ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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    04-Jul-2015

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<ul><li> 1. PROGRAMA DE FORMACION: TECNOLOGO EN GESTION LOGISTICA<br />MODULO: Procesar la informacin recolectada con base en los manuales de manejo de informacin<br /></li></ul> <p> 2. ESTADSTICA DESCRIPTIVA<br /></p> <ul><li> Paula Andrea Mendoza 3.Leidy Paola Murillo</li></ul> <p>INSTRUCTOR: EDISONMORALES<br /> 4. ESTADSTICA DESCRIPTIVA<br />Se refiere a: <br /></p> <ul><li>la recoleccin 5. presentacin 6. Descripcin 7. Anlisis 8. Interpretacin de datos</li></ul><p>La estadstica Descriptiva es el mtodo de obtener de un conjunto de datos.<br />Puede utilizarse para resumir o describir cualquier conjunto ya sea que se trate de una poblacin o de una muestra.<br /> 9. 10. Variable Cualitativa<br />se refieren a: caractersticas que no pueden ser medidas con nmeros. Podemos distinguir dos tipos:<br /></p> <ul><li>Variable cualitativa nominal: presenta modalidades no numricas que no admiten un criterio de orden. </li></ul><p>Por ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.<br /> 11. </p> <ul><li>Variable cualitativa ordinal : presenta modalidades no numricas, en las que existe un orden. </li></ul><p>Por ejemplo:<br />La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.<br />Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1, 2, 3,...<br />Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.<br /> 12. Variable Cuantitativa<br />Se expresa mediante un nmero, y se pueden realizar operaciones aritmticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:<br /></p> <ul><li>Variable discreta: es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores especficos.</li></ul><p>Ejemplo: El nmero de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.<br /> 13. </p> <ul><li>Variable continua: es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos nmeros.</li></ul><p>Ejemplo:<br />La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.<br />En la prctica medimos la altura con dos decimales, pero tambin se podra dar con tres decimales.<br /> 14. INDIVIDUO, POBLACIN Y MUESTRA<br /> 15. DISTRIBUCION DE FRECUENCIA <br /> 16. FRECUENCIA ABSOLