Conceptos fundamentale itzayana morillon

Conceptos fundamentales; ejercicio 1

Profesor: GERARDO MATA ORTIZ.

Materia: estadística.

Alumno (a): Itzayana Yaneth Morillón Marquéz.

Grado y Sección: “1 D”

10/01/2014TAREA DE ESTADÍSTICA Página 1

Índice(Conceptos fundamentales)

1. Frase de inspiración………………………………………………………3

2. Conceptos de estadística………………………………………………4

3. Origen de estadística……………………………………………………5

4. Explica y anota 3 ejemplos de población………………………......6

5. Explica y anota 3 ejemplos de población tangible……………7

6. Explica y anota 3 ejemplos de población conceptual………8

7. Muestra………………………………………………………………………..9

TAREA DE ESTADÍSTICA Página 2

FRASE DE INSPIRACIÓN


Concepto de Estadística

Es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.

La estadística se divide en dos grandes áreas:

Estadística descriptiva

Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros.

Estadística inferencial

Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen a nova, series de tiempo y minería de datos. Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. La estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y estadística no paramétrica.

Hay también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia.

La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicas, estadísticas criminales, entre otros.


Origen de Estadística

En su origen, por tanto, la estadística estuvo asociada a los Estados o ciudades libres, para ser utilizados por el gobierno y cuerpos administrativos (a menudo centralizados). La colección de datos acerca de estados y localidades continúa ampliamente a través de los servicios de estadística nacional e internacional. En particular, los censos comenzaron a suministrar información regular acerca de la población de cada país. Así pues, los datos estadísticos se referían originalmente a los datos demográficos de una ciudad o Estado determinados. Y es por ello que en la clasificación decimal de Melvil Dewey, empleada en las bibliotecas, todas las obras sobre estadística se encuentran ubicadas al lado de las obras de o sobre la demografía.

Ya se utilizaban representaciones gráficas y otras medidas en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para controlar el número de personas, animales o ciertas mercancías. Hacia el año 3000 a. C. los babilonios usaban ya pequeños envases moldeados de arcilla para recopilar datos sobre la producción agrícola y de los géneros vendidos o cambiados. Los egipcios analizaban los datos de la población y la renta del país mucho antes de construir las pirámides en el siglo XI a. C. Los libros bíblicos de Números y Crónicas incluyen en algunas partes trabajos de estadística. El primero contiene dos censos de la población de la Tierra de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 a. C. Los antiguos griegos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el 594 a. C. para cobrar impuestos.


1. Explica y anota 3 ejemplos de población

Población: Conjunto de todos los elementos que interesan en un estudio determinado.

Ejemplo 1.- en una zapatería para calzado de dama se quiere saber cuál número de calzado es el más comprado, los más comprados son: 24 al 25.5. en este caso la población seria el número de calzado porque es el que se consume.

Ejemplo 2.- una compañía de teléfonos celulares quiere saber dónde se consume más producto, en este caso sería un diseño nuevo contra el diseño anterior, se dio a conocer que se consume más el diseño nuevo en torreón que en matamoros. En este caso la población seria el diseño del celular porque se compara a sí mismo.

Ejemplo 3.- Una ferretería se venden tubos PVC y quiere saber qué medida es la más común para su uso, se encuentran de 3”, 4” y 5”. La población serían las medidas más consumidas en este caso sería la de 3”.


2. Anota y explica tres ejemplos de población tangible y tres de población conceptual.

Población tangible.- las poblaciones constaban de elementos físicos reales: estudiantes de una universidad, bloques de concreto de una pila, pernos de una remesa. Estas poblaciones se denominan poblaciones tangibles. Este tipo de poblaciones son siempre finitas.Después de que se muestrea un elemento, el tamaño de población disminuye en 1. En principio, uno podría en algunos casos regresar el elemento muestreado a la población, con oportunidad de muestrearlo nuevamente, pero esto rara vez se hace en la práctica

1.-Ejemplo Se quiere saber por `cuantos bloques esta construido un muro, si el muro es de 2m por 2m.La población serían los bloques.

2.-Ejemplo

Una panadería realizo un estudio de sus ventas para saber cuál pan era el que se consumía más entre sus clientes y así poder saber qué tipo de pan le gustaba más a sus clientes y fabricar más de ese tipo para poder satisfacer la demanda. 3.-Ejemplo En una cafetería se les hace una entrevista a diferentes clientes para saber el sabor de café favorito entre sus clientes.


