This document discusses statistical methods and frequency distributions. It begins by introducing Pseint, a free and open-source pseudocode development tool. It then covers topics like population and sample in statistical methods, constructing frequency distributions through tables and graphs, and Sturges' law for grouped data. Examples are provided to illustrate concepts like coding algorithms in Pseint, executing programs, and creating frequency distribution tables from raw data.
Computer source code is written by programmers in a programming language using either the imperative or declarative programming paradigm. Source code is compiled into an executable file that is run on a central processing unit or interpreted with an interpreter. Computer programs are categorized as system software, which runs the computer, or application software, which performs tasks for users. Programs can run simultaneously through multitasking.
C is a powerful general-purpose programming language. It can be used to develop software like operating systems, databases, compilers, and so on. C programming is an excellent language to learn to program for beginners.
C is a high level programming language developed by Dennis Ritchie in 1972 at AT and T Bell Laboratories, New Jersey, USA to develop the UNIX operating system.
The document discusses code for a Java calculator application. It includes code to declare private variables, initialize components, construct the keypad with buttons in a grid layout, add menu items and listeners, and search for button clicks and menu commands to perform calculations and other functions. The main method constructs the calculator frame, sets properties, and makes the application visible.
This document contains HTML and Java code for a basic calculator applet that can run in a web browser. The HTML embeds the Java applet, which contains code for a graphical user interface with number and operator buttons, as well as logic to handle number entry, calculations, and resetting the calculator display. The applet mimics the functionality of a basic Windows calculator.
This document provides an introduction to computer programming concepts. It discusses what a computer is and its basic components. It then explains programming languages, algorithms, and the basic structure of a program, including headers, constants and variables, data types, subprograms, and the program body. It also gives examples of algorithms and discusses the differences between constants and variables. Overall, the document serves as a foundational overview of key programming concepts.
The document discusses algorithms and flowcharts for solving problems. It defines an algorithm as a set of sequential steps to solve a problem and notes that there are various techniques for specifying algorithms, including formally, informally, mathematically, or through graphical flowcharts. The document provides examples of algorithms to solve common problems and explains the properties and steps involved in algorithm development. It also describes flowcharts as a visual representation of an algorithm using standard symbols like ovals, rectangles, and diamonds to indicate starts/stops, processes, and decisions.
This document provides information about computers and algorithms:
1. It explains that computers are powerful machines that can perform many tasks but have no intelligence - they simply follow the step-by-step instructions provided by users or programmers.
2. It discusses the problem solving process, noting that problems must be clearly defined, analyzed, and solutions developed before coding instructions for the computer.
3. It provides definitions and examples of algorithms - step-by-step processes for solving problems that must be unambiguous, finite, and effectively coded for a computer.
Computer source code is written by programmers in a programming language using either the imperative or declarative programming paradigm. Source code is compiled into an executable file that is run on a central processing unit or interpreted with an interpreter. Computer programs are categorized as system software, which runs the computer, or application software, which performs tasks for users. Programs can run simultaneously through multitasking.
C is a powerful general-purpose programming language. It can be used to develop software like operating systems, databases, compilers, and so on. C programming is an excellent language to learn to program for beginners.
C is a high level programming language developed by Dennis Ritchie in 1972 at AT and T Bell Laboratories, New Jersey, USA to develop the UNIX operating system.
The document discusses code for a Java calculator application. It includes code to declare private variables, initialize components, construct the keypad with buttons in a grid layout, add menu items and listeners, and search for button clicks and menu commands to perform calculations and other functions. The main method constructs the calculator frame, sets properties, and makes the application visible.
This document contains HTML and Java code for a basic calculator applet that can run in a web browser. The HTML embeds the Java applet, which contains code for a graphical user interface with number and operator buttons, as well as logic to handle number entry, calculations, and resetting the calculator display. The applet mimics the functionality of a basic Windows calculator.
This document provides an introduction to computer programming concepts. It discusses what a computer is and its basic components. It then explains programming languages, algorithms, and the basic structure of a program, including headers, constants and variables, data types, subprograms, and the program body. It also gives examples of algorithms and discusses the differences between constants and variables. Overall, the document serves as a foundational overview of key programming concepts.
The document discusses algorithms and flowcharts for solving problems. It defines an algorithm as a set of sequential steps to solve a problem and notes that there are various techniques for specifying algorithms, including formally, informally, mathematically, or through graphical flowcharts. The document provides examples of algorithms to solve common problems and explains the properties and steps involved in algorithm development. It also describes flowcharts as a visual representation of an algorithm using standard symbols like ovals, rectangles, and diamonds to indicate starts/stops, processes, and decisions.
This document provides information about computers and algorithms:
1. It explains that computers are powerful machines that can perform many tasks but have no intelligence - they simply follow the step-by-step instructions provided by users or programmers.
2. It discusses the problem solving process, noting that problems must be clearly defined, analyzed, and solutions developed before coding instructions for the computer.
3. It provides definitions and examples of algorithms - step-by-step processes for solving problems that must be unambiguous, finite, and effectively coded for a computer.
The document discusses problem solving using computers, describing how problem solving involves defining the problem, developing an algorithm to solve it, and implementing that algorithm as a computer program. It outlines the key steps in problem solving as analyzing the problem, developing an algorithm using tools like flowcharts and pseudocode, coding the algorithm, and testing and debugging the program. Proper problem analysis and algorithm development are emphasized as critical to producing the correct output through a computer program.
This document outlines an assignment to analyze and design a program for sequential control flow. The objectives are to understand computational problem solving, sequential logic, and how to create IPO charts, algorithms, and flow charts. As an example, students are instructed to create these analysis tools to solve a temperature conversion problem that takes Celsius input and outputs Fahrenheit and Kelvin scales using defined formulas. The document provides background on problem solving techniques, sequential control flow, and common analysis tools like IPO charts, algorithms using pseudocode, and flow charts using standard symbols.
Here are the steps to solve the problems using IPO table, pseudo code and flowchart:
1. Define the problem and understand requirements
2. Make IPO table:
- Input, Process, Output
3. Write pseudo code using proper indentation and comments
4. Draw flowchart using standard symbols
5. Test and debug the program
This systematic approach helps analyze the problem, design the algorithm and implement it properly. The key is breaking down the problem into smaller understandable steps.
Algorithm for computational problematic sitSaurabh846965
A computer requires precise instructions from a user in order to perform tasks correctly. It has no inherent intelligence or ability to solve problems on its own. For a computer to solve a problem, a programmer must break the problem down into a series of simple steps and write program code that provides those step-by-step instructions in a language the computer can understand. This process involves understanding the problem, analyzing it, developing a solution algorithm, and coding the algorithm so the computer can execute it. Flowcharts can help visualize algorithms and problem-solving logic in a graphical format before writing program code.
