CLASE NO. 17 Y 18

ESTADÍSTICA

En esta clase se hace la entrega completa del texto paralelo y si realiza un repaso general de los siguientes temas:

• DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS.
• DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.
• LEYES DE LA PROBABILIDAD.
• TEOREMA DE BAYES.
• DISTRIBUCIÓN DE POISSON.

CLASE NO. 16

ESTADÍSTICA

En esta clase se habló sobre distribución binomial y distribución geométrica los cuales se detallan a continuación:


En estadística, la distribución binomial es unadistribución de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija p de ocurrencia del éxito entre los ensayos.





La distribución geométrica es un modelo adecuado para aquellos procesos en los que se repiten pruebas hasta la consecución del éxito a resultado deseado y tiene interesantes aplicaciones en los muestreos realizados de esta manera .

CLASE NO. 15

ESTADÍSTICA

En esta clase se habló sobre distribución de probabilidad, esperanza y varianza, los cuales detallaré a continuación:


La distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra. ... También se dice que tiene una relación estrecha con lasdistribuciones de frecuencia.





En estadística la esperanza matemática (también llamada esperanza, valor esperado, media poblacional o media) de una variable aleatoria , es el número o que formaliza la idea de valor medio de un fenómeno aleatorio.




Varianza. En teoría de probabilidad, la varianza o variancia (que suele representarse como) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media. O en pocas palabras, es la media de los residuos al cuadrado.

CLASE NO. 14

ESTADÍSTICA

En esta clase se habló sobre la probabilidad condicional y regla de multiplicación los cuales detallare a continuación:


Probabilidad condicional es la probabilidad de que ocurra un evento A, sabiendo que también sucede otro evento B. La probabilidad condicional se escribe P(A. B), y se lee «la probabilidad de A dado B». No tiene por qué haber una relación causal o temporal entre A y B.



Regla de multiplicación de probabilidades: Si se tienen varios eventos sucesivos e independientes entre sí, la probabilidad de que ocurran todos ellos a la vez corresponde a la multiplicación de las probabilidades de cada uno de los eventos.

Ejemplos:
1. Si se responden al azar cuatro preguntas con cinco opciones cada una, ¿cuál es la probabilidad de acertar a todas?

La probabilidad de acierto en cada una de las preguntas es 1/5. Por lo tanto, la probabilidad de acertar en las cuatro es:

CLASE NO. 13

ESTADÍSTICA

En esta clase se habló sobre lo que es la probabilidad en estadística de forma básica así como lo que son los espacios muestrales los cuales defino a continuación:

La probabilidad es simplemente qué tan posible es que ocurra un evento determinado. Cuando no estamos seguros del resultado de un evento, podemos hablar de la probabilidad de ciertos resultados: qué tan común es que ocurran. Al análisis de los eventos gobernados por la probabilidad se le llama estadística.

El espacio muestral o espacio de muestreo (denotado E, S, Ω o U) consiste en el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento, junto con una estructura sobre el mismo (ver más adelante).

Por ejemplo, si el experimento consiste en lanzar dos monedas, el espacio muestral es el conjunto {(cara, cara), (cara, cruz), (cruz, cara) y (cruz, cruz)}. Un evento o suceso es cualquier subconjunto del espacio muestral con estructura ​ llamándose a los sucesos que contengan un único elemento sucesos elementales. En el ejemplo, el suceso "sacar cara en el primer lanzamiento", o {(cara, cara), (cara, cruz)}, estaría formado por los sucesos elementales {(cara, cara)} y {(cara, cruz)}.

CLASE NO. 11

ESTADÍSTICA

En esta clase se hablo sobre el diagrama de árbol el cual es una representación gráfica de los posibles resultados del experimento, el cual consta de una serie de pasos, donde cada uno de estos tiene un número finito de maneras de ser llevado a cabo. Se utiliza en los problemas de conteo y probabilidad.



