SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 16
Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación
Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño
Barcelona-Edo. Anzoátegui
Prof.:
Pedro Beltrán
Bachiller:
Carlos Santarrosa
C.I: 22,870,966
Mayo del 2015.
Las Variables Son una propiedad característica de la
población que estamos interesados en estudiar.
Que puede ser medida, adoptando diferentes valores en cada
uno de los casos de un estudio y cuya variación es susceptible
de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u
observarse.
Tipos
Variable cualitativa Variable cuantitativa.
Variable cualitativa. Es aquella característica que no
podemos expresar con números y hay que expresarla con
palabras. Por ejemplo, el lugar de residencia.
Variable cuantitativa. Es cualquier característica que se
puede expresar con números. Por ejemplo, el número de
hermanos o la estatura. Dentro de esta variable podemos
distinguir dos tipos:
Variable cuantitativa discreta. Es aquella variable que
puede tomar únicamente un número finito de valores. Por
ejemplo, el número de hermanos.
Variable cuantitativa continua. Es aquella variable que
puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo real.
Por ejemplo, la estatura.
• Variables Cuantitativa
variable continua: El peso de 4 personas: 85.45, 65.23, 70.12, 50.34
variable discreta: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Variables Cualitativas
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable,
sobresaliente.
• Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
• Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
Población
Un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan
características comunes.
Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos
estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones".
Levin & Rubin (1996).
La Muestra
La muestra es una representación significativa de las características de
una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no
superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto
poblacional mucho menor que la población global.
"Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve
para representarla". Murria R. Spiegel (1991).
1. Población
Personas fallecidas en accidente de tráfico en 2009.
Muestra:
De las personas fallecidas en accidente de tráfico
en 2009, los peatones.
2. Población:
Investigadores españoles que han publicado su
tesis en 2009.
Muestra:
De la población de investigadores españoles que
han publicado su tesis en 2009, 50 investigadores
extraídos por sorteo
Un parámetro es una variable o factor que debe ser
considerado a la hora de analizar, criticar y hacer juicios de una
situación.
En la estadística, el parámetro permite dar una especie de
resumen de grandes cantidades de información, de manera que
sea más fácil de interpretar y analizar.
Ejemplo:
Cuando tienes la información, debes asignarle un valor a cada
condición: ojos cafés (1), ojos azules (2), ojos verdes (3) para el
parámetro color de ojos, pelo negro (1), pelo rubio (2), pelo rojizo
(3), pelo castaño (4) para el parámetro color de pelo, y así para
cada característica. Al transformar tus valores cualitativos (color) a
cuantitativos (1,2,3,...n) puedes ver que valor predomina y puedes
ahora si caracterizar a tu grupo
Establece un orden en las posiciones relativas de los objetos
o individuos, sino que se mide también la distancia entre los
intervalos o las diferentes categorías o clases.
En este caso, la medición se ejecuta en el sentido de una
escala de intervalo; esto es, si la asignación de números a varias
clases de objetos es tan precisa que se sabe la magnitud de los
intervalos (distancias) entre todos los objetos de la escala, se ha
obtenido una medida de intervalo.
Esta caracterizada por una unidad de medida común y
constante que asigna un número real a todos los pares de objetos
en un conjunto ordenado. En esta clase de medida, la proporción
de dos intervalos cualesquiera es independiente de la unidad de
medida y del punto cero. En una escala de intervalo, el punto cero
y la unidad de medida son arbitrarios.
ESCALA NOMINAL.- No poseen propiedades cuantitativas y sirven
únicamente para identificar las clases. Los datos empleados con las
escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los
valores o de la tabulación de número de casos en cada clase, según la
variable que se está estudiando.
ESCALA ORDINAL.-
Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras
(característica que define a las escalas nominales) sino que mantiene
una especie de relación entre sí.