The document discusses algorithms and flowcharts. It defines algorithms as a series of logical steps to solve a problem and pseudocode as a way to develop algorithms using everyday English. Flowcharts provide a graphical representation of algorithm steps. Common flowchart symbols are described along with basic control structures like sequence, selection, and iteration. Examples of algorithms, pseudocode, and flowcharts are provided to calculate sums, convert units, and perform other simple tasks.
This document discusses the design of a graphical calculator application that accepts infix expressions as input, converts them to postfix notation, and evaluates the postfix expression. It will consist of four main components: a driver class, a graphical user interface class, an infix to postfix converter class, and a postfix evaluator class. The driver class will instantiate and display the GUI. The GUI will provide buttons for numbers, operators, and other characters. The converter class will take an infix string and return a postfix list. The evaluator class will use a stack to evaluate the postfix list.
C LANGUAGE-FLOWCHARTS,PSEUDOCODE,ALGORITHMS APPROCHESHarshJha34
The document discusses various topics related to unit 1 of a programming course, including flowcharts, algorithm design using top-down and bottom-up approaches, and pseudocode. It covers elements of flowcharts like input/output, branching, and iteration. It describes problem solving in two phases - problem solving and implementation. It also explains algorithm development, properties of algorithms, and constructs like sequence, decision, and iteration. Pseudocode representation and writing pseudocode from algorithms and flowcharts is also mentioned.
Software engineering modeling lab lectures
engineering+ education purpose
This series of lectures was prepared for the third class of software engineering / Aliraqia University/ Baghdad/ Iraq.
In prepared these lectures, I depend on the YouTube to make it, the programs of the lectures are designed and executed by vb.net, discussions are also found here
These lectures are not finished yet, i will improve it in the future
Forgive me for anything wrong by mistake, I wish you can profit from these lectures
My regard
Marwa Moutaz/ M.Sc. studies of Communication Engineering / University of Technology/ Bagdad / Iraq.
This document provides an overview of problem solving and Python programming. It discusses computational thinking and problem solving, including identifying computational problems, algorithms, building blocks of algorithms, and illustrative problems. It also discusses algorithmic problem solving techniques like iteration and recursion. Finally, it briefly introduces the course titled "GE8151-PROBLEM SOLVING AND PYTHON PROGRAMMING".
The document discusses problem solving in computer science and algorithms. It defines an algorithm as a clearly defined set of steps to solve a problem. Key characteristics of algorithms are that they are unambiguous, have well-defined inputs and outputs, terminate in a finite number of steps, and are independent of programming languages. Examples of algorithms that find the largest number among three inputs and calculate a factorial are provided. The document also discusses sorting problems and examples of problems solved by algorithms like the human genome project, internet routing, and electronic commerce.
Problem solving techniques in c languageJohn Bruslin
This document discusses the structure and basic components of a C programming language program. It covers key topics such as character sets, data types, expressions, assignment statements, conditional statements, looping statements, and nested looping statements. The document provides introductory information on developing algorithms and flowcharts to solve problems, and using pseudo code to represent algorithms in an abstract way without strict syntax. Overall, the document serves as an introduction to problem solving techniques and the basic building blocks for writing C programs.
Explaining on what is a program ,how a program development is done with a study on program development life cycle,Algorithm ,characteristics of an algorithm,few examples
This document discusses the program development life cycle (PDLC) process for developing computer programs. It describes the 7 main steps in the PDLC as: 1) defining the problem, 2) task analysis, 3) designing, 4) testing algorithms, 5) coding, 6) testing and debugging programs, and 7) documentation and implementation. Key problem solving techniques discussed include algorithms, flowcharts, and pseudocode, which are used to logically solve problems and represent solutions before coding.
File 1 proteus tutorial for digital circuit designSanjeev Singh
This document provides instructions for using Proteus software to simulate and design digital circuits. It discusses:
1) The objectives of learning to use Proteus software to simulate designed digital circuits and understand how to apply digital logic equations to hardware designs.
2) How to use tools in Proteus like parts browsing, power supplies, input generators, and logic state components.
3) How to simulate circuits by placing components, wiring them, and using logic probes or waveform displays to view output measurements.
4) Some example assignments involving creating circuits from logic equations and comparing/reducing equations, and plotting input-output relationships.
This document appears to be a laboratory manual for a C programming course. It includes 15 experiments covering topics like arithmetic expressions, quadratic equations, strings, arrays, structures, pointers, and recursion. For each experiment, students are instructed to write algorithms, flowcharts, and C code to solve programming problems. They then test and debug their code. Marks are awarded for the procedure, execution, and viva voce of each experiment.
This document discusses algorithms and provides examples of pseudocode and flowcharts. It begins by defining an algorithm as a sequence of instructions to solve a problem. It then explains that pseudocode specifies the steps of an algorithm using a structured English format without formal syntax. Examples of pseudocode are provided to find averages, squares, cubes, and largest numbers. The document also introduces flowcharts as a graphical way to represent algorithms using standard symbols like rectangles, diamonds, and arrows. Basic flowchart structures like sequence, selection, and loops are demonstrated. Overall, the document provides an overview of algorithms and shows how pseudocode and flowcharts can be used to design and visualize the logic and processes of algorithms.
Euclid's algorithm is a method for finding the greatest common divisor (GCD) of two numbers. It works by taking the remainder of dividing the larger number by the smaller number at each step, and repeating this process until the remainder is zero. The last non-zero remainder is the GCD. The key steps are: (1) Take the remainder of dividing the two input numbers; (2) Set the smaller number equal to the remainder, and repeat from step 1 until the remainder is zero.
This document provides an introduction and overview for a Visual Logic programming project. It discusses key concepts like variables, input and output statements, and arithmetic expressions. It also presents a sample weekly paycheck program to demonstrate these concepts. The program uses input statements to get employee work hours and pay rate. It then uses an assignment statement to calculate the pay amount as hours times rate. The goal is to teach basic programming logic and syntax.
Csc 130 class 2 problem analysis and flow charts(2)Puneet narula
The document discusses software development lifecycles and problem solving techniques for computer programming. It covers rewriting problem statements, defining diagrams, algorithms, design tools like flowcharts and pseudocode, and control structures. Students will analyze problems and develop algorithms using techniques like top-down development, pseudocode, flowcharts, testing, and stubs and drivers. The document provides examples and step-by-step explanations of how to understand problems, design logical solutions, and represent those designs using appropriate tools.
Este documento presenta las evidencias de cinco estudiantes - Iving Estefani Ballesteros, Mariana Duque, Sofia Gallon Perez, Danna Herrera e Isabella Lopez Molina - del Instituto Educativo Liceo Departamental de Tecnología en Santiago de Cali, Valle del Cauca para el año 2021.