También se hablo sobre las técnicas de conteo las cuales son aquellas que son usadas para enumerar eventos difíciles de cuantificar. Las más usadas son: - El diagrama de árbol - Análisis combinatorio. ... Con este fin, nos apoyaremos en los conceptos permutaciones y combinaciones, los cuales tienen como base el principio fundamental del conteo.

CLASE NO. 10

ESTADÍSTICA

En la décima clase se hablo sobre el concepto de suceso y frecuencia relativa.


El suceso  es el número de veces que ocurre el suceso E. fr (E) = el número de veces que ocurre el suceso E. La frecuencia relativa o probabilidad estimada del suceso E es la fracción de tiempos que sale E. ... Al número de veces que se repite el experimento se llama el tamaño muestral.

La frecuencia relativa es aquella que resulta de dividir cada una de las frecuencias absolutas entre el numero total de datos, las frecuencias relativas se designan las letras (hi) 

CLASE NO. 9

ESTADÍSTICA

En a novena clase se hablo sobre la clasificación de las medidas de forma, las cuales se dividen en:


Sesgo: se puede decir que es como un error que aparece en dicho resultado de alguna investigación,esto puede deberse a los factores que dependen de la recolección de datos que nos podrían conducir a conclusiones que pueden ser verdaderas o falsas de lo podríamos llamar la realidad.



CURTOSIS: este tipo de medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución. Por medio de esta podremos saber si existe una gran concentración de valores que podríamos llamar: Leptocurtica, o una concentración normal de los datos que se le podría llamar: Mesocurtica y en el ultimo caso una baja concentración o aglomeración de datos que le llamamos: Platicurtica.
Ejemplo de lo antes mencionado:















Experimento aleatorio es aquel que bajo el mismo conjunto aparente de condiciones iniciales, puede presentar resultados diferentes, es decir, no se puede predecir o reproducir el resultado exacto de cada experiencia particular. (Ej.: Lanzamiento de un dado).

CLASE NO. 8

ESTADÍSTICA

En la octava clase se hablo sobre las medidas de dispersión las cuales son llamadas también medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución indicando por medio de un número si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejados de la media, nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución.

Rango es la diferencia entre el mayor valor de datos de la muestra.

Varianza son las medidas que cuantifica las distancias de los datos con respecto al valor de la media.

Desviación estándar es la raíz cuadrada positiva de la varianza, la desviación estándar muestral o desviación típico está expresada en las mismas unidades que los datos de la muestra.

CLASE NO. 7

ESTADÍSTICA

En la clase número siete se hablo sobre las medias de tendencia no central las cuales son medidas descriptivas que permiten ubicar la posición que ocupa un valor dentro de un conjunto de datos, se calcula para variables de tipo cualitativo ordinal y de tipo cuantitativo, cabe agregar que los resultados se expresan en las mismas unidades de los datos en estudio.

Las medidas de tendencia no central son las siguientes:

Deciles: Son valores que dividen los datos ordenados en diez partes iguales.

Cuartiles: Son valores que dividen los datos ordenados en cuatro partes iguales.

Percentiles: Son aquellos valores que dividen los datos ordenandos en cien partes iguales.

CLASE NO. 6

ESTADÍSTICA

En la sexta se hablo sobre la clasificación de la estadística la cual se divide en:

Estadística descriptiva es la rama de las Matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.)

Estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una parte de esta. ... Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio.

También se hablo que la distribución de frecuencias es una disposición tabular de datos estadísticos ordenados ascendente o descendente de acuerdo a la frecuencia de cada dato, las frecuencias pueden ser:

• Frecuencia Absoluta.
• Frecuencia Relativa.
• Frecuencia Acumulada.
• Frecuencia Relativa Acumulada. 

CLASE NO. 5

ESTADÍSTICA

Esta clase se trata sobre los temas de Mediana y la Moda los cuales explicaré a continuación:

La mediana es el número central de un grupo de números ordenados por tamaño. Si la cantidad de términos es par, la mediana es el promedio de los dos números centrales: Para averiguar la mediana de un grupo de números: Ordena los números según su tamaño.

La moda es el valor con mayor frecuencia en una distribución de datos.