ESCALA DE INTERVALO.-
Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia
escala.
ESCALA DE RAZÓN.-
Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero
como origen, también denominada escala de proporciones.
Se quiere saber la temperatura del fundido de acero.
Se toman cuatro lecturas cada dos horas: y F.
Obviamente los datos pueden ser ordenados (semejante a
los datos ordinales) en orden ascendente de temperatura
indicando temperatura más fría, menos fría, y así sucesivamente.
Además , las diferencias entre los valores ordenados
pueden ser comparadas. Aquí el intervalo entre los valores de los
datos y representan un incremento en la temperatura de F, y así los
demás intervalos. Hay que tener en cuenta que en esta escala no
hay un cero absoluto o real, el cero es arbitrario; por tanto no se
puede decir que F es el doble de temperatura que F.
LA SUMATORIA
La sumatoria es la operación de la
adición de una secuencia de números,
el resultado es la suma total.
Se emplea para representar
la suma de muchos
o infinitos sumandos.
Ejemplo:
Si se quiere expresar la suma de los cinco primeros números naturales
se puede hacer de esta forma:
Es una razón en la cual los elementos del numerador están
incluidos en el denominador. Se utiliza como estimación de la
probabilidad de un evento. El rango es de 0 a 1, o de 0 a 100%.
Es el cociente del número de veces que se presenta un valor o
característica con respecto al total de la muestra de la variable en
estudio.
Por ejemplo: en un estudio médico sobre el Alzheimer se examinaron
280 mujeres y 220 hombres, entonces se puede notar que:
Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56
Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44
Es la rapidez de cambio de un fenómeno, se obtiene mediante el
cociente del número de veces que ocurre la situación investigada en
un lugar y lapso de tiempo determinado, entre la población en estudio,
multiplicada por una potencia de 10, su rango es de cero a infinito
positivo. Entonces las tasas se hallan:
Frecuencia de determinado fenómeno en un tiempo específico . 10^n
Población en estudio
las tasas que se refieren a toda la población se llaman crudas, mientras
que las tasas que se refieren solo a una parte de la población se
denominanespecificas.
1. Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894
=0,96*10-5 (*100.000)= 0,96 personas padecieron legionelosis en el año
2002 en España por cada 100.000 habitantes.
2. Tasa de mortalidad por legionelosis en España en
2002= 14/41.837.894= 3,3*10-7 (*100.000)= 0,033 personas fallecieron por
legionelosis en España en 2002 por cada 100.000 habitantes.
xi ni Ni fi Fi
0 2 2 0.04 0.04
1 4 6 0.08 0.12
2 21 27 0.42 0.54
3 15 42 0.30 0.84
4 6 48 0.12 0.96
5 1 49 0.02 0.98
6 1 50 0.024 1
N = 50 1
EJEMPLO GLOBAL
Queremos hacer un estudio estadístico del número de Técnicos Superiores en Electricidad (TSE) que existen en las empresas eléctricas de una
determinada ciudad. Para ello se ha encuestado a 50 empresas y se han obtenido los siguientes datos:
Se pide:
a) ¿Cuál es la población objeto de estudio?
b) ¿Qué variable estamos estudiando?
c) ¿Qué tipo de variable es?
d) Construir la tabla de frecuencias?
e) ¿Cuál es el número de empresas que tiene como máximo 2 TSE?
f) ¿Cuántas empresas tienen más de 1 TSE, pero como máximo 3?
g) ¿Qué porcentaje de empresas tiene más de 3 TSE ?
SOLUCIÓN:
a) La población objeto de estudio es las empresas de electricidad de una ciudad.
b) La variable que estamos estudiando es el número de TSE por empresa.
c) El tipo de variable es discreta ya que el número de TSE solo puede tomar determinados valores enteros.
d) Para construir la tabla de frecuencias tenemos que ver cuantas empresas tienen un determinado número de TSE.
Podemos ver que el número de TSE, toma los valores existentes entre 0 TSE, los que menos y 6 TSE, los que más y tendremos:
e) El número de empresas que tienen dos o menos TSE es: 2+4+21 = 27
f) El número de empresas que tienen más de un TSE pero tres como máximo es: 21 + 15 = 36
Por último el porcentaje de empresas que tiene más de tres TSE, son aquellos que tienen 4; 5 y 6 es decir 6+1+1= 8
El porcentaje será el tanto por uno multiplicado por cien es decir, la frecuencia relativa de dichos valores
multiplicado por 100: ( 0.12+0.02+0.02)* 100 = 0,16 + 100 = 16 %
http://www.aulafacil.com/
http://www.monografias.com/
https://espanol.answers.yahoo.com
http://sameens.dia.uned.es/
escuela.med.puc.cl
bioestadisticaula.blogspot.com
www.profesorenlinea.cl
www.virtual.unal.edu.co
estadisticaparaadministracion.blogspot.com
sobreconceptos.com