El resumen analiza los resultados de una encuesta realizada a 40 personas sobre temas ambientales. 88% de los encuestados opinó que las empresas de aseo realizan un buen trabajo en la ciudad. 95% consideró que los seres humanos son los principales responsables de la contaminación ambiental. Casi todos, el 98%, conocían el significado de desechos sólidos. La mayoría, el 60%, consideró que el enfoque CTS (ciencia, tecnología y sociedad) es importante para entender problemas ambientales. Todos los encuestados, el 100%, creyeron que la contamin
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The document discusses problem solving using computers, describing how problem solving involves defining the problem, developing an algorithm to solve it, and implementing that algorithm as a computer program. It outlines the key steps in problem solving as analyzing the problem, developing an algorithm using tools like flowcharts and pseudocode, coding the algorithm, and testing and debugging the program. Proper problem analysis and algorithm development are emphasized as critical to producing the correct output through a computer program.
This document outlines an assignment to analyze and design a program for sequential control flow. The objectives are to understand computational problem solving, sequential logic, and how to create IPO charts, algorithms, and flow charts. As an example, students are instructed to create these analysis tools to solve a temperature conversion problem that takes Celsius input and outputs Fahrenheit and Kelvin scales using defined formulas. The document provides background on problem solving techniques, sequential control flow, and common analysis tools like IPO charts, algorithms using pseudocode, and flow charts using standard symbols.
Here are the steps to solve the problems using IPO table, pseudo code and flowchart:
1. Define the problem and understand requirements
2. Make IPO table:
- Input, Process, Output
3. Write pseudo code using proper indentation and comments
4. Draw flowchart using standard symbols
5. Test and debug the program
This systematic approach helps analyze the problem, design the algorithm and implement it properly. The key is breaking down the problem into smaller understandable steps.
Algorithm for computational problematic sitSaurabh846965
A computer requires precise instructions from a user in order to perform tasks correctly. It has no inherent intelligence or ability to solve problems on its own. For a computer to solve a problem, a programmer must break the problem down into a series of simple steps and write program code that provides those step-by-step instructions in a language the computer can understand. This process involves understanding the problem, analyzing it, developing a solution algorithm, and coding the algorithm so the computer can execute it. Flowcharts can help visualize algorithms and problem-solving logic in a graphical format before writing program code.
The document discusses algorithms and flowcharts. It defines algorithms as a series of logical steps to solve a problem and pseudocode as a way to develop algorithms using everyday English. Flowcharts provide a graphical representation of algorithm steps. Common flowchart symbols are described along with basic control structures like sequence, selection, and iteration. Examples of algorithms, pseudocode, and flowcharts are provided to calculate sums, convert units, and perform other simple tasks.
This document discusses the design of a graphical calculator application that accepts infix expressions as input, converts them to postfix notation, and evaluates the postfix expression. It will consist of four main components: a driver class, a graphical user interface class, an infix to postfix converter class, and a postfix evaluator class. The driver class will instantiate and display the GUI. The GUI will provide buttons for numbers, operators, and other characters. The converter class will take an infix string and return a postfix list. The evaluator class will use a stack to evaluate the postfix list.
C LANGUAGE-FLOWCHARTS,PSEUDOCODE,ALGORITHMS APPROCHESHarshJha34
The document discusses various topics related to unit 1 of a programming course, including flowcharts, algorithm design using top-down and bottom-up approaches, and pseudocode. It covers elements of flowcharts like input/output, branching, and iteration. It describes problem solving in two phases - problem solving and implementation. It also explains algorithm development, properties of algorithms, and constructs like sequence, decision, and iteration. Pseudocode representation and writing pseudocode from algorithms and flowcharts is also mentioned.
Software engineering modeling lab lectures
engineering+ education purpose
This series of lectures was prepared for the third class of software engineering / Aliraqia University/ Baghdad/ Iraq.
In prepared these lectures, I depend on the YouTube to make it, the programs of the lectures are designed and executed by vb.net, discussions are also found here
These lectures are not finished yet, i will improve it in the future
Forgive me for anything wrong by mistake, I wish you can profit from these lectures
My regard
Marwa Moutaz/ M.Sc. studies of Communication Engineering / University of Technology/ Bagdad / Iraq.
This document provides an overview of problem solving and Python programming. It discusses computational thinking and problem solving, including identifying computational problems, algorithms, building blocks of algorithms, and illustrative problems. It also discusses algorithmic problem solving techniques like iteration and recursion. Finally, it briefly introduces the course titled "GE8151-PROBLEM SOLVING AND PYTHON PROGRAMMING".
The document discusses problem solving in computer science and algorithms. It defines an algorithm as a clearly defined set of steps to solve a problem. Key characteristics of algorithms are that they are unambiguous, have well-defined inputs and outputs, terminate in a finite number of steps, and are independent of programming languages. Examples of algorithms that find the largest number among three inputs and calculate a factorial are provided. The document also discusses sorting problems and examples of problems solved by algorithms like the human genome project, internet routing, and electronic commerce.
Problem solving techniques in c languageJohn Bruslin
This document discusses the structure and basic components of a C programming language program. It covers key topics such as character sets, data types, expressions, assignment statements, conditional statements, looping statements, and nested looping statements. The document provides introductory information on developing algorithms and flowcharts to solve problems, and using pseudo code to represent algorithms in an abstract way without strict syntax. Overall, the document serves as an introduction to problem solving techniques and the basic building blocks for writing C programs.
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This document discusses the program development life cycle (PDLC) process for developing computer programs. It describes the 7 main steps in the PDLC as: 1) defining the problem, 2) task analysis, 3) designing, 4) testing algorithms, 5) coding, 6) testing and debugging programs, and 7) documentation and implementation. Key problem solving techniques discussed include algorithms, flowcharts, and pseudocode, which are used to logically solve problems and represent solutions before coding.
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This document provides instructions for using Proteus software to simulate and design digital circuits. It discusses:
1) The objectives of learning to use Proteus software to simulate designed digital circuits and understand how to apply digital logic equations to hardware designs.
2) How to use tools in Proteus like parts browsing, power supplies, input generators, and logic state components.
3) How to simulate circuits by placing components, wiring them, and using logic probes or waveform displays to view output measurements.
4) Some example assignments involving creating circuits from logic equations and comparing/reducing equations, and plotting input-output relationships.
This document appears to be a laboratory manual for a C programming course. It includes 15 experiments covering topics like arithmetic expressions, quadratic equations, strings, arrays, structures, pointers, and recursion. For each experiment, students are instructed to write algorithms, flowcharts, and C code to solve programming problems. They then test and debug their code. Marks are awarded for the procedure, execution, and viva voce of each experiment.
This document discusses algorithms and provides examples of pseudocode and flowcharts. It begins by defining an algorithm as a sequence of instructions to solve a problem. It then explains that pseudocode specifies the steps of an algorithm using a structured English format without formal syntax. Examples of pseudocode are provided to find averages, squares, cubes, and largest numbers. The document also introduces flowcharts as a graphical way to represent algorithms using standard symbols like rectangles, diamonds, and arrows. Basic flowchart structures like sequence, selection, and loops are demonstrated. Overall, the document provides an overview of algorithms and shows how pseudocode and flowcharts can be used to design and visualize the logic and processes of algorithms.