Esto seria lo que en mi opinión he aprendido con respecto a los temas del primer parcial asignados.

CLASE NO.4

ESTADÍSTICA

Esta clase se trata sobre las medidas de tendencia central y su división las cuales son: Media Aritmética, Media Ponderada y Media Geométrica.

Las medidas de tendencia central son medidas estadísticas que pretenden resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan un centro en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos.

Media aritmética es el valor promedio de las muestras y es independiente de las amplitudes de los intervalos. Se simboliza como y se encuentra sólo para variables cuantitativas. Se encuentra sumando todos los valores y dividiendo por el número total de datos.

Media ponderada es una medida de centralización. Consiste en otorgar a cada observación del conjunto de datos unos pesos según la importancia de cada elemento. Cuanto más grande sea el peso de un elemento, más importante se considera que es éste.

Media geométrica es una medida de centralización en la cual un conjunto de números estrictamente positivos (X) es la raíz N-ésima del producto de los N elementos. Todos los elementos del conjunto tienen que ser mayores que cero.

CLASE NO. 3

ESTADÍSTICA

En la tercer clase se hablo sobre la distribución de frecuencias las cuales se dividen en:

Frecuencia Absoluta: Es el número de veces que aparece un valor en un estudio estadístico.


Frecuencia Relativa: Es el resultado de la frecuencia absoluta y el número total de los datos.

Frecuencia Acumulada: Es la suma de todas las frecuencias absolutas.


En la frecuencia absoluta se utiliza mucho el polígono de frecuencias, ya que la altura del punto asociado a un valor de las variables es proporcional a la frecuencia de dicho valor.


La ojiva es útil cuando se quiere presentar el rango perceptible de cada valor en una distribución de frecuencias.


La gráfica lineal es usada para mostrar cambios durante un periodo de tiempo y para hacer comparaciones.


La gráfica de puntos se usa para presentar los datos de una muestra mediante la representación de cada porción de datos con un punto ubicado a lo largo de una escala. Esta escala puede ser vertical u horizontal.

CLASE NO. 2

ESTADÍSTICA

En nuestra segunda clase hablamos sobre los siguientes temas muy importantes:

Niveles de medición los cuales pueden ser:

Nominal: es nominal si los datos son etiquetas o categorías que se usan para definir un atributo de un elemento. Los datos nominales pueden ser numéricos o no numéricos.

Ordinal: es ordinal si los datos pueden usarse para jerarquizar u ordenar las observaciones. Los datos ordinales pueden ser numéricos o no numéricos.

Escalas: Son escalas cuando sus valores representan categorías ordenadas.

Para la ordenación y recuento de datos es algo muy fácil, primero se deben ordenar los datos ya sea de orden descendente o ascendente luego de ordenarlos debemos de anotar cuantas veces se repite un dato.

También se hablo sobre los gráficos estadísticos los cuales sirven para representar de manera inmediata y nítida la información obtenida. Dentro de las normas para realizar los gráficos podemos mencionar los siguientes:


1) Ser sencillos.
2) Ser llamativos.
3) No deben intentar representar toda la información.


Los mas usados son: Barras, Circulares, Histogramas, Polígono de Frecuencias y Ojiva.


                                     

CLASE NO. 1

ESTADÍSTICA

En nuestra primer clase vimos varios temas con respecto a la estadística y dentro de estos temas se encuentra la definición de la estadística, la cual se refiere a la

Ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener, a partir de ellos, inferencias basadas en el cálculo de probabilidades. La estadística se divide en Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial.

La estadística descriptiva es aquella en la que se basa en caracterizar, representar o describir datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.)

La estadística inferencia es aquella que estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos.

Población es un conjunto de sujetos o elementos que presentan características comunes. Sobre esta población se realiza el estudio estadístico con el fin de sacar conclusiones.

Muestra es el subconjunto de los individuos de una población estadística.

Dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa.

Dentro de los tipos de Variables podemos encontrar: Variable Cualitativa, Cuantitativa, Nominal, Ordinal, Discreta y Continua.