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Terminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadisticaTerminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadisticaAndrea Beltrán
 
Sliderhare: Jose Perez
Sliderhare:  Jose PerezSliderhare:  Jose Perez
Sliderhare: Jose Perezjose perez
 
TÉRMINOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA
TÉRMINOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA TÉRMINOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA
TÉRMINOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA Betaniahruiz
 
Estadisticas elio sifontes 20711746
Estadisticas elio sifontes 20711746Estadisticas elio sifontes 20711746
Estadisticas elio sifontes 20711746Tayko Urbana
 
Términos Básicos de la Estadística
Términos Básicos de la Estadística Términos Básicos de la Estadística
Términos Básicos de la Estadística polethvillalba
 
Análisis de-varianza-de-un-factor
Análisis de-varianza-de-un-factorAnálisis de-varianza-de-un-factor
Análisis de-varianza-de-un-factorMireia Pore
 
Terminos basicos
Terminos basicosTerminos basicos
Terminos basicoscumana94
 
Presentación estadistica l
Presentación estadistica lPresentación estadistica l
Presentación estadistica ljouberth24
 
Prueba de independencia
Prueba de independenciaPrueba de independencia
Prueba de independenciaMey Kaplin
 
Estadistica trabajo 1
Estadistica trabajo 1Estadistica trabajo 1
Estadistica trabajo 1David Perez
 
Terminios basicos en estadistica
Terminios basicos en estadisticaTerminios basicos en estadistica
Terminios basicos en estadistica20740076
 
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICAPRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICAElena Vargas
 

Mais procurados (16)

Terminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadisticaTerminos basicos en la estadistica
Terminos basicos en la estadistica
 
TERMINOS BASICOS EN ESTADISTICA .. YV
TERMINOS BASICOS EN ESTADISTICA .. YVTERMINOS BASICOS EN ESTADISTICA .. YV
TERMINOS BASICOS EN ESTADISTICA .. YV
 
Presentación 1 estadistica YV
Presentación 1 estadistica YV Presentación 1 estadistica YV
Presentación 1 estadistica YV
 
Sliderhare: Jose Perez
Sliderhare:  Jose PerezSliderhare:  Jose Perez
Sliderhare: Jose Perez
 
Chi cuadrada
Chi cuadradaChi cuadrada
Chi cuadrada
 
TÉRMINOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA
TÉRMINOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA TÉRMINOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA
TÉRMINOS BÁSICOS DE LA ESTADÍSTICA
 
Estadisticas elio sifontes 20711746
Estadisticas elio sifontes 20711746Estadisticas elio sifontes 20711746
Estadisticas elio sifontes 20711746
 
Términos Básicos de la Estadística
Términos Básicos de la Estadística Términos Básicos de la Estadística
Términos Básicos de la Estadística
 
Análisis de-varianza-de-un-factor
Análisis de-varianza-de-un-factorAnálisis de-varianza-de-un-factor
Análisis de-varianza-de-un-factor
 
Terminos basicos
Terminos basicosTerminos basicos
Terminos basicos
 
Presentación estadistica l
Presentación estadistica lPresentación estadistica l
Presentación estadistica l
 
Prueba de independencia
Prueba de independenciaPrueba de independencia
Prueba de independencia
 
Estadistica trabajo 1
Estadistica trabajo 1Estadistica trabajo 1
Estadistica trabajo 1
 
Segunda unidad de estadistica
Segunda unidad de estadisticaSegunda unidad de estadistica
Segunda unidad de estadistica
 
Terminios basicos en estadistica
Terminios basicos en estadisticaTerminios basicos en estadistica
Terminios basicos en estadistica
 
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICAPRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
PRESENTACIÓN ESTADÍSTICA
 

Destaque

Clasa a v a -limba franceza
Clasa a v a -limba  francezaClasa a v a -limba  franceza
Clasa a v a -limba francezalianabejan
 
Mozilla à l'école
Mozilla à l'écoleMozilla à l'école
Mozilla à l'écoleGoofyfr
 
Barachois novembre 15 à 28
Barachois novembre 15 à 28Barachois novembre 15 à 28
Barachois novembre 15 à 28JournalBarachois
 
Chauffage, isolation et ventilations écologiques
Chauffage, isolation et ventilations écologiquesChauffage, isolation et ventilations écologiques
Chauffage, isolation et ventilations écologiquesdoha ben
 
Crédit Agricole Immobilier : acheter un logement neuf, un parcours très connecté
Crédit Agricole Immobilier : acheter un logement neuf, un parcours très connectéCrédit Agricole Immobilier : acheter un logement neuf, un parcours très connecté
Crédit Agricole Immobilier : acheter un logement neuf, un parcours très connectéGroupe Crédit Agricole
 
Regla nº 16 - Las sanciones
Regla nº 16 - Las sanciones Regla nº 16 - Las sanciones
Regla nº 16 - Las sanciones CHEN Humahuaca
 
Les acteurs de la santé sont tous charlie
Les acteurs de la santé sont tous charlieLes acteurs de la santé sont tous charlie
Les acteurs de la santé sont tous charlieHospimedia
 
Chaquechatdoitavoirsonchien j
Chaquechatdoitavoirsonchien jChaquechatdoitavoirsonchien j
Chaquechatdoitavoirsonchien jDominique Pongi
 
Curiosit es dans_le_monde_7
Curiosit es dans_le_monde_7Curiosit es dans_le_monde_7
Curiosit es dans_le_monde_7Dominique Pongi
 
Arles. des mireilles ( c h )
Arles. des mireilles ( c h )Arles. des mireilles ( c h )
Arles. des mireilles ( c h )Dominique Pongi
 

Destaque (20)

Clasa a v a -limba franceza
Clasa a v a -limba  francezaClasa a v a -limba  franceza
Clasa a v a -limba franceza
 
