DIAPOSITIVAS DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS
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DIAPOSITIVAS DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS

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ESTADISTICA,FRECUENCIA,CLASE,TABLA,POBLACION,MUESTRA.

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DIAPOSITIVAS DE ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS Presentation Transcript

  • 1. PROCESAMIENTO DE DATOS ESTADISTICOS
    INTEGRANTES:FABIAN GARCIASINDDI MEDINAaprendices gestión logísticaN° DE ORDEN 29220
  • 2. ESTADISTICA DESCRIPTIVA
    Esta relacionada con el estudio de procesos cuyo resultado no es predecible y también con la forma de obtener conclusiones que capaciten para la toma de decisiones razonables de acuerdo con tales observaciones.
  • 3. TIPOS DE VARIABLES
    • CUALITATIVAS:Se refiere a las características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Se clasifican en:
    • 4. VARIABLE NOMINAL:Es la variable que no tiene un orden especifico a la hora del estudio estadístico, se presenta como modalidad no numérica.
  • EJEMPLO
    El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
    • VARIABLE ORDINAL: presentan modalidades no numéricas en la que se admiten un orden.
    EJEMPLO:La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
  • 5.
    • CUANTITATIVAS: Es la que se expresa mediante un numero,por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella.
    Se clasifican en:
    • VARIABLE CONTINUA:puede tomar cualquier valor real entre dos valores reales dados.
    EJEMPLO:
    La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
  • 6.
    • VARIABLE DISCRETA:Es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.
    EJEMPLO:
    El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
  • 7. CONCEPTOS ESTADISTICOS
    • INDIVIDUO:Se le llama 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.
    • 8. POBLACION: Es un conjunto de datos referentes a determinadas características de un grupo de individuos u objetos tales como la edad, sexo de los estudiantes de una universidad.
    • MUESTRA: Cuando se desea obtener un dato respecto de la población, resulta imposible observar a todos en la población. Por eso es necesario tomar una muestra representativa de la que se obtiene el dato estadístico.
  • DISTRIBUCION DE FRECUENCIA
    CONCEPTOS
    • DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS: Es la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría.
    • 9. FRACUENCIA:Es el número de veces que aparece un valor.
  • ELEMENTOS FUNDAMENTALES PARA ELABORAR UNA DISTRIBUCION DE FRECUENCIA
    RANGO: Es la diferencia entre el mayor y el menor valor de un conjunto de números.
    R=N_max - N_min
    AMPLITUD TOTAL: Simplemente se obtiene sumándole 1 al rango.
    AT = (R+1)
  • 10. LAS CLASES: Están formadas por dos extremos. el menor se llama límite inferior el mayor se llama límite superior
    EJE:
    NOTAS(20-26) EDADES(20-26.5) SALARIOS(20-26.99)
    NUMERO DE CLASES:Se determina a través de la formula de Sturges, la cual es valida cuando el No de observaciones sea menor o igual a 500. 
    NC= 1+3.33LOG (N)
    N=es la cantidad de muestras tomadas
  • 11.
    • VALOR DEL INTERVALO O AMPLITUD:
    Se Obtiene por medio de la ecuación de dicta:
    Vi = AT / Nc
    Donde:
    • (Vi) es el valor de intervalo. (AT) es la amplitud total. (Nc) es el número de clase.
  • TABLA DE FRECUENCIA ABSOLUTA Y RELATIVA
    FRECUENCIA ABSOLUTA:
    de un valor de la variable, xi, es el número de veces que aparece. Se representa por fi. La suma de frecuencias absolutas es igual al número total de datos, N.
    FRECUENCIA RELATIVAes el cociente entre la frecuencia absoluta y el número de datos, N. Se representa por hi, h i = f i N . La suma de frecuencias relativas es igual a la unidad.
  • 12.
  • 13. MEDIDAS DE TENDENCIAS CENTRAL
    LA MEDIA ARITMÉTICAes el valor obtenido por la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos.
    La media resume en un valor las características de una variable teniendo en cuenta todos los casos. Solamente puede utilizarse con variables cuantitativas.
  • 14. Ejemplo: las notas de 5 alumnos en una prueba.
    Alumno Nota
    1 6,0 ·Primero, se suman las notas:
    2 5,4 6,0+5,4+3,1+7,0+6,1 = 27,6
    3 3,1 ·Luego el total se divide entre la cantidad de
    alumnos:
    4 7,0 27,6/5=5,52
    5 6,1 ·La media aritmética en este ejemplo es 5,52
  • 15. Media geométrica:
    En matemáticas y estadística, la media geométrica de una cantidad arbitraria de números (digamos n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los números.
    Por ejemplo, la media geométrica de 2 y 18 es
  • 16.
    • Mediana: La mediana es un valor de la variable que deja por debajo de sí a la mitad de los datos, una vez que éstos están ordenados de menor a mayor.
    ejemplo:
    la mediana del número de hijos de un conjunto de trece familias, cuyos respectivos hijos son:
    3, 4, 2, 3, 2, 1, 1, 2, 1, , 2, 1 y 1, es 2, puesto que, una vez ordenados los datos: 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, el que ocupa la posición central es 2:
  • 17. MODA: La moda es el dato más repetido, el valor de la variable con mayor frecuencia absoluta.
    Su cálculo es extremadamente sencillo, pues sólo necesita un recuento.
    EJEMPLO: el número de personas en distintos vehículos en una carretera: 5-7-4-6-9-5-6-1-5-3-7. El número que más se repite es 5, entonces la moda es 5.
  • 18. MEDIDAS DE DISPERCION
    Rango estadístico: El rango o recorrido estadístico es la diferencia entre el valor mínimo y el valor máximo en un grupo de números aleatorios. Se le suele simbolizar con R.
    Requisitos del rango
    Ordenamos los números según su tamaño.
    Restamos el valor mínimo del valor máximo
  • 19.
    • Ejemplo:
    Para una muestra (8,7,6,9,4,5), el dato menor es 4 y el dato mayor es 9 (Valor unitario inmediatamente posterior al dato mayor menos el dato menor). Sus valores se encuentran en un rango de:
    Rango = (9-4) =5.
  • 20. 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. Suele ser representada con la letra griega σ o una V en mayúscula.
  • 21. 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, que se halla como 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, más dispersos estarán los datos.
  • 22. DESVACION TIPICA MUESTRAL
    DESVIACION TIPICA POBLACIONAL
  • 23. COEFICIENTEN DE CORRELACION DE PEARSON (R)
    Permite saber si el ajuste de la nube de puntos 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).
  • 24. Teniendo en cuenta el valor de la covarianza y las varianzas, se puede evaluar mediante cualquiera de las dos expresiones siguientes:
  • 25. HISTOGRAMAS ESTADISTICOS
    Un 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.
  • 26. Los histogramas son más frecuentes en ciencias sociales, humanas y económicas que en ciencias naturales y exactas. Y permite la comparación de los resultados de un proceso.
  • 27. CONCLUSIONES
    LA ESTADISTICA SE RESUME COMO UNA HERRAMIENTA MUY IMPORTANTE A LA HORA DE ANALIZAR LA INFORMACION YA QUE NOS REFLEJA RESULTADOS COHERENTES Y FACILES DE INTERPRETAR.
    LOS CALCULOS ESTADISTICOS PERMITE CONOCER LA INFORMACION DEL ESTUDIO QUE SE ESTA REALIZANDO, LO QUE NOS CONLLEVA A OBTENER RELACION MUY DETALLADA DE DICHA INFORMACION.