Euclid's algorithm is a method for finding the greatest common divisor (GCD) of two numbers. It works by taking the remainder of dividing the larger number by the smaller number at each step, and repeating this process until the remainder is zero. The last non-zero remainder is the GCD. The key steps are: (1) Take the remainder of dividing the two input numbers; (2) Set the smaller number equal to the remainder, and repeat from step 1 until the remainder is zero.
This document provides an introduction and overview for a Visual Logic programming project. It discusses key concepts like variables, input and output statements, and arithmetic expressions. It also presents a sample weekly paycheck program to demonstrate these concepts. The program uses input statements to get employee work hours and pay rate. It then uses an assignment statement to calculate the pay amount as hours times rate. The goal is to teach basic programming logic and syntax.
Csc 130 class 2 problem analysis and flow charts(2)Puneet narula
The document discusses software development lifecycles and problem solving techniques for computer programming. It covers rewriting problem statements, defining diagrams, algorithms, design tools like flowcharts and pseudocode, and control structures. Students will analyze problems and develop algorithms using techniques like top-down development, pseudocode, flowcharts, testing, and stubs and drivers. The document provides examples and step-by-step explanations of how to understand problems, design logical solutions, and represent those designs using appropriate tools.
Similar to Medios estadisticos e distributivos de frecuencia. (20)
Este documento presenta las evidencias de cinco estudiantes - Iving Estefani Ballesteros, Mariana Duque, Sofia Gallon Perez, Danna Herrera e Isabella Lopez Molina - del Instituto Educativo Liceo Departamental de Tecnología en Santiago de Cali, Valle del Cauca para el año 2021.
El resumen analiza los resultados de una encuesta realizada a 40 personas sobre temas ambientales. 88% de los encuestados opinó que las empresas de aseo realizan un buen trabajo en la ciudad. 95% consideró que los seres humanos son los principales responsables de la contaminación ambiental. Casi todos, el 98%, conocían el significado de desechos sólidos. La mayoría, el 60%, consideró que el enfoque CTS (ciencia, tecnología y sociedad) es importante para entender problemas ambientales. Todos los encuestados, el 100%, creyeron que la contamin
La Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC) es la entidad encargada de la protección del medio ambiente y los recursos naturales en el Valle del Cauca. El documento proporciona el nombre de Iving Ballesteros, un estudiante de grado 11-1 que está asociado con la CVC.
La Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC) es la entidad encargada de la protección del medio ambiente y los recursos naturales en el Valle del Cauca. El documento proporciona el nombre de Iving Ballesteros, un estudiante de grado 11-1 que está aprendiendo sobre la misión y funciones de la CVC.
Este documento describe los diferentes tipos de contaminación ambiental, incluyendo la contaminación del aire, suelos y agua. Explica que la contaminación ambiental se debe a factores como la tala excesiva, emisiones industriales, combustibles fósiles y transporte. Una consecuencia clave es el calentamiento global. El documento también cubre temas como la separación de residuos, el manejo de desechos sólidos y el impacto ambiental de los residuos.
1. El documento habla sobre la importancia de crear conciencia ambiental para proteger el medio ambiente, preservar ecosistemas y fomentar actitudes responsables.
2. Explica que los recursos naturales son importantes porque de ellos obtenemos agua, comida y materiales, pero su sobreexplotación los pone en peligro.
3. Define la contaminación ambiental como la presencia de sustancias nocivas que alteran el equilibrio natural y perjudican a los seres vivos, causada principalmente por la actividad humana.
1. La contaminación ambiental se refiere a la presencia de sustancias químicas, físicas o biológicas nocivas en el medio ambiente que perjudican a los seres vivos. Se origina principalmente por la actividad humana y causa efectos como el cambio climático.
2. Los recursos naturales son importantes porque de ellos obtenemos recursos vitales como el agua y los alimentos, pero su sobreexplotación y mal uso los agota y pone en peligro.
3. Los principales problemas ambientales globales incluyen
Informe y evidencias diagrama de pareto en excelIvingBallesteros
El documento presenta el informe y evidencias de un diagrama de Pareto realizado en Excel por un grupo de estudiantes. El trabajo fue realizado de manera colaborativa y cada miembro cumplió con sus tareas asignadas. El producto final satisfizo los requisitos gracias al buen trabajo en equipo y comunicación entre los integrantes.
Este documento describe cómo crear y utilizar diagramas de Pareto en Excel. Explica que los diagramas de Pareto permiten clasificar problemas u otros datos de mayor a menor importancia para concentrarse en las causas principales. Proporciona instrucciones para construir un diagrama de Pareto en Excel, incluida la recolección y ordenación de datos, y presenta un ejemplo completo con una solución.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico sobre el peso de una muestra de 50 personas. Incluye tablas con los intervalos de peso, las frecuencias absolutas y relativas, y las frecuencias acumuladas. Calcula el rango, amplitud de clase, número de clases e intervalo para la muestra.
El documento presenta los resultados de un experimento en el que se lanzó un dado no cargado 25 veces. Se muestra un cuadro con la frecuencia absoluta, relativa y acumulada de cada resultado (1, 2, 3, 4, 5 y 6) obtenido. El 7 salió más frecuentemente con una frecuencia absoluta de 7 y relativa de 28%, mientras que el 5 fue el menos frecuente con una frecuencia absoluta de 1 y relativa de 4%.
Medios estadisticos e distributivos de frecuencia.IvingBallesteros
This document discusses statistical methods and frequency distributions. It begins by introducing Pseint, a free and open-source pseudocode development tool. It then covers topics like population and sample in statistical methods, constructing frequency distributions through tables and graphs, and Sturges' law for grouped data. Examples are provided to illustrate concepts like coding algorithms in Pseint, executing programs, and creating frequency distribution tables from raw data.
El documento describe lo que es Arduino, una plataforma de hardware y software libre y de código abierto para crear proyectos electrónicos interactivos. Explica que Arduino Uno es una placa de microcontrolador basada en el chip ATmega328P y las conexiones básicas en la placa. Además, detalla que Arduino sirve para desarrollar elementos autónomos y conectar dispositivos, y que el hardware procesa información mientras el software permite usar programas. Finalmente, resume que Arduino es una plataforma electrónica de
La electricidad es una energía natural que puede originar otras formas de energía como la luz y el movimiento. Existen dos tipos de corriente eléctrica: la corriente continua, que mantiene un impulso constante, y la corriente alterna, cuyos impulsos cambian de dirección constantemente. La diferencia entre ellas radica en la dirección del flujo de electrones. Los circuitos eléctricos transportan la electricidad de manera cerrada mediante conductores y aislantes.