Mozilla à l'école
Mozilla à l'écoleMozilla à l'école
Mozilla à l'école
 
Barachois novembre 15 à 28
Barachois novembre 15 à 28Barachois novembre 15 à 28
Barachois novembre 15 à 28
 
Astronomie
AstronomieAstronomie
Astronomie
 
Chauffage, isolation et ventilations écologiques
Chauffage, isolation et ventilations écologiquesChauffage, isolation et ventilations écologiques
Chauffage, isolation et ventilations écologiques
 
Crédit Agricole Immobilier : acheter un logement neuf, un parcours très connecté
Crédit Agricole Immobilier : acheter un logement neuf, un parcours très connectéCrédit Agricole Immobilier : acheter un logement neuf, un parcours très connecté
Crédit Agricole Immobilier : acheter un logement neuf, un parcours très connecté
 
Regla nº 16 - Las sanciones
Regla nº 16 - Las sanciones Regla nº 16 - Las sanciones
Regla nº 16 - Las sanciones
 
03 dal fr
03 dal fr03 dal fr
03 dal fr
 
Monfils 1
Monfils 1Monfils 1
Monfils 1
 
Les acteurs de la santé sont tous charlie
Les acteurs de la santé sont tous charlieLes acteurs de la santé sont tous charlie
Les acteurs de la santé sont tous charlie
 
Frimousse .f1 (1)
Frimousse .f1 (1)Frimousse .f1 (1)
Frimousse .f1 (1)
 
Chaquechatdoitavoirsonchien j
Chaquechatdoitavoirsonchien jChaquechatdoitavoirsonchien j
Chaquechatdoitavoirsonchien j
 
33% & more, 3 q 2012 results
33% & more, 3 q 2012 results33% & more, 3 q 2012 results
33% & more, 3 q 2012 results
 
Les 2 nonnes
Les 2 nonnesLes 2 nonnes
Les 2 nonnes
 
Cloitres
CloitresCloitres
Cloitres
 
Power point
Power pointPower point
Power point
 
Curiosit es dans_le_monde_7
Curiosit es dans_le_monde_7Curiosit es dans_le_monde_7
Curiosit es dans_le_monde_7
 
Arles. des mireilles ( c h )
Arles. des mireilles ( c h )Arles. des mireilles ( c h )
Arles. des mireilles ( c h )
 
Niebla.
Niebla.Niebla.
Niebla.
 
Test presentation
Test presentationTest presentation
Test presentation
 

Semelhante a Antecedentes Historicos y conceptos fundamentales de la estadistica.

Términos Básicos en Estadística
Términos Básicos en EstadísticaTérminos Básicos en Estadística
Términos Básicos en Estadísticaenrique beltran
 
Términos Básicos de la estadística
Términos Básicos de la estadística Términos Básicos de la estadística
Términos Básicos de la estadística naimar94
 
Términos Básicos de Estadistica
Términos Básicos de EstadisticaTérminos Básicos de Estadistica
Términos Básicos de EstadisticaCarlos Adolfo
 
Karla guerra presentacion
Karla guerra presentacionKarla guerra presentacion
Karla guerra presentacionKarla GM
 
Definición variable
Definición variableDefinición variable
Definición variableabrhrm1996
 
Definición variable
Definición variableDefinición variable
Definición variableabrhrm1996
 
Definición variable
Definición variableDefinición variable
Definición variableabrhrm1996
 
Presentacion estadistica
Presentacion estadisticaPresentacion estadistica
Presentacion estadisticasarilitmaita
 
Términos básicos en Estadistica
Términos básicos en EstadisticaTérminos básicos en Estadistica
Términos básicos en EstadisticaMaria Fernanda
 
terminos basicos en estadistica
terminos basicos en estadisticaterminos basicos en estadistica
terminos basicos en estadisticamichellyc
 
Presentacion estadistica seccion ev
Presentacion estadistica seccion evPresentacion estadistica seccion ev
Presentacion estadistica seccion evjdvirtualshop
 

Semelhante a Antecedentes Historicos y conceptos fundamentales de la estadistica. (20)

Yani
YaniYani
Yani
 
Términos Básicos en Estadística
Términos Básicos en EstadísticaTérminos Básicos en Estadística
Términos Básicos en Estadística
 
Karla
KarlaKarla
Karla
 
Términos Básicos de la estadística
Términos Básicos de la estadística Términos Básicos de la estadística
Términos Básicos de la estadística
 
Términos Básicos de Estadistica
Términos Básicos de EstadisticaTérminos Básicos de Estadistica
Términos Básicos de Estadistica
 
Karla guerra presentacion
Karla guerra presentacionKarla guerra presentacion
Karla guerra presentacion
 
Definición variable
Definición variableDefinición variable
Definición variable
 
Definición variable
Definición variableDefinición variable
Definición variable
 
Definición variable
Definición variableDefinición variable
Definición variable
 
Presentacion estadistica
Presentacion estadisticaPresentacion estadistica
Presentacion estadistica
 
Alonzo torres manuel-u2_act2b
Alonzo torres manuel-u2_act2bAlonzo torres manuel-u2_act2b
Alonzo torres manuel-u2_act2b
 
Alonzo torres manuel-u2_act2b
Alonzo torres manuel-u2_act2bAlonzo torres manuel-u2_act2b
Alonzo torres manuel-u2_act2b
 
Términos básicos en Estadistica
Términos básicos en EstadisticaTérminos básicos en Estadistica
Términos básicos en Estadistica
 
ESTADISTICA GENERAL
ESTADISTICA GENERALESTADISTICA GENERAL
ESTADISTICA GENERAL
 
ESTADISTICA GENERAL 1
ESTADISTICA GENERAL 1ESTADISTICA GENERAL 1
ESTADISTICA GENERAL 1
 
Trabajo de estadistica
Trabajo de estadisticaTrabajo de estadistica
Trabajo de estadistica
 
terminos basicos en estadistica
terminos basicos en estadisticaterminos basicos en estadistica
terminos basicos en estadistica
 
Presentacion estadistica seccion ev
Presentacion estadistica seccion evPresentacion estadistica seccion ev
Presentacion estadistica seccion ev
 
Estadística
Estadística Estadística
Estadística
 
Presentación1
Presentación1Presentación1
Presentación1
 

Último

Situación Mercado Laboral y Desempleo.ppt
Situación Mercado Laboral y Desempleo.pptSituación Mercado Laboral y Desempleo.ppt
Situación Mercado Laboral y Desempleo.pptrubengpa
 
Análisis de la Temporada Turística 2024 en Uruguay
Análisis de la Temporada Turística 2024 en UruguayAnálisis de la Temporada Turística 2024 en Uruguay
Análisis de la Temporada Turística 2024 en UruguayEXANTE
 
PRUEBA PRE ICFES ECONOMIA. (4) - copia.doc
PRUEBA PRE ICFES ECONOMIA. (4) - copia.docPRUEBA PRE ICFES ECONOMIA. (4) - copia.doc
PRUEBA PRE ICFES ECONOMIA. (4) - copia.docmilumenko
 
44 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL (1).pdf
44 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL (1).pdf44 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL (1).pdf
44 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL (1).pdflupismdo
 
ejemplos de sistemas economicos en economia
ejemplos de sistemas economicos en economiaejemplos de sistemas economicos en economia
ejemplos de sistemas economicos en economiaKeiryMichelleMartine
 
LOS MIMBRES HACEN EL CESTO: AGEING REPORT.
LOS MIMBRES HACEN EL CESTO: AGEING  REPORT.LOS MIMBRES HACEN EL CESTO: AGEING  REPORT.
LOS MIMBRES HACEN EL CESTO: AGEING REPORT.ManfredNolte
 
mercado de capitales universidad simon rodriguez - guanare (unidad I).pdf
mercado de capitales universidad simon rodriguez - guanare (unidad I).pdfmercado de capitales universidad simon rodriguez - guanare (unidad I).pdf
mercado de capitales universidad simon rodriguez - guanare (unidad I).pdfGegdielJose1
 
Politicas publicas para el sector agropecuario en México.pptx
Politicas publicas para el sector agropecuario en México.pptxPoliticas publicas para el sector agropecuario en México.pptx
Politicas publicas para el sector agropecuario en México.pptxvladisse
 
Revista Estudiantil de la Carrera de Contaduría Pública de la Universidad May...
Revista Estudiantil de la Carrera de Contaduría Pública de la Universidad May...Revista Estudiantil de la Carrera de Contaduría Pública de la Universidad May...
Revista Estudiantil de la Carrera de Contaduría Pública de la Universidad May...VicenteAguirre15
 
ejemplo de tesis para contabilidad- capitulos
ejemplo de tesis para contabilidad- capitulosejemplo de tesis para contabilidad- capitulos
ejemplo de tesis para contabilidad- capitulosguillencuevaadrianal
 
UNIDAD 01 del area de comunicación 2do grado secundariax
UNIDAD 01 del area de comunicación 2do grado secundariaxUNIDAD 01 del area de comunicación 2do grado secundariax
UNIDAD 01 del area de comunicación 2do grado secundariaxLuzMaGuillenSalas
 
puntos-clave-de-la-reforma-pensional-2023.pdf
puntos-clave-de-la-reforma-pensional-2023.pdfpuntos-clave-de-la-reforma-pensional-2023.pdf
puntos-clave-de-la-reforma-pensional-2023.pdfosoriojuanpablo114
 
Sistema de Control Interno aplicaciones en nuestra legislacion
Sistema de Control Interno aplicaciones en nuestra legislacionSistema de Control Interno aplicaciones en nuestra legislacion
Sistema de Control Interno aplicaciones en nuestra legislacionPedroSalasSantiago
 
