SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 41
Quants peixos hi ha en un llac? Quants taxis en una ciutat? Idees per activitats i projectes fent servir l’estadística Pere Grima [email_address] http://www-eio.upc.es/~grima/ CREAMat, 28 de gener de 2009
Contingut. Objectiu Peixos  (estimació de la grandària d’una població  pel mètode de la captura, marcatge i recaptura) Taxis  (estimació de la grandària d’una població amb els elements numerats) “ Fent servir l’estadística”  (més exemples) Objectiu : Donar idees sobre possibles activitats o treballs relacionats amb l’estadística
El llac Quants peixos hi ha?
Si poguéssim veure el que hi ha a dins...
Pesquem, marquem i els deixem anar 15  peixos
Els peixos marcats s’escampen... Tornem a pescar
Hipòtesi. Càlculs N : Nombre total de peixos M :  Marcats R :  Apareixen marcats  C :  Capturats  Segona Mostra Primera Mostra
Si poguéssim veure el que hi ha a dins... Hi ha 67 peixos. Error del 12% sobre el valor real La  realitat : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 10 27 38 31 30 39 37 33 36 34 42 40 41 46 45 44 43 51 28 29 47 48 49 50 52 53 35 32 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67
Qualitat de la estimació Què vol dir que  N  està “al voltant de” 75? Quina és la “bondat” del nostre estimador? Quina és la qualitat de la estimació si: N = 1000  M = 100 C = 100
Simulació amb Excel Podem simular  amb l’Excel
Applet
Simulant 10.000 vegades amb Minitab:    80 % + 429 - 231
Fent gràfics 80% 80% És un estimador  esbiaixat 7  13  769  1429
Es pot millorar? Es pot calcular un estimador que no tingui biaix? Com varia la qualitat de l’estimador en augmentar  M  i/o  C  ? I si es fan vàries repesques? I si...?
Amb boles....
Quants cigrons hi ha en 1 kg? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Quants taxis hi ha a Barcelona?
Fàcil! http://www.taxibarcelona.cat/tabid/308/Default.aspx
Sense repesca.... Els taxis estan numerats !
Fent servir la intuïció 16  28  45  48  68  72  81 Mostra de valors d’una població numerada:  Quants elements té la població?
Possibilitats Si tenim tota la població numerada es verifica que: Grandària de la població:  N Mitjana:  Mediana:  Exemple: 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10 Mitjana = Mediana = 5,5
Possibilitats A la nostra mostra: 16  28  45  48  68  72  81 Mediana: 48 Mitjana:  51,14 Estimacions: Inconvenient d’aquest sistema ?
L’inconvenient Pot donar una estimació evidentment  falsa... Exemple:  3,  4,  6,  15 Mitjana:  7 Mediana:  5
Solucionant l’inconvenient... 7  +   5  +   7  +   4  +  7 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  Suposem que els valors són:  8, 14, 22, 27, 35 ? 36   37  38   39   40   41   42 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  7  +  5  +  7  +  4  +  7 5 =  6  36   37  38   39   40   41 Aquest és un estimador excel·lent! (UMVUE)
La fórmula !! El promig de les diferències és: Per tant: : Primer valor, ordenats de menor a major : Últim valor, ordenats de menor a major
Comprovem que funciona 20  vegades El valor més gran: Millor estimació:
Cas pràctic
Altres situacions similars Roger W. Johnson: “ Estimating the  Size of a Population.  Teaching Statistics http://www.rsscse.org.uk/ts/gtb/contents.html
Iceberg i estadística ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Hi ha més del què es veu Percentatges Sondejos electorals Mitjanes Control de la Qualitat:  Què podem fer per millorar? Previsions: Quanta electricitat es gastarà demà? Estudis sociològics: Què volen els joves? Biologia: Animals en extinció Fiabilitat. Cada quant s’han de revisar les peces d’un avió? Economia: Quant augmenten els preus? Estudis de mercat: Què volen els consumidors? Investigació mèdica: És millor un nou medicament?
Quantificació de l’estil literari : longitud de les frases, freqüència d’ús de determinades paraules (paraules eina), selecció entre possibles alternatives,... Autor A Autor B Autor disputat A  o   B
Estilometria. Software Exercicis
 
Quantificació d’una imatge
 
 
 
Homes  Dones
Xipre - Grècia Xipre - Turquia Posició de sortida del guanyador
Font: www.malaprensa.com
Quants peixos hi ha en un llac? Quants taxis en una ciutat? Idees per activitats i projectes fent servir l’estadística Pere Grima [email_address] http://www-eio.upc.es/~grima/ CREAMat, 28 de gener de 2009

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Mais procurados (20)

L’electricitat i el magnetisme
L’electricitat i el magnetismeL’electricitat i el magnetisme
L’electricitat i el magnetisme
 
Energia
EnergiaEnergia
Energia
 
La funció de relació
La funció de relacióLa funció de relació
La funció de relació
 
Pràctica decantació aigua i oli
Pràctica decantació  aigua i oliPràctica decantació  aigua i oli
Pràctica decantació aigua i oli
 
Tema 3. tècniques de representació gràfica
Tema 3. tècniques de representació gràficaTema 3. tècniques de representació gràfica
Tema 3. tècniques de representació gràfica
 
Aigües Salvatges
Aigües SalvatgesAigües Salvatges
Aigües Salvatges
 
La reproduccio cel·lular
La reproduccio cel·lularLa reproduccio cel·lular
La reproduccio cel·lular
 
Configuració electrònica
Configuració electrònicaConfiguració electrònica
Configuració electrònica
 
Estats de la matèria i mescles
Estats de la matèria i mesclesEstats de la matèria i mescles
Estats de la matèria i mescles
 
Art romànic i gòtic
Art romànic i gòticArt romànic i gòtic
Art romànic i gòtic
 
MITOSI I MEIOSI
MITOSI I MEIOSIMITOSI I MEIOSI
MITOSI I MEIOSI
 
Notació científica
Notació científicaNotació científica
Notació científica
 
Mesurar
MesurarMesurar
Mesurar
 
Criptografia: Codis Secrets Mònica Orpí
Criptografia: Codis Secrets  Mònica OrpíCriptografia: Codis Secrets  Mònica Orpí
Criptografia: Codis Secrets Mònica Orpí
 
UD2 LES CAPES DE LA TERRA
UD2 LES CAPES DE LA TERRAUD2 LES CAPES DE LA TERRA
UD2 LES CAPES DE LA TERRA
 
Tema 2. dibuix tècnic. 1 eso
Tema 2. dibuix tècnic. 1 esoTema 2. dibuix tècnic. 1 eso
Tema 2. dibuix tècnic. 1 eso
 
UD2 LA TECTÒNICA DE PLAQUES
UD2 LA TECTÒNICA DE PLAQUESUD2 LA TECTÒNICA DE PLAQUES
UD2 LA TECTÒNICA DE PLAQUES
 
4t ESO - Biologia i Geologia - Tema 01 - La cèl.lula i la divisió cel.lular
4t ESO - Biologia i Geologia - Tema 01 - La cèl.lula i la divisió cel.lular4t ESO - Biologia i Geologia - Tema 01 - La cèl.lula i la divisió cel.lular
4t ESO - Biologia i Geologia - Tema 01 - La cèl.lula i la divisió cel.lular
 
El medi intern
El medi internEl medi intern
El medi intern
 
Electricitat
ElectricitatElectricitat
Electricitat
 

Destaque

Els escacs relacionats amb les matemàtiques
Els escacs relacionats amb les matemàtiquesEls escacs relacionats amb les matemàtiques
Els escacs relacionats amb les matemàtiquesCRP del Tarragonès
 
Per pescar val més una xarxa que una canya
Per pescar val més una xarxa que una canyaPer pescar val més una xarxa que una canya
Per pescar val més una xarxa que una canyaguest0b7991
 
Jornades conjuntes TICTACTOC
Jornades conjuntes TICTACTOCJornades conjuntes TICTACTOC
Jornades conjuntes TICTACTOCCREAMAT
 
10 idees per ensenyar/aprendre matemàtiques
10 idees per ensenyar/aprendre matemàtiques10 idees per ensenyar/aprendre matemàtiques
10 idees per ensenyar/aprendre matemàtiquesLluís Mora
 
Competencies bàsiques
Competencies bàsiquesCompetencies bàsiques
Competencies bàsiquesGueraudesella
 
Ponts entre divulgació i educació matemàtica. Què fem des del CREAMAT?
Ponts entre divulgació i educació matemàtica. Què fem des del CREAMAT?Ponts entre divulgació i educació matemàtica. Què fem des del CREAMAT?
Ponts entre divulgació i educació matemàtica. Què fem des del CREAMAT?CREAMAT
 
Matematiquesicinema
MatematiquesicinemaMatematiquesicinema
Matematiquesicinemaximochust
 
Estadística. Seminari Les ciències i els infants. MNACTEC
Estadística. Seminari Les ciències i els infants. MNACTECEstadística. Seminari Les ciències i els infants. MNACTEC
Estadística. Seminari Les ciències i els infants. MNACTECLluís Mora
 
Presentacio creamat sta_coloma
Presentacio creamat sta_colomaPresentacio creamat sta_coloma
Presentacio creamat sta_colomacrpsantacolomag
 
Creamat Competencies Primaria Nuria Guitart
Creamat Competencies Primaria Nuria GuitartCreamat Competencies Primaria Nuria Guitart
Creamat Competencies Primaria Nuria Guitartguest0b7991
 
Rúbriques competencials i autoavaluació
Rúbriques competencials i autoavaluacióRúbriques competencials i autoavaluació
Rúbriques competencials i autoavaluacióJosep Bargalló Valls
 
Elements didàctics afavoridors de la competència matemàtica
Elements didàctics afavoridors de la competència matemàticaElements didàctics afavoridors de la competència matemàtica
Elements didàctics afavoridors de la competència matemàticareporteducacio
 
Matematiques familia - Idees
Matematiques familia - IdeesMatematiques familia - Idees
Matematiques familia - IdeesCREAMAT
 

Destaque (13)

Els escacs relacionats amb les matemàtiques
Els escacs relacionats amb les matemàtiquesEls escacs relacionats amb les matemàtiques
Els escacs relacionats amb les matemàtiques
 
Per pescar val més una xarxa que una canya
Per pescar val més una xarxa que una canyaPer pescar val més una xarxa que una canya
Per pescar val més una xarxa que una canya
 
Jornades conjuntes TICTACTOC
Jornades conjuntes TICTACTOCJornades conjuntes TICTACTOC
Jornades conjuntes TICTACTOC
 
10 idees per ensenyar/aprendre matemàtiques
10 idees per ensenyar/aprendre matemàtiques10 idees per ensenyar/aprendre matemàtiques
10 idees per ensenyar/aprendre matemàtiques
 
Competencies bàsiques
Competencies bàsiquesCompetencies bàsiques
Competencies bàsiques
 
Ponts entre divulgació i educació matemàtica. Què fem des del CREAMAT?
Ponts entre divulgació i educació matemàtica. Què fem des del CREAMAT?Ponts entre divulgació i educació matemàtica. Què fem des del CREAMAT?
Ponts entre divulgació i educació matemàtica. Què fem des del CREAMAT?
 
Matematiquesicinema
MatematiquesicinemaMatematiquesicinema
Matematiquesicinema
 
Estadística. Seminari Les ciències i els infants. MNACTEC
Estadística. Seminari Les ciències i els infants. MNACTECEstadística. Seminari Les ciències i els infants. MNACTEC
Estadística. Seminari Les ciències i els infants. MNACTEC
 
Presentacio creamat sta_coloma
Presentacio creamat sta_colomaPresentacio creamat sta_coloma
Presentacio creamat sta_coloma
 
Creamat Competencies Primaria Nuria Guitart
Creamat Competencies Primaria Nuria GuitartCreamat Competencies Primaria Nuria Guitart
Creamat Competencies Primaria Nuria Guitart
 
Rúbriques competencials i autoavaluació
Rúbriques competencials i autoavaluacióRúbriques competencials i autoavaluació
Rúbriques competencials i autoavaluació
 
Elements didàctics afavoridors de la competència matemàtica
Elements didàctics afavoridors de la competència matemàticaElements didàctics afavoridors de la competència matemàtica
Elements didàctics afavoridors de la competència matemàtica
 
Matematiques familia - Idees
Matematiques familia - IdeesMatematiques familia - Idees
Matematiques familia - Idees
 

Mais de guest0b7991

Trencant, partint, repartint
Trencant, partint, repartintTrencant, partint, repartint
Trencant, partint, repartintguest0b7991
 
Peccata Mundi: un programa de composició musical automàtica
Peccata Mundi: un programa de composició musical automàticaPeccata Mundi: un programa de composició musical automàtica
Peccata Mundi: un programa de composició musical automàticaguest0b7991
 
Plantejar i resoldre problemes a la classe de matemàtiques: Per què? Quan? Com?
Plantejar i resoldre problemes a la classe de matemàtiques: Per què? Quan? Com?Plantejar i resoldre problemes a la classe de matemàtiques: Per què? Quan? Com?
Plantejar i resoldre problemes a la classe de matemàtiques: Per què? Quan? Com?guest0b7991
 
Les matemàtiques per a mi són...
Les matemàtiques per a mi són...Les matemàtiques per a mi són...
Les matemàtiques per a mi són...guest0b7991
 
Competència Matemàtica des de totes les matèries
Competència  Matemàtica des de totes les matèriesCompetència  Matemàtica des de totes les matèries
Competència Matemàtica des de totes les matèriesguest0b7991
 
Matemàtiques en familia
Matemàtiques en familiaMatemàtiques en familia
Matemàtiques en familiaguest0b7991
 
Creamat Comptetències Infantil Dolça Vert
Creamat Comptetències Infantil Dolça VertCreamat Comptetències Infantil Dolça Vert
Creamat Comptetències Infantil Dolça Vertguest0b7991
 
Creamat Competencies Batxillerat Iolanda Guevara
Creamat Competencies Batxillerat Iolanda GuevaraCreamat Competencies Batxillerat Iolanda Guevara
Creamat Competencies Batxillerat Iolanda Guevaraguest0b7991
 
Creamat Competencies Eso Pili Royo
Creamat Competencies Eso Pili RoyoCreamat Competencies Eso Pili Royo
Creamat Competencies Eso Pili Royoguest0b7991
 

Mais de guest0b7991 (9)

Trencant, partint, repartint
Trencant, partint, repartintTrencant, partint, repartint
Trencant, partint, repartint
 
Peccata Mundi: un programa de composició musical automàtica
Peccata Mundi: un programa de composició musical automàticaPeccata Mundi: un programa de composició musical automàtica
Peccata Mundi: un programa de composició musical automàtica
 
Plantejar i resoldre problemes a la classe de matemàtiques: Per què? Quan? Com?
Plantejar i resoldre problemes a la classe de matemàtiques: Per què? Quan? Com?Plantejar i resoldre problemes a la classe de matemàtiques: Per què? Quan? Com?
Plantejar i resoldre problemes a la classe de matemàtiques: Per què? Quan? Com?
 
Les matemàtiques per a mi són...
Les matemàtiques per a mi són...Les matemàtiques per a mi són...
Les matemàtiques per a mi són...
 
Competència Matemàtica des de totes les matèries
Competència  Matemàtica des de totes les matèriesCompetència  Matemàtica des de totes les matèries
Competència Matemàtica des de totes les matèries
 
Matemàtiques en familia
Matemàtiques en familiaMatemàtiques en familia
Matemàtiques en familia
 
Creamat Comptetències Infantil Dolça Vert
Creamat Comptetències Infantil Dolça VertCreamat Comptetències Infantil Dolça Vert
Creamat Comptetències Infantil Dolça Vert
 
Creamat Competencies Batxillerat Iolanda Guevara
Creamat Competencies Batxillerat Iolanda GuevaraCreamat Competencies Batxillerat Iolanda Guevara
Creamat Competencies Batxillerat Iolanda Guevara
 
Creamat Competencies Eso Pili Royo
Creamat Competencies Eso Pili RoyoCreamat Competencies Eso Pili Royo
Creamat Competencies Eso Pili Royo
 

Último

MECANISMES I CINEMÀTICA 1r DE BATXILLERAT
MECANISMES I CINEMÀTICA 1r DE BATXILLERATMECANISMES I CINEMÀTICA 1r DE BATXILLERAT
MECANISMES I CINEMÀTICA 1r DE BATXILLERATLasilviatecno
 
XARXES UBANES I LA SEVA PROBLEMÀTICA.pptx
XARXES UBANES I LA SEVA PROBLEMÀTICA.pptxXARXES UBANES I LA SEVA PROBLEMÀTICA.pptx
XARXES UBANES I LA SEVA PROBLEMÀTICA.pptxCRIS650557
 
SISTEMA DIÈDRIC. PLANS, PAREL·LELISME,PERPENDICULARITAT,
SISTEMA DIÈDRIC. PLANS, PAREL·LELISME,PERPENDICULARITAT,SISTEMA DIÈDRIC. PLANS, PAREL·LELISME,PERPENDICULARITAT,
SISTEMA DIÈDRIC. PLANS, PAREL·LELISME,PERPENDICULARITAT,Lasilviatecno
 
ESCOLAERNESTLLUCHINFORME_BAREM_RESOLTES_BAREM.pdf
ESCOLAERNESTLLUCHINFORME_BAREM_RESOLTES_BAREM.pdfESCOLAERNESTLLUCHINFORME_BAREM_RESOLTES_BAREM.pdf
ESCOLAERNESTLLUCHINFORME_BAREM_RESOLTES_BAREM.pdfErnest Lluch
 
Plans Estudi per Especialitats - El Musical
Plans Estudi per Especialitats - El MusicalPlans Estudi per Especialitats - El Musical
Plans Estudi per Especialitats - El Musicalalba444773
 
Sílvia_López_Competic3_bloc000002_C8.pdf
Sílvia_López_Competic3_bloc000002_C8.pdfSílvia_López_Competic3_bloc000002_C8.pdf
Sílvia_López_Competic3_bloc000002_C8.pdfsilvialopezle
 

Último (8)

HISTÒRIES PER A MENUTS II. CRA Serra del Benicadell.pdf
HISTÒRIES PER A MENUTS II. CRA  Serra del Benicadell.pdfHISTÒRIES PER A MENUTS II. CRA  Serra del Benicadell.pdf
HISTÒRIES PER A MENUTS II. CRA Serra del Benicadell.pdf
 
MECANISMES I CINEMÀTICA 1r DE BATXILLERAT
MECANISMES I CINEMÀTICA 1r DE BATXILLERATMECANISMES I CINEMÀTICA 1r DE BATXILLERAT
MECANISMES I CINEMÀTICA 1r DE BATXILLERAT
 
itcs - institut tècnic català de la soldadura
itcs - institut tècnic català de la soldaduraitcs - institut tècnic català de la soldadura
itcs - institut tècnic català de la soldadura
 
XARXES UBANES I LA SEVA PROBLEMÀTICA.pptx
XARXES UBANES I LA SEVA PROBLEMÀTICA.pptxXARXES UBANES I LA SEVA PROBLEMÀTICA.pptx
XARXES UBANES I LA SEVA PROBLEMÀTICA.pptx
 
SISTEMA DIÈDRIC. PLANS, PAREL·LELISME,PERPENDICULARITAT,
SISTEMA DIÈDRIC. PLANS, PAREL·LELISME,PERPENDICULARITAT,SISTEMA DIÈDRIC. PLANS, PAREL·LELISME,PERPENDICULARITAT,
SISTEMA DIÈDRIC. PLANS, PAREL·LELISME,PERPENDICULARITAT,
 
ESCOLAERNESTLLUCHINFORME_BAREM_RESOLTES_BAREM.pdf
ESCOLAERNESTLLUCHINFORME_BAREM_RESOLTES_BAREM.pdfESCOLAERNESTLLUCHINFORME_BAREM_RESOLTES_BAREM.pdf
ESCOLAERNESTLLUCHINFORME_BAREM_RESOLTES_BAREM.pdf
 
Plans Estudi per Especialitats - El Musical
Plans Estudi per Especialitats - El MusicalPlans Estudi per Especialitats - El Musical
Plans Estudi per Especialitats - El Musical
 
Sílvia_López_Competic3_bloc000002_C8.pdf
Sílvia_López_Competic3_bloc000002_C8.pdfSílvia_López_Competic3_bloc000002_C8.pdf
Sílvia_López_Competic3_bloc000002_C8.pdf
 

Quants peixos hi ha en un llac? Quants taxis en una ciutat?