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Este documento discute el problema de la basura tecnológica y posibles soluciones. La basura tecnológica incluye dispositivos electrónicos como teléfonos celulares y computadoras que ya no funcionan. Entre el 50% y el 80% de esta basura termina en países como China, India, Pakistán y Nigeria, lo que plantea riesgos para la salud y el medio ambiente. La ONU ha pedido medidas urgentes para abordar este problema. Algunas soluciones incluyen reducir la cantidad de basura tecnológ
El documento analiza un televisor, identificando sus partes como la pantalla, fuente de alimentación y antena. Explica que transmite imágenes y sonido a través de ondas electromagnéticas y tiene un propósito de recepción y reproducción de señales de televisión. Identifica inventos ancestrales como la radio y el disco de Nipkow que fueron mecánicos.
In the rapidly evolving landscape of technologies, XML continues to play a vital role in structuring, storing, and transporting data across diverse systems. The recent advancements in artificial intelligence (AI) present new methodologies for enhancing XML development workflows, introducing efficiency, automation, and intelligent capabilities. This presentation will outline the scope and perspective of utilizing AI in XML development. The potential benefits and the possible pitfalls will be highlighted, providing a balanced view of the subject.
We will explore the capabilities of AI in understanding XML markup languages and autonomously creating structured XML content. Additionally, we will examine the capacity of AI to enrich plain text with appropriate XML markup. Practical examples and methodological guidelines will be provided to elucidate how AI can be effectively prompted to interpret and generate accurate XML markup.
Further emphasis will be placed on the role of AI in developing XSLT, or schemas such as XSD and Schematron. We will address the techniques and strategies adopted to create prompts for generating code, explaining code, or refactoring the code, and the results achieved.
The discussion will extend to how AI can be used to transform XML content. In particular, the focus will be on the use of AI XPath extension functions in XSLT, Schematron, Schematron Quick Fixes, or for XML content refactoring.
The presentation aims to deliver a comprehensive overview of AI usage in XML development, providing attendees with the necessary knowledge to make informed decisions. Whether you’re at the early stages of adopting AI or considering integrating it in advanced XML development, this presentation will cover all levels of expertise.
By highlighting the potential advantages and challenges of integrating AI with XML development tools and languages, the presentation seeks to inspire thoughtful conversation around the future of XML development. We’ll not only delve into the technical aspects of AI-powered XML development but also discuss practical implications and possible future directions.
Driving Business Innovation: Latest Generative AI Advancements & Success StorySafe Software
Are you ready to revolutionize how you handle data? Join us for a webinar where we’ll bring you up to speed with the latest advancements in Generative AI technology and discover how leveraging FME with tools from giants like Google Gemini, Amazon, and Microsoft OpenAI can supercharge your workflow efficiency.
During the hour, we’ll take you through:
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Ollama Use Case: Learn how Scenario Specialist Dmitri Bagh has utilized Ollama within FME to input data, create custom models, and enhance security protocols. This segment will include demos to illustrate the full capabilities of FME in AI-driven processes.
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We’ll wrap up with a live Q&A session where you can engage with our experts on your specific use cases, and learn more about optimizing your data workflows with AI.
This webinar is ideal for professionals seeking to harness the power of AI within their data management systems while ensuring high levels of customization and security. Whether you're a novice or an expert, gain actionable insights and strategies to elevate your data processes. Join us to see how FME and AI can revolutionize how you work with data!
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Welcome to UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series part 5. In this session, we will cover CI/CD with devops.
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GraphRAG for life science domain, where you retriever information from biomedical knowledge graphs using LLMs to increase the accuracy and performance of generated answers
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 6DianaGray10
Welcome to UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series part 6. In this session, we will cover Test Automation with generative AI and Open AI.
UiPath Test Automation with generative AI and Open AI webinar offers an in-depth exploration of leveraging cutting-edge technologies for test automation within the UiPath platform. Attendees will delve into the integration of generative AI, a test automation solution, with Open AI advanced natural language processing capabilities.
Throughout the session, participants will discover how this synergy empowers testers to automate repetitive tasks, enhance testing accuracy, and expedite the software testing life cycle. Topics covered include the seamless integration process, practical use cases, and the benefits of harnessing AI-driven automation for UiPath testing initiatives. By attending this webinar, testers, and automation professionals can gain valuable insights into harnessing the power of AI to optimize their test automation workflows within the UiPath ecosystem, ultimately driving efficiency and quality in software development processes.
What will you get from this session?
1. Insights into integrating generative AI.
2. Understanding how this integration enhances test automation within the UiPath platform
3. Practical demonstrations
4. Exploration of real-world use cases illustrating the benefits of AI-driven test automation for UiPath
Topics covered:
What is generative AI
Test Automation with generative AI and Open AI.
UiPath integration with generative AI
Speaker:
Deepak Rai, Automation Practice Lead, Boundaryless Group and UiPath MVP
Infrastructure Challenges in Scaling RAG with Custom AI modelsZilliz
Building Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems with open-source and custom AI models is a complex task. This talk explores the challenges in productionizing RAG systems, including retrieval performance, response synthesis, and evaluation. We’ll discuss how to leverage open-source models like text embeddings, language models, and custom fine-tuned models to enhance RAG performance. Additionally, we’ll cover how BentoML can help orchestrate and scale these AI components efficiently, ensuring seamless deployment and management of RAG systems in the cloud.
Communications Mining Series - Zero to Hero - Session 1DianaGray10
This session provides introduction to UiPath Communication Mining, importance and platform overview. You will acquire a good understand of the phases in Communication Mining as we go over the platform with you. Topics covered:
• Communication Mining Overview
• Why is it important?
• How can it help today’s business and the benefits
• Phases in Communication Mining
• Demo on Platform overview
• Q/A
“An Outlook of the Ongoing and Future Relationship between Blockchain Technologies and Process-aware Information Systems.” Invited talk at the joint workshop on Blockchain for Information Systems (BC4IS) and Blockchain for Trusted Data Sharing (B4TDS), co-located with with the 36th International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE), 3 June 2024, Limassol, Cyprus.
Maruthi Prithivirajan, Head of ASEAN & IN Solution Architecture, Neo4j
Get an inside look at the latest Neo4j innovations that enable relationship-driven intelligence at scale. Learn more about the newest cloud integrations and product enhancements that make Neo4j an essential choice for developers building apps with interconnected data and generative AI.
Threats to mobile devices are more prevalent and increasing in scope and complexity. Users of mobile devices desire to take full advantage of the features
available on those devices, but many of the features provide convenience and capability but sacrifice security. This best practices guide outlines steps the users can take to better protect personal devices and information.
Why You Should Replace Windows 11 with Nitrux Linux 3.5.0 for enhanced perfor...SOFTTECHHUB
The choice of an operating system plays a pivotal role in shaping our computing experience. For decades, Microsoft's Windows has dominated the market, offering a familiar and widely adopted platform for personal and professional use. However, as technological advancements continue to push the boundaries of innovation, alternative operating systems have emerged, challenging the status quo and offering users a fresh perspective on computing.