Venezuela Entorno Social y Económico.pptx
Venezuela Entorno Social y Económico.pptxVenezuela Entorno Social y Económico.pptx
Venezuela Entorno Social y Económico.pptxJulioFernandez261824
 
METODOS ESCALA SALARIAL EN ESTRUCTURAS.PPT
METODOS ESCALA SALARIAL EN ESTRUCTURAS.PPTMETODOS ESCALA SALARIAL EN ESTRUCTURAS.PPT
METODOS ESCALA SALARIAL EN ESTRUCTURAS.PPTrodrigolozanoortiz
 
Compañías aseguradoras presentacion power point
Compañías aseguradoras presentacion power pointCompañías aseguradoras presentacion power point
Compañías aseguradoras presentacion power pointAbiReyes18
 
41 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL EN MÉXICO
41 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL EN MÉXICO41 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL EN MÉXICO
41 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL EN MÉXICOlupismdo
 
Tema 1 de la asignatura Sistema Fiscal Español I
Tema 1 de la asignatura Sistema Fiscal Español ITema 1 de la asignatura Sistema Fiscal Español I
Tema 1 de la asignatura Sistema Fiscal Español IBorjaFernndez28
 
El cheque 1 y sus tipos de cheque.pptx
El cheque  1 y sus tipos de  cheque.pptxEl cheque  1 y sus tipos de  cheque.pptx
El cheque 1 y sus tipos de cheque.pptxNathaliTAndradeS
 

Último (20)

Situación Mercado Laboral y Desempleo.ppt
Situación Mercado Laboral y Desempleo.pptSituación Mercado Laboral y Desempleo.ppt
Situación Mercado Laboral y Desempleo.ppt
 
Análisis de la Temporada Turística 2024 en Uruguay
Análisis de la Temporada Turística 2024 en UruguayAnálisis de la Temporada Turística 2024 en Uruguay
Análisis de la Temporada Turística 2024 en Uruguay
 
PRUEBA PRE ICFES ECONOMIA. (4) - copia.doc
PRUEBA PRE ICFES ECONOMIA. (4) - copia.docPRUEBA PRE ICFES ECONOMIA. (4) - copia.doc
PRUEBA PRE ICFES ECONOMIA. (4) - copia.doc
 
44 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL (1).pdf
44 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL (1).pdf44 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL (1).pdf
44 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL (1).pdf
 
ejemplos de sistemas economicos en economia
ejemplos de sistemas economicos en economiaejemplos de sistemas economicos en economia
ejemplos de sistemas economicos en economia
 
LOS MIMBRES HACEN EL CESTO: AGEING REPORT.
LOS MIMBRES HACEN EL CESTO: AGEING  REPORT.LOS MIMBRES HACEN EL CESTO: AGEING  REPORT.
LOS MIMBRES HACEN EL CESTO: AGEING REPORT.
 
mercado de capitales universidad simon rodriguez - guanare (unidad I).pdf
mercado de capitales universidad simon rodriguez - guanare (unidad I).pdfmercado de capitales universidad simon rodriguez - guanare (unidad I).pdf
mercado de capitales universidad simon rodriguez - guanare (unidad I).pdf
 
Politicas publicas para el sector agropecuario en México.pptx
Politicas publicas para el sector agropecuario en México.pptxPoliticas publicas para el sector agropecuario en México.pptx
Politicas publicas para el sector agropecuario en México.pptx
 
Revista Estudiantil de la Carrera de Contaduría Pública de la Universidad May...
Revista Estudiantil de la Carrera de Contaduría Pública de la Universidad May...Revista Estudiantil de la Carrera de Contaduría Pública de la Universidad May...
Revista Estudiantil de la Carrera de Contaduría Pública de la Universidad May...
 
ejemplo de tesis para contabilidad- capitulos
ejemplo de tesis para contabilidad- capitulosejemplo de tesis para contabilidad- capitulos
ejemplo de tesis para contabilidad- capitulos
 
UNIDAD 01 del area de comunicación 2do grado secundariax
UNIDAD 01 del area de comunicación 2do grado secundariaxUNIDAD 01 del area de comunicación 2do grado secundariax
UNIDAD 01 del area de comunicación 2do grado secundariax
 
puntos-clave-de-la-reforma-pensional-2023.pdf
puntos-clave-de-la-reforma-pensional-2023.pdfpuntos-clave-de-la-reforma-pensional-2023.pdf
puntos-clave-de-la-reforma-pensional-2023.pdf
 
Sistema de Control Interno aplicaciones en nuestra legislacion
Sistema de Control Interno aplicaciones en nuestra legislacionSistema de Control Interno aplicaciones en nuestra legislacion
Sistema de Control Interno aplicaciones en nuestra legislacion
 
Venezuela Entorno Social y Económico.pptx
Venezuela Entorno Social y Económico.pptxVenezuela Entorno Social y Económico.pptx
Venezuela Entorno Social y Económico.pptx
 
METODOS ESCALA SALARIAL EN ESTRUCTURAS.PPT
METODOS ESCALA SALARIAL EN ESTRUCTURAS.PPTMETODOS ESCALA SALARIAL EN ESTRUCTURAS.PPT
METODOS ESCALA SALARIAL EN ESTRUCTURAS.PPT
 
Mercado Eléctrico de Ecuador y España.pdf
Mercado Eléctrico de Ecuador y España.pdfMercado Eléctrico de Ecuador y España.pdf
Mercado Eléctrico de Ecuador y España.pdf
 
Compañías aseguradoras presentacion power point
Compañías aseguradoras presentacion power pointCompañías aseguradoras presentacion power point
Compañías aseguradoras presentacion power point
 
41 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL EN MÉXICO
41 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL EN MÉXICO41 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL EN MÉXICO
41 RAZONES DE PORQUE SI ESTAMOS MAL EN MÉXICO
 
Tema 1 de la asignatura Sistema Fiscal Español I
Tema 1 de la asignatura Sistema Fiscal Español ITema 1 de la asignatura Sistema Fiscal Español I
Tema 1 de la asignatura Sistema Fiscal Español I
 
El cheque 1 y sus tipos de cheque.pptx
El cheque  1 y sus tipos de  cheque.pptxEl cheque  1 y sus tipos de  cheque.pptx
El cheque 1 y sus tipos de cheque.pptx
 

Antecedentes Historicos y conceptos fundamentales de la estadistica.

