometría (estadística económica)
•Estadística en ingeniería
•Geografía y sistemas de información geográfica, más
específicamente en análisis espacial
•Demografía
•Estadística en psicología (psicometría)
•Calidad y productividad
•Estadísticas sociales (para todas las ciencias sociales)