One such alternative that has garnered significant attention and acclaim is Nitrux Linux 3.5.0, a sleek, powerful, and user-friendly Linux distribution that promises to redefine the way we interact with our devices. With its focus on performance, security, and customization, Nitrux Linux presents a compelling case for those seeking to break free from the constraints of proprietary software and embrace the freedom and flexibility of open-source computing.
Why You Should Replace Windows 11 with Nitrux Linux 3.5.0 for enhanced perfor...
Medios estadisticos e distributivos de frecuencia.
1. MEDIOS ESTADÍSTICOS Y DISTRIBUTIVOS DE FRECUENCIA
IVING ESTEFANI BALLESTEROS ESQUIVEL
MARIANA DUQUE
SOFIA GALLÓN PEREZ
ANGIE MARIANNE PINTO TARAZONA
NICOLLE TENORIO CAMARGO
INSTITUCIÓN EDUCATIVA LICEO DEPARTAMENTAL
TECNOLOGÍA
SANTIAGO DE CALI, VALLE DEL CAUCA
2021
1
2. Desarrollo Temático
Tema 1. Inicia con Pseint - Solución de problemas.
Tema 2. Métodos estadísticos, población y muestra.
Tema 3. Distribución de frecuencias, tablas, representación gráfica, ley de sturges para
datos agrupados.
2
3. Enumeración de imágenes
Imagen 1. Ventana principal del programa PSeInt 5
Imagen 2. Adaptación del Pseudocódigo del libro al PSeInt 6
Imagen 3. Botón para obtener el diagrama de flujo 7
Imagen 4. Diagrama de flujo del algoritmo del problema 7
Imagen 5. Guardada de la imagen 8
Imagen 6. Botón de ejecución del algoritmo 8
Imagen 7. Ejecución del programa asociado al algoritmo antes de ingresar el valor
solicitado por teclado
8
Imagen 8. Ejecución del programa asociado al algoritmo después de ingresar el valor
solicitado por teclado
9
Imagen 9. Regla de codificación 12
Imagen 10. Tabla de valores 13
Imagen 11. Ejemplo 1 14
Imagen 12. Ejemplo resultado 15
Imagen 13. Grafico 1 16
Imagen 14. Grafico 2 16
Imagen 15. 17
Imagen 16. 17
Imagen 17. 17
Imagen 18. 17
3
4. Tabla de contenido
1. Pseint 5
1.2. Como iniciar en pseint 5
1.3. Solución de problemas. 9
2. Métodos estadísticos 11
2.2. Población 11
2.3. Muestra. 11
3. Distribución de frecuencias 12
3.2. Tablas 13
3.3. Representación gráfica 15
3.4.Ley de sturges 16
4. Mapa conceptual. 18
5. Conclusiones. 19
6. Referencias. 20
4
5. 1. Pseint
PSeInt es una herramienta de desarrollo de pseudocódigo libre y de código abierto, lo que
significa que además de gratis, su código puede ser modificado con mejoras y redistribuido
para que los demás usuarios también tomen ventaja de estas mejoras.
es una herramienta que ha sido diseñada para ofrecer a los estudiantes de carreras de
informática una forma sencilla de focalizarse en los conceptos de los algoritmos y su
estrecha relación con la programación, con el objetivo de disminuir las dificultades de tener
que aprender un lenguaje de programación y sus particularidades antes de poder lanzarse a
entender cómo realmente funciona todo ello.
1.2. Como iniciar en pseint.
Abra el programa PSEINT (Inicio > todos los Programas > PSeInt). Una vez
ejecutado, se debe abrir una ventana como la mostrada en la figura 1:
(Figura 1. Ventana principal del programa PSeInt.)
Codificación del algoritmo
5
6. Explore la herramienta dando click en los diferentes botones del panel de comando, observe
el efecto en el área de trabajo, una vez que se haya familiarizado un poco con la
herramienta intente adaptar el código mostrado en el pseudocódigo del problema anterior
en el PseInt:
(Figura 2. Adaptación del Pseudocódigo del libro al PSeInt)
Una vez codificado el pseudocódigo (ayudado de los botones del panel de comandos) en el
área de trabajo guarde el archivo como ejemplo1 En una ruta conocida.
Nota sobre la codificación en PSeInt
La siguiente figura muestra una comparación entre el Pseudocódigo convención y el
Pseudocódigo del Pseint:
· En el Pseint no hay declaración de variables (es decir enunciar el tipo y la lista de
variables de dicho tipo, para el ejemplo en el pseudocódigo convención la declaración es:
real: area, perimero, area = 0, altura = 0) por lo tanto la codificación del algoritmo en
PSeint empieza desde la parte de INICIO del algoritmo, sin embargo cuando una variable
es inicializada esto si deba ser tenido en cuenta en el Pseint antes de iniciar la codificación
6
7. del programa desde el INICIO. Como se puede notar en el pseudocódigo convención las
variables base y altura están inicializadas ambas en cero (base = 0, altura = 0), por ello
antes de empezar la primera instrucción después del INICIO (ESCRIBA("Digite la base y
la altura del rectangulo")) es necesario codificar en PSeInt dicha inicialización por ello las
líneas base<-0; y altura <-0; antes del Escribir.
· El Pseudocódigo que se codifica es propiamente el que se encuentra entre las sentencias
INICIO y FIN_INICIO (Ver parte resaltada en verde), salvo cuando se tiene que tener en
cuenta la nota anterior.
Una vez realizado lo anterior obtenga el diagrama de flujo asociado al pseudocódigo para
ello presione el dibujar diagrama de flujo.
(Figura 3. Botón para obtener el diagrama de flujo.)
Si lo anterior está bien, se generar un diagrama como el mostrado en la siguiente figura:
(Figura 4. Diagrama de flujo del algoritmo del problema.)
Guarde el diagrama de flujo anterior como una imagen jpg (puede serle útil después, por
ejemplo para un informe).
7
8. (Figura 5.Guardada de la imagen.)
Ejecución del algoritmo
Una vez guardado el programa anterior, proceda a realizar la prueba del algoritmo
presionando el botón ejecutar.
(Figura 6. Botón de ejecución del algoritmo.)
Deberá aparecer una ventana como la siguiente asociada al programa:
(Figura 7. Ejecución del programa asociado al algoritmo antes de ingresar el valor
solicitado por teclado).
Lo anterior se debe a la instrucción Escribir "Digite la base y la altura del rectángulo";
Si lo nota el cursor se queda titilando esperando a que sean introducidos los valores para la
altura y la base, esto debido a la instrucción Leer base,altura;
Introduzca el valor de 2 como valor para la base y 3 como valor para la altura.
8
9. Note que cada vez que introduce un valor por teclado debe presionar enter. Una vez que
presione el enter después de digitar el segundo valor aparece algo como lo siguiente:
(Figura 8. Ejecución del programa asociado al algoritmo después de ingresar el valor
solicitado por teclado).
Después de que aparece la ventana anterior si damos enter esta se cierra. Intente
nuevamente ejecutar el algoritmo pero esta vez de 6 como valor para la base y 7 como valor
para la altura.