  • 1. Republica Bolivariana de Venezuela Ministerio del Poder Popular para la Educación Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño Barcelona-Edo. Anzoátegui Prof.: Pedro Beltrán Bachiller: Carlos Santarrosa C.I: 22,870,966 Mayo del 2015.
  • 2. Las Variables Son una propiedad característica de la población que estamos interesados en estudiar. Que puede ser medida, adoptando diferentes valores en cada uno de los casos de un estudio y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. Tipos Variable cualitativa Variable cuantitativa.
  • 3. Variable cualitativa. Es aquella característica que no podemos expresar con números y hay que expresarla con palabras. Por ejemplo, el lugar de residencia. Variable cuantitativa. Es cualquier característica que se puede expresar con números. Por ejemplo, el número de hermanos o la estatura. Dentro de esta variable podemos distinguir dos tipos: Variable cuantitativa discreta. Es aquella variable que puede tomar únicamente un número finito de valores. Por ejemplo, el número de hermanos. Variable cuantitativa continua. Es aquella variable que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo real. Por ejemplo, la estatura.
  • 4. • Variables Cuantitativa variable continua: El peso de 4 personas: 85.45, 65.23, 70.12, 50.34 variable discreta: El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3. Variables Cualitativas La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente. • Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ... • Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.
  • 5. Población Un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes. Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996). La Muestra La muestra es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global. "Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991).
  • 6. 1. Población Personas fallecidas en accidente de tráfico en 2009. Muestra: De las personas fallecidas en accidente de tráfico en 2009, los peatones. 2. Población: Investigadores españoles que han publicado su tesis en 2009. Muestra: De la población de investigadores españoles que han publicado su tesis en 2009, 50 investigadores extraídos por sorteo
  • 7. Un parámetro es una variable o factor que debe ser considerado a la hora de analizar, criticar y hacer juicios de una situación. En la estadística, el parámetro permite dar una especie de resumen de grandes cantidades de información, de manera que sea más fácil de interpretar y analizar. Ejemplo: Cuando tienes la información, debes asignarle un valor a cada condición: ojos cafés (1), ojos azules (2), ojos verdes (3) para el parámetro color de ojos, pelo negro (1), pelo rubio (2), pelo rojizo (3), pelo castaño (4) para el parámetro color de pelo, y así para cada característica. Al transformar tus valores cualitativos (color) a cuantitativos (1,2,3,...n) puedes ver que valor predomina y puedes ahora si caracterizar a tu grupo
  • 8. Establece un orden en las posiciones relativas de los objetos o individuos, sino que se mide también la distancia entre los intervalos o las diferentes categorías o clases. En este caso, la medición se ejecuta en el sentido de una escala de intervalo; esto es, si la asignación de números a varias clases de objetos es tan precisa que se sabe la magnitud de los intervalos (distancias) entre todos los objetos de la escala, se ha obtenido una medida de intervalo. Esta caracterizada por una unidad de medida común y constante que asigna un número real a todos los pares de objetos en un conjunto ordenado. En esta clase de medida, la proporción de dos intervalos cualesquiera es independiente de la unidad de medida y del punto cero. En una escala de intervalo, el punto cero y la unidad de medida son arbitrarios.
  • 9. ESCALA NOMINAL.- No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar las clases. Los datos empleados con las escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los valores o de la tabulación de número de casos en cada clase, según la variable que se está estudiando. ESCALA ORDINAL.- Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras (característica que define a las escalas nominales) sino que mantiene una especie de relación entre sí. ESCALA DE INTERVALO.- Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia escala. ESCALA DE RAZÓN.- Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero verdadero como origen, también denominada escala de proporciones.
  • 10. Se quiere saber la temperatura del fundido de acero. Se toman cuatro lecturas cada dos horas: y F. Obviamente los datos pueden ser ordenados (semejante a los datos ordinales) en orden ascendente de temperatura indicando temperatura más fría, menos fría, y así sucesivamente. Además , las diferencias entre los valores ordenados pueden ser comparadas. Aquí el intervalo entre los valores de los datos y representan un incremento en la temperatura de F, y así los demás intervalos. Hay que tener en cuenta que en esta escala no hay un cero absoluto o real, el cero es arbitrario; por tanto no se puede decir que F es el doble de temperatura que F.
  • 11. LA SUMATORIA La sumatoria es la operación de la adición de una secuencia de números, el resultado es la suma total. Se emplea para representar la suma de muchos o infinitos sumandos. Ejemplo: Si se quiere expresar la suma de los cinco primeros números naturales se puede hacer de esta forma:
  • 12. Es una razón en la cual los elementos del numerador están incluidos en el denominador. Se utiliza como estimación de la probabilidad de un evento. El rango es de 0 a 1, o de 0 a 100%. Es el cociente del número de veces que se presenta un valor o característica con respecto al total de la muestra de la variable en estudio. Por ejemplo: en un estudio médico sobre el Alzheimer se examinaron 280 mujeres y 220 hombres, entonces se puede notar que: Proporción (mujeres) = 280/500 = 0,56 Proporción (hombres) = 220/500 = 0,44
  • 13. Es la rapidez de cambio de un fenómeno, se obtiene mediante el cociente del número de veces que ocurre la situación investigada en un lugar y lapso de tiempo determinado, entre la población en estudio, multiplicada por una potencia de 10, su rango es de cero a infinito positivo. Entonces las tasas se hallan: Frecuencia de determinado fenómeno en un tiempo específico . 10^n Población en estudio las tasas que se refieren a toda la población se llaman crudas, mientras que las tasas que se refieren solo a una parte de la población se denominanespecificas.
  • 14. 1. Tasa de legionelosis en el año 2002 en España= 401/41.837.894 =0,96*10-5 (*100.000)= 0,96 personas padecieron legionelosis en el año 2002 en España por cada 100.000 habitantes. 2. Tasa de mortalidad por legionelosis en España en 2002= 14/41.837.894= 3,3*10-7 (*100.000)= 0,033 personas fallecieron por legionelosis en España en 2002 por cada 100.000 habitantes.
  • 15. xi ni Ni fi Fi 0 2 2 0.04 0.04 1 4 6 0.08 0.12 2 21 27 0.42 0.54 3 15 42 0.30 0.84 4 6 48 0.12 0.96 5 1 49 0.02 0.98 6 1 50 0.024 1 N = 50 1 EJEMPLO GLOBAL Queremos hacer un estudio estadístico del número de Técnicos Superiores en Electricidad (TSE) que existen en las empresas eléctricas de una determinada ciudad. Para ello se ha encuestado a 50 empresas y se han obtenido los siguientes datos: Se pide: a) ¿Cuál es la población objeto de estudio? b) ¿Qué variable estamos estudiando? c) ¿Qué tipo de variable es? d) Construir la tabla de frecuencias? e) ¿Cuál es el número de empresas que tiene como máximo 2 TSE? f) ¿Cuántas empresas tienen más de 1 TSE, pero como máximo 3? g) ¿Qué porcentaje de empresas tiene más de 3 TSE ? SOLUCIÓN: a) La población objeto de estudio es las empresas de electricidad de una ciudad. b) La variable que estamos estudiando es el número de TSE por empresa. c) El tipo de variable es discreta ya que el número de TSE solo puede tomar determinados valores enteros. d) Para construir la tabla de frecuencias tenemos que ver cuantas empresas tienen un determinado número de TSE. Podemos ver que el número de TSE, toma los valores existentes entre 0 TSE, los que menos y 6 TSE, los que más y tendremos: e) El número de empresas que tienen dos o menos TSE es: 2+4+21 = 27 f) El número de empresas que tienen más de un TSE pero tres como máximo es: 21 + 15 = 36 Por último el porcentaje de empresas que tiene más de tres TSE, son aquellos que tienen 4; 5 y 6 es decir 6+1+1= 8 El porcentaje será el tanto por uno multiplicado por cien es decir, la frecuencia relativa de dichos valores multiplicado por 100: ( 0.12+0.02+0.02)* 100 = 0,16 + 100 = 16 %