  • 1. Quants peixos hi ha en un llac? Quants taxis en una ciutat? Idees per activitats i projectes fent servir l’estadística Pere Grima [email_address] http://www-eio.upc.es/~grima/ CREAMat, 28 de gener de 2009
  • 2. Contingut. Objectiu Peixos (estimació de la grandària d’una població pel mètode de la captura, marcatge i recaptura) Taxis (estimació de la grandària d’una població amb els elements numerats) “ Fent servir l’estadística” (més exemples) Objectiu : Donar idees sobre possibles activitats o treballs relacionats amb l’estadística
  • 3. El llac Quants peixos hi ha?
  • 4. Si poguéssim veure el que hi ha a dins...
  • 5. Pesquem, marquem i els deixem anar 15 peixos
  • 6. Els peixos marcats s’escampen... Tornem a pescar
  • 7. Hipòtesi. Càlculs N : Nombre total de peixos M : Marcats R : Apareixen marcats C : Capturats Segona Mostra Primera Mostra
  • 8. Si poguéssim veure el que hi ha a dins... Hi ha 67 peixos. Error del 12% sobre el valor real La realitat : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 10 27 38 31 30 39 37 33 36 34 42 40 41 46 45 44 43 51 28 29 47 48 49 50 52 53 35 32 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67
  • 9. Qualitat de la estimació Què vol dir que N està “al voltant de” 75? Quina és la “bondat” del nostre estimador? Quina és la qualitat de la estimació si: N = 1000 M = 100 C = 100
  • 10. Simulació amb Excel Podem simular amb l’Excel
  • 12. Simulant 10.000 vegades amb Minitab:  80 % + 429 - 231
  • 13. Fent gràfics 80% 80% És un estimador esbiaixat 7 13 769 1429
  • 14. Es pot millorar? Es pot calcular un estimador que no tingui biaix? Com varia la qualitat de l’estimador en augmentar M i/o C ? I si es fan vàries repesques? I si...?
  • 16.
  • 17. Quants taxis hi ha a Barcelona?
  • 19. Sense repesca.... Els taxis estan numerats !
  • 20. Fent servir la intuïció 16 28 45 48 68 72 81 Mostra de valors d’una població numerada: Quants elements té la població?
  • 21. Possibilitats Si tenim tota la població numerada es verifica que: Grandària de la població: N Mitjana: Mediana: Exemple: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 Mitjana = Mediana = 5,5
  • 22. Possibilitats A la nostra mostra: 16 28 45 48 68 72 81 Mediana: 48 Mitjana: 51,14 Estimacions: Inconvenient d’aquest sistema ?
  • 23. L’inconvenient Pot donar una estimació evidentment falsa... Exemple: 3, 4, 6, 15 Mitjana: 7 Mediana: 5
  • 24. Solucionant l’inconvenient... 7 + 5 + 7 + 4 + 7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Suposem que els valors són: 8, 14, 22, 27, 35 ? 36 37 38 39 40 41 42 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 7 + 5 + 7 + 4 + 7 5 = 6 36 37 38 39 40 41 Aquest és un estimador excel·lent! (UMVUE)
  • 25. La fórmula !! El promig de les diferències és: Per tant: : Primer valor, ordenats de menor a major : Últim valor, ordenats de menor a major
  • 26. Comprovem que funciona 20 vegades El valor més gran: Millor estimació:
  • 28. Altres situacions similars Roger W. Johnson: “ Estimating the Size of a Population. Teaching Statistics http://www.rsscse.org.uk/ts/gtb/contents.html
  • 29.
  • 30. Hi ha més del què es veu Percentatges Sondejos electorals Mitjanes Control de la Qualitat: Què podem fer per millorar? Previsions: Quanta electricitat es gastarà demà? Estudis sociològics: Què volen els joves? Biologia: Animals en extinció Fiabilitat. Cada quant s’han de revisar les peces d’un avió? Economia: Quant augmenten els preus? Estudis de mercat: Què volen els consumidors? Investigació mèdica: És millor un nou medicament?
  • 31. Quantificació de l’estil literari : longitud de les frases, freqüència d’ús de determinades paraules (paraules eina), selecció entre possibles alternatives,... Autor A Autor B Autor disputat A o B
  • 33.  
  • 35.  
  • 36.  
  • 37.  
  • 39. Xipre - Grècia Xipre - Turquia Posició de sortida del guanyador
  • 41. Quants peixos hi ha en un llac? Quants taxis en una ciutat? Idees per activitats i projectes fent servir l’estadística Pere Grima [email_address] http://www-eio.upc.es/~grima/ CREAMat, 28 de gener de 2009