1.3. Solución de problemas.
“Esta fase incluye, a su vez, el análisis del problema así como el diseño y posterior
verificación del algoritmo.
Análisis del problema
El primer paso para encontrar la solución a un problema es el análisis del mismo. Se debe
examinar cuidadosamente el problema a fin de obtener una idea clara sobre lo que se
solicita y determinar los datos necesarios para conseguirlo.
Diseño del algoritmo
Un algoritmo puede ser definido como la secuencia ordenada de
9
10. pasos, sin ambigüedades, que conducen a la resolución de un problema dado y expresado
en lenguaje natural, por ejemplo el castellano, Todo algoritmo debe ser:
➢ Preciso: Indicando el orden de realización de cada uno de los pasos.
➢ Definido: Si se sigue el algoritmo varias veces proporcionándole ( consistente ) los
mismos datos, se deben obtener siempre los mismos resultados.
➢ Finito: Al seguir el algoritmo, este debe terminar en algún momento, es decir tener
un número finito de pasos.
Para diseñar un algoritmo se debe comenzar por identificar las tareas más importantes para
resolver el problema y disponerlas en el orden en el que han de ser ejecutadas. Los pasos en
esta primera descripción pueden requerir una revisión adicional antes de que podamos
obtener un algoritmo claro, preciso y completo. Este método de diseño de algoritmos en
etapas, yendo de los conceptos generales a los de detalle, se conoce como método
descendente (top-down).
En un algoritmo se deben de considerar tres partes:
➢ Entrada: Información dada al algoritmo.
➢ Proceso:Operaciones o cálculos necesarios para encontrar la solución del problema.
➢ Salida: Respuestas dadas por el algoritmo o resultados finales de los procesos
realizados.
Como ejemplo supongamos que desea desarrollar un algoritmo que calcule la superficie de
un rectángulo proporcionándole su base y altura. Lo primero que debemos hacer es
plantearnos las siguientes preguntas:
● Especificaciones de entrada
¿Qué datos son de entrada?
¿Cuántos datos se introducirán?
¿Cuántos son datos de entrada válidos?
● Especificaciones de salida
¿Cuáles son los datos de salida?
¿Cuántos datos de salida se producirán?
¿Qué formato y precisión tendrán los resultados?
El algoritmo que podemos utilizar es el siguiente:
➢ Paso 1. Entrada desde el teclado, de los datos de base y altura.
10
11. ➢ Paso 2. Cálculo de la superficie, multiplicando la base por la altura.
➢ Paso 3. Salida por pantalla de base, altura y superficie calculada.
El lenguaje algorítmico debe ser independiente de cualquier lenguaje de programación
particular, pero fácilmente traducible a cada uno de ellos. Alcanzar estos objetivos
conducirá al empleo de métodos normalizados para la representación de algoritmos, tales
como los diagramas de flujo o pseudocódigo.
Verificación de algoritmos
Una vez que se ha terminado de escribir un algoritmo es necesario comprobar que realiza
las tareas para las que se ha diseñado y produce el resultado correcto y esperado. El modo
más normal de comprobar un algoritmo es mediante su ejecución manual, usando datos
significativos que abarquen todo el posible rango de valores y anotando en una hoja de
papel las modificaciones que se den estos datos y en los del resto del algoritmo, en las
diferentes fases hasta la obtención de los resultados. Este proceso se conoce como prueba
del algoritmo.
Fase de implementación
Una vez que el algoritmo está diseñado, representado mediante pseudocódigo y verificado
se debe pasar a la fase de codificación o traducción del algoritmo a un determinado
lenguaje de programación, que deberá ser completada con la ejecución y comprobación del
programa en el ordenador.”(Recuperado de Guia-alumno.doc (mec.es))
2. Métodos estadísticos
Los métodos estadísticos son procedimientos para procesar datos cualitativos y
cuantitativos mediante técnicas de recolección, recuento, presentación, descripción y
análisis. Los métodos estadísticos permiten probar hipótesis o establecer relaciones
causales en un fenómeno determinado.
Los datos estadísticos proporcionan potentes herramientas de análisis que se pueden utilizar
en muchas situaciones, como: gobierno, empresas privadas, empresas, industria e
investigación (medicina, economía, agricultura, etc.)
2.2. Población. La población es un conjunto de valores asociados con elementos del
universo. Es una recopilación de todas las medidas posibles que se pueden realizar
sobre las características en el estudio. El número de elementos en el total se
denomina tamaño total y, en circunstancias limitadas, este tamaño se representa con
la letra N.
11
12. 2.3. Muestra. La muestra estadística consiste en la porción que se extrae de una población
estadística para un determinado estudio,con el fin de representar, conocer y determinar los
aspectos de dicha población. Este método se utiliza cuando no se puede aplicar un censo en
ciertas poblaciones, ya que a través del muestreo se puede establecer una porción de la
realidad a estudiar.
Tipos de muestra estadística: puede clasificarse en muestra probabilística y no
probabilística.
Muestra probabilística: es el tipo más utilizado durante las investigaciones.en este todos los
elementos de la población tiene la posibilidad de ser parte de la muestra
Muestra no probabilística: son los elementos seleccionados a través de procesos que no
brindan, a todos los individuos de la población, la misma posibilidad de ser elegidos para la
muestra
3. Distribución de frecuencias
Las distribuciones de frecuencias son tablas en que se dispone las modalidades de la
variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor,
porcentajes etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencias es facilitar la obtención de
la información que contienen los datos.
Ejemplo: Quieren conocer si un grupo de individuos está a favor o en contra de la
exhibición de imágenes violentas por televisión, para lo cual han recogido los siguientes
datos:
(Imagen 9. Regla de codificación)
12
13. La inspección de los datos originales no permite responder fácilmente a cuestiones como
cuál es la actitud mayoritaria del grupo, y resulta bastante más difícil determinar la
magnitud de la diferencia de actitud entre hombres y mujeres.
Podemos hacernos mejor idea si disponemos en una tabla los valores de la variable
acompañados del número de veces (la frecuencia) que aparece cada valor:
(Imagen 10. Tabla de valores)
X: Símbolo genérico de la variable.
f: Frecuencia (también se simboliza como ni).
La distribución de frecuencias de los datos del ejemplo muestra que la actitud mayoritaria
de los individuos del grupo estudiado es indiferente.
La interpretación de los datos ha sido facilitada porque se ha reducido el número de
números a examinar (en vez de los 20 datos originales, la tabla contiene 5 valores de la
variable y 5 frecuencias).
Generalmente las tablas incluyen varias columnas con las frecuencias relativas (son el
número de ocurrencias dividido por el total de datos, y se simbolizan "fr" o "pi"),
frecuencias acumuladas (la frecuencia acumulada es el total de frecuencias de los valores
iguales o inferiores al de referencia, y se simbolizan "fa" o "na". No obstante la frecuencia
acumulada también es definida incluyendo al valor de referencia), frecuencias acumuladas
relativas (la frecuencia acumulada relativa es el total de frecuencias relativas de los valores
iguales o inferiores al de referencia, y se simbolizan "fr" o "pa").
