Estadistica descriptiva

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Estadistica descriptiva

  1. 1. Estadística Descriptiva<br />Aprendiz:<br />Ana Karina Parada<br />Edison morales<br />Sena <br />Regional norte de Santander<br />Nº de orden :29220<br />
  2. 2. Tabla de Contenido<br />Estadística descriptiva<br />Tipos de Variables<br />Clasificación de Variables<br />Variables descriptivas y continuas<br />individuo, población y muestra<br />Distribución de Frecuencia<br />Tabla de Frecuencia [ absoluta y relativa]<br />Medidas de tendencia central<br /><ul><li>Media ( aritmética y geométrica)
  3. 3. Mediana
  4. 4. Moda</li></ul>Medidas de dispersion<br /><ul><li>Rango
  5. 5. Varianza</li></li></ul><li><ul><li> Desviación Típica
  6. 6. Coeficiente de pearson</li></ul>10. Histogramas Estadísticos.<br />
  7. 7. Estadística Descriptica<br />-Es una gran parte de la Estadística que se dedica a analizar y representar datos .<br /><ul><li>Analiza las características de una población o una muestra definiéndose unas propiedades acerca de su estructura y su composición </li></li></ul><li>Tipos de variables <br /><ul><li>Variable Cualitativa: Se refiere a las características y cualidades que no pueden ser medidas por números, podemos distinguir de dos tipos:
  8. 8. * Variable cualitativa nominal: Presenta cualidades no numéricas que admiten un criterio de orden . Por ejemplo: El ola siguientes modalidades: soltero, casado, divorciado, separado y viudo.
  9. 9. * 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.</li></li></ul><li><ul><li>Variable Cuantitativa: Es la que se expresa mediante </li></ul>un numero , por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir de dos tipos :<br />-* Variable discreta: Es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. <br />-* variable continua: es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números<br />
  10. 10. Variables Discretas y<br />Continuas<br />La variable que tiene como resultados o valores que tienden a variar de observación en observación debido a los factores con el azar recibe el nombre de variable aleatoria. <br />Las variables aleatorias pueden ser discretas y continuas.<br />Una variable discreta se considera así si los valores que asumen se puedan contar.<br />Una variable continua es aquella que puede asumir cualquier valor dentro de un intervalo, por lo cual tiene un numero infinito de valores posibles.<br />
  11. 11. Una variable discreta es sencillamente una variable para la que se dan de modo inherentes separaciones entre valores observables sucesivos.<br />Una variable continua toma valore a lo largo de un continuo , esto es en un intervalos de valores <br />Un importante principio sobre valores continuas es que siempre se registran en forma discreta , quedando la magnitud de la distancia entre valores registrables adyacentes determinada por la precisión de la medición.<br />
  12. 12. Individuo, Población<br />Y muestra<br />Individuo: Se le llama a cada uno de los elementos que componen la población estadística.<br />Es un ente observable que no tienen que ser una persona observable , puede ser un ser vivo, un objeto o incluso algo abstracto.<br />Población: Llamamos población estadística, universo o colectivo al conjunto de referencia sobre el cual van a recaer las observaciones <br />
  13. 13. 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 una población estadística.<br />
  14. 14. Distribucion de <br />frecuencia<br />Es como se denomina en estadística la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el numero de observaciones en cada categoría . La distribución de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el numero existente en cada clase.<br />
  15. 15. Frecuencia relativa: Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y un numero total de datos .<br />La frecuencia relativa se puede expresar en tantos datos en tantos por ciento y se representan por n1.<br />Frecuencia absoluta: Es el numero de veces que aparece en un determinado valor en un estudio estadístico.<br />Se representa por f1<br />La suma de frecuencias absolutas es igual al numero total de datos que se representa por N.<br />
  16. 16. Medidas de tendencia<br />central<br />Las medidas de tendencia central o de posición nos facilitan sobre una serie de datos que estamos analizando. Estas medidas permiten conocer diversas características de una serie de datos .<br />* Media aritmética: la media aritmética o también llamado promedio, es un conjunto finito de números es igual a la suma de todos su valores dividida entre la cantidad de números sumados <br />Dados los n numero a1, a2, a3…, anla media aritmética se define simplemente como: <br />
  17. 17. * Media Geométrica: Es una cantidad arbitraria de numero (digamos n números) es decir la raíz n-esima del producto de todos los números. <br />* Mediana: Es el valor de la variable que deja el mismo numero de datos antes y después de el , una vez ordenados estos . De acuerdo con esta definición el conjunto de datos menores o iguales que la mediana representa el 50% de los datos, y los que sean mayores que la mediana representaran el otro 50% del total de la muestra . La mediana coincide con el percentil 50, con el segundo cuadril y con el quinto decil<br />* Moda: Es el valor con una mayor frecuencia en la distribución de datos. <br />
  18. 18. Medidas de <br />dispersición<br />También llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un numero , si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea este valor, mayor sera la variabilidad, cuanto mayor sea mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, mas homogénea será la media.<br />* Rango: es la diferencia entre el valor mínimo y el valor máximo en un grupo de números aleatorios. <br />* Varianza: Es una medida estadística que mide la dispersión de los valores respecto a un valor central (media) , la media de las diferencias cuadráticas de las puntuaciones respecto <br />
  19. 19. A su media aritmética.<br />* Desviación típica: la desviación típica o desviación estándar se halla con la raíz cuadrada positiva de la varianza. La desviación típica informa sobre la dispersión de los datos respecto al valor de la media; cuanto mayor sea su valor , mas dispersos estarán los datos . Esta medida viene representada en la mayoría de los casos por S .<br />Desviación Típica Muestral<br />
  20. 20. * Cociente de pearson : Permite saber si el ajuste de la nube a la recta de regresión obtenida es satisfactorio . Se define como el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas ( raíz cuadrada de las varianzas).<br />
  21. 21. Histogramas<br />Es una representación grafica de una variable en forma de barras donde la superficie de cada barra es proporcional a la superficie de los valores representados. En el eje vertical se presentan las frecuencias , en el eje horizontal los valores de las variables , normalmente señalado las marcas de clase, es decir la mitad del intervalo en que están agrupados los datos. <br />Tipos de histogramas<br />SIMPLES<br />
  22. 22. Agrupadas<br />Compuestas<br />Polígono de Frecuencias<br />Ojiva Porcentual <br />
  23. 23. conclusión<br />Por medio de este tema tan interesante se adquirió un conocimiento mas profundo sobre la estadística utilizando los medios informáticos o las tecnologías de la información y la comunicación , recordando que la estadística es un a rama de las matemáticas que permite analizar datos de una población y resolver problemas a través de planteamientos , experimentos y una serie de toma de decisiones <br />Es muy importante tener en cuenta estos conceptos por que comúnmente se presentan en la cotidianidad .<br />

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