Población conceptual

En ingeniería es frecuente que los datos sean producto de mediciones realizadas durante un experimento científico, más que por muestreo de una población tangible. Tomando un ejemplo simple, imagine que un ingeniero mide la longitud de una varilla cinco veces, haciendo las mediciones en la forma más cuidadosa posible con condiciones idénticas. No importa qué tan cuidadosamente se hayan hecho las mediciones, diferirán un poco una de otra, debido a la variación en el proceso de medición que no se puede controlar o predecir. Esto último da como resultado que con frecuencia sea adecuado considerar estos datos como una muestra aleatoria simple de una población.1.-Ejemplo Los resultados son diferentes pero no varían mucho uno de otro.2.-Ejemplo Se mide un cuarto que tiene lados iguales pero al medir 5 veces cada lado se percata de que las medidas varían, En este caso la población sería el número de veces que se midieron.3.-Ejemplo En una empresa se hace un estudia para saber cuántos de sus trabajadores tienen familias y así poderles ayudar un poco económicamente.

3.-Muestra:

Constituye un subconjunto de una población que contiene elementos o resultados que realmente se observa. Ejemplo:

Dimensión de la población: 222.222 habitantes

Probabilidad del evento: Hombre o Mujer 50%


Nivel de confianza: 90%

Desviación tolerada: 5%

Resultado 196

Tamaño de la muestra: 270

4.-Muestra aleatoria simple:

De tamaño n es una muestra elegida por un método en el que cada colección de n elementos de la población tiene la misma probabilidad de formar la muestra, de la misma manera que en una lotería.

5. El departamento médico de la Universidad quiere saber la presión arterial de los estudiantes. Hay 2700 alumnos inscritos. Obtiene una lista de los alumnos numerada del 1 al 2700, utiliza Excel para generar 100 números aleatorios enteros y cita a los alumnos para realizar la medición de presión arterial. ¿Es esta una muestra aleatoria simple? Justifica tu respuesta. Sí, porque se es tan tomando 100 alumnos a lazar para hacer las pruebas de presión arterial por lo tanto si es una muestra aleatoria simple

6. Un inspector de calidad supervisa rollos de tela para determinar la tasa de fallas en el tinte de los mismos. Decide tomar 20 rollos de la producción del miércoles, cada hora durante cinco horas, selecciona los cuatro últimos rollos producidos y cuenta el número de fallas de cada uno. ¿Es esta una muestra aleatoria simple? R: No porque ya tiene casi definidos los rollos que se van a inspeccionar.

7. El encargado de producción de la fábrica de tornillos “Rosa Acero” mide la longitud de una muestra de 60 piezas. Encuentra que el 90% de ellos están dentro de las especificaciones por lo que afirma que en todo el lote de producción, el 90% de los tornillos cumplen con los requerimientos del cliente. ¿Es esto verdadero? Justifica tu respuesta. R: no, porque solo es una muestra de todo el lote, por lo tanto no es seguro que el 90% cumpla con los requerimientos si el otro 10% no los cumple.

8. El encargado de calidad, Ch. Gallegos, toma otra muestra de 60 piezas del mismo lote y encuentra que sólo el 85% de ellos cumple con las especificaciones. El encargado de producción, Antonio Ibarra, afirma que el de calidad debe haberse equivocado porque el resultado correcto es de 90% ¿Tiene razón? Justifica tu respuesta. R: Los dos podrían tener y no tener razón porque si se hacen varias muestras podrían variar una de la otra y en este caso se debe considerar las que sean más cercanas a las especificaciones. 9. Juanene mide, diez veces, la longitud de una pieza fabricada por Sebastián Rodríguez; en cada medición, el vernier indica lecturas ligeramente diferentes. ¿Bajo qué condiciones


pueden considerarse estas lecturas como una muestra aleatoria simple? ¿Cuál es la población? ¿Es una población tangible o conceptual?

1.- Que se tomen medidas de 10 piezas diferentes al azar para sacar los resultados de las mediciones

2.- La población serían los diferentes resultados de las mediciones realizadas.

3.-Conceptual porque la población son los datos de las medidas realizadas

10. Escribe y explica los siguientes:

a) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que pueda considerarse aleatoria simple b) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que no puede aceptarse como muestra aleatoria simple c) Un ejemplo de población conceptual en la que se toma una muestra que puede ser considerada muestra aleatoria simple

en un restaurant se hace una encuesta a los clientes en ese momento para saber cuál de sus platillos es el más rico. La población serían los clientes.

RB: en un centro comercial se pregunta a un comprador cual es el producto que no sale defectuoso para él. La población seria el producto por el que se está preguntando.

RC: se mide una pieza con un micrómetro, el cual en tres ocasiones da diferente resultado. La población seria el número de veces que se midió la pieza ya que da diferente resultado.

Bibliografíahttp://es.wikipedia.org/

Estadística para ingenieros y científicos/ William NavidiEstadística para administración y Economía/ Anderson Sweeney Williams


http://es.wikipedia.org/


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