http://1.bp.blogspot.com/_0Svjx3TKcc4/S9HzGpWH8FI/AAAAAAAAAAk/KGOrP0JrIDM/s320/LOGO+SENA+BLOG.png

INTEGRANTES

MARIA KATERINE GOMEZ LLANES

HEIDY LORAINE CESPEDES CARRILLO

1. LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Es una gran parte de la estadística que sededica a analizar y representar los datos. Esteanálisis es muy básico, aunque hay tendenciaa generalizar a toda la población.

2. VARIABLES CUALITATIVAS

• ORDENABLES

Aquellas que sugieren una ordenación. Porejemplo, la graduación militar, el nivel deestudios, etc.

• NO ORDENABLES

Aquellas que sólo admiten una meraordenación alfabética, pero no estableceorden por su naturaleza. Por ejemplo, el colorde pelo, sexo, estado civil, etc. ,K

VARIABLES CUANTITATIVAS

• DISCRETAS

• Solo puede tomar valores aislados. (Porejemplo, nº de hermanos).

• CONTINUAS

• Pueden tomar todos los valores de unintervalo. (Por ejemplo, la estatura de losalumnos de gestión logística).

3. CLASIFICACION DE LAS VARIABLES

• VARIABLES UNIDIMENSIONALES: sólorecogen información sobre una característica (porejemplo: edad de los alumnos de una clase).

• VARIABLES BIDIMENSIONALES: recogeninformación sobre dos características de la población(por ejemplo: edad y altura de los alumnos de unaclase).

• VARIABLES PLURIDIMENSIONALES: recogeninformación sobre tres o más características (porejemplo: edad, altura y peso de los alumnos de unaclase).

4. VARIABLES DISCRETAS Y CONTINUAS

• Una variable discreta essencillamente una variable para la que se dande modo inherente separaciones entre valoresobservables sucesivos.

• Una variable continua tiene lapropiedad de que entre 2 cualesquiera valoresobservables (potencialmente). Una variablecontinua toma valores a lo largo de uncontinuo, esto es, en todo un intervalo devalores.

5. INDIVIDUO

• Se llama unidad estadística o individuo a cadauno de los elementos que componen lapoblación estadística. El individuo es un enteobservable que no tiene por qué ser unapersona, puede ser un objeto, un ser vivo, oincluso algo abstracto.

POBLACION

• Llamamos población estadística, universo ocolectivo al conjunto de referencia sobre elcual van a recaer las observaciones.

MUESTRA

• Es un subconjunto de elementos de lapoblación. Se suelen tomar muestras cuandoes difícil o costosa la observación de todos loselementos de la población estadística.

6. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

• Distribución de frecuencias es como sedenomina en estadística a la agrupación dedatos en categorías mutuamente excluyentesque indican el número de observaciones encada categoría.

7. TABLA DE FRECUENCIA ABSOLUTA

Y RELATIVA

EDADES

N

LIMITE

Li-Ls

LIMITES

REALES

Lri-Lrs

PUNTOS

MEDIOS

Xi

TRE

ABSOLUTA

Ni

28 28-31 27,5-31,5 29,5 4

30 32-35 31,5-35,5 33,5 11

30 36-39 35,5-39,5 37,5 6

31 40-43 39,5-43,5 41,5 7

44-47 43,5-47,5 45,5 2

8. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

• Medidas aritmética

La media aritmética es 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.

MEDIANA

• A veces puede ser útilotorgar pesos o valores a losdatos dependiendo de surelevancia para determinadoestudio. En esos casos sepuede utilizar una mediaponderada.

• Si x1,x2,...,xn son nuestrosdatos y w1,w2,...,wn son sus"pesos" respectivos.

MODA

La moda es el dato más repetido, el valor de lavariable con mayor frecuencia absoluta. Encierto sentido la definición matemáticacorresponde con la locución "estar de moda",esto es, ser lo que más se lleva. Su cálculo esextremadamente sencillo, pues sólo necesitaun recuento.

9. MEDIDAS DE DISPERSIÓN

• RANGO

El rango o recorrido estadístico es la diferenciaentre el valor mínimo y el valor máximo en ungrupo de números aleatorios. Se le suelesimbolizar con R.

• REQUISITOS DEL RANGO

• Ordenamos los números según su tamaño.

• Restamos el valor mínimo del valor máximo.

VARIANZA

• La varianza es una medida estadística quemide la dispersión de los valores respecto a unvalor central (media), es decir, la media de lasdiferencias cuadráticas de las puntuacionesrespecto a su media aritmética. Suele serrepresentada con la letra griega σ o una V enmayúscula.

PROPIEDADES DE LA VARIANZA

La varianza es siempre positiva o 0:

• Si a los datos de la distribución les sumamos una cantidad constante la varianza no se modifica.

DESVIACIÓN TÍPICA

La varianza a veces no se interpreta claramente,ya que se mide en unidades cuadráticas. Paraevitar ese problema se define otra medida dedispersión, que es la desviación típica, odesviación estándar, que se halla como la raízcuadrada positiva de la varianza. La desviacióntípica informa sobre la dispersión de los datosrespecto al valor de la media; cuanto mayor seasu valor, más dispersos estarán los datos.

COEFICIENTE DE PEARSON

El coeficiente de correlación de Pearson, r,permite saber si el ajuste de la nube de puntosa la recta de regresión obtenida essatisfactorio. Se define como el cociente entrela covarianza y el producto de las desviacionestípicas (raíz cuadrada de las varianzas).

10. HISTOGRAMAS DE ESTADÍSTICOS

En estadística, un histograma es unarepresentación gráfica de una variable enforma de barras, donde la superficie de cadabarra es proporcional a la frecuencia de losvalores representados. En el eje vertical serepresentan las frecuencias, y en el ejehorizontal los valores de las variables,normalmente señalando las marcas de clase,es decir, la mitad del intervalo en el queestán agrupados los datos.