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14. 3.2. Tablas.
Llamamos tabla estadística a la disposición de forma ordenada y agrupada de los
valores y frecuencias de una distribución.
Cuando se realiza un estudio estadístico sobre una variable (por ejemplo, altura de
los niños de una clase, equipo de fútbol preferido por los alumnos de un colegio,
etc.) se comienza por obtener información (se mide a los niños, se les pregunta,
etc.).
El dato estadístico es cada una de las informaciones que se obtienen (por ejemplo,
Pedro mide 1,65 cm; Julián es aficionado del Barcelona, etc).
Vemos que el dato estadístico puede ser numérico (por ejemplo, estatura) o
cualitativo (por ejemplo, equipo de fútbol preferido).
Los datos obtenidos en la observación hay que ordenarlos y recogerlos en una tabla
que se denomina tabla estadística.
(Imagen 11. Ejemplo 1)
El número de observaciones realizadas se denomina tamaño de la muestra.
14
15. La frecuencia absoluta de un dato es el número de veces que se da un resultado
concreto y la frecuencia relativa es el porcentaje que representa la frecuencia
absoluta respecto del total.
La media aritmética representa el valor medio que toman los datos de una
observación estadística. Se calcula sumando todos los resultados y dividiendo la
suma entre el número de registros. La media aritmética tan sólo se puede calcular
con datos numéricos (no se puede calcular con datos cualitativos).
Moda: es el resultado más repetido en una observación estadística (se puede calcular
con datos numéricos y cualitativos).
(Imagen 12. Ejemplo resultado)
La media la hemos calculado sumando las 20 estaturas (33,23 cm) y dividiéndolo
entre el número de datos (20).
3.3. Representación gráfica. Los gráficos estadísticos, también conocidos como técnicas
gráficas, son gráficos en el campo de las estadísticas que se utilizan para visualizar datos
cuantitativos.
Siguiendo el ejemplo del punto 3.2, podemos decir que las frecuencias absolutas o relativas
se pueden representar sobre una gráfica de barras en la que la altura de cada barra
representa el valor de la frecuencia.
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16. (Imagen 13. Gráfico 1)
En este gráfico hemos representado la frecuencia absoluta.
También se puede utilizar el diagrama de sectores para representar las frecuencias
(absolutas o relativas). Se utiliza un círculo dividido en sectores; cada sector representa
cada uno de los posibles valores que toma la variable que se mide; la superficie del sector
mide el valor de la frecuencia (absoluta o relativa).
(Imagen 14. Gráfico 2)
3.4. Ley de sturges. Este es un criterio utilizado para determinar el número de clases o
intervalos que son necesarios para representar gráficamente en un conjunto de datos
estadísticos, esta regla fue enunciada en 1926 por Herbert Sturges.
16
17. Es un método empírico muy utilizado en la estadística descriptiva para determinar el
número de clases (K) que deben existir en un histograma de frecuencias para clasificar en
conjunto de datos que representa una muestra o una población.
Para establecer su regla sturges considero un diagrama de frecuencias ideal, consta de K
intervalo, donde el i-ésimo intervalo contiene un determinado número de muestras (i = 0,…
k – 1), representado como:
(imagen 15)
Ese número de muestras es dado por el número de formas en que puede extraerse un
subconjunto de un conjunto; es decir, por el coeficiente binomial, expresado de la siguiente
manera:
(imagen 16)
para simplificar la ecuación, aplico las propiedades de los logaritmos en ambas partes de la
ecuación:
(imagen 17)
Así, sturges estableció que el número óptico de intervalos K es dado por la expresión:
(imagen 18)
en esta expresión:
K: es el número de clases
N: número total de observaciones de la muestra
Log: es el logaritmo común de la base 10
El número de intervalos siempre debe de estar representado por números enteros. en los
casos en los que el valor se decimal se debe hacer una aproximación al número entero
17
19. 5. Conclusiones
Podemos concluir que pseint es una herramienta gratis, la cual ha sido diseñada para
ofrecer a los estudiantes de informática una forma sencilla de focalizarse en los
conceptos de algoritmos y su estrecha relación con la programación.
Por otro lado están los métodos estadísticos, los cuales son procedimientos para
procesar datos cualitativos y cuantitativos mediante técnicas de recolección,
recuento, presentación, descripción y análisis.
También la población en una recopilación de todas las medidas posibles que se
pueden realizar sobre las características en el estudio.
Los tipos de muestra estadística pueden clasificarse entre muestra probabilística y
no probabilística.
La muestra probabilística: es la más utilizada en las investigaciones. En este todos
los elementos de la población tienen la posibilidad de ser parte de la nuestra.
Muestra no probabilística: No muestra a todos los individuos la misma posibilidad
de ser elegidos.
Las distribuciones de frecuencia son tablas en que se disponen las modalidades de la
variable por filas.
Y por último le llamamos tabla estadística a la disposición de forma ordenada y
agrupada de los valores y frecuencias de una distribución. Los datos que se obtienen
en la observación hay que ordenarlos y recogerlos en una tabla que se denomina
tabla estadística.
19
20. 6. Referencias
Freites, R. Tutorial sencillo manejo de PSEINT y free DFD. Recuperado de :
https://www.monografias.com/trabajos-pdf5/tutorial-pseint/tutorial-pseint.shtml#:~:text=La
%20instrucci%C3%B3n%20de%20entrada%20en%20PSeInt%20se%20llama%20Escribir
%20no,sin%20comillas%20(%22%22)
Marketing,G. (2020). PSeInt: ¿Qué es? Descargar y usar PSeInt. Ejemplos. Recuperado de:
https://www.tecnologia-informatica.com/pseint/
Metodos estadisticos basicos. (s.f). Recuperado de Métodos Estadísticos Básicos | CIMAT
Leon, G. (s.f). Metodos estadisticos basicos. Mérida, Venezuela. Recuperado de Métodos
Estadisticos Básicos - Prof. Gudberto León - Maestría en Estadística (ula.ve)
ALGORITMOS Y PROGRAMAS. (s.f). Recuperado de Guia-alumno.doc (mec.es)
Regla de esturges (s.f). Recuperado de https://www.lifeder.com/regla-sturges/
Tablas y gráficas estadísticas. Recuperado de 🥇▷【 Tablas y Gráficas Estadisticas -
Matemáticas Primero ESO 】 (aulafacil.com)
Blog de Iving Ballesteros. https://ballesterosiving.blogspot.com/
Blog de Mariana Duque. PERIODO I (jungkookmar.blogspot.com)
Blog de Sofia Gallón. https://tecnologia2021s.blogspot.com/
Blog de Angie Pinto. PERIODO I (owur.blogspot.com)
Blog de Nicolle Tenorio. https://tecnologiateayuda12.blogspot.com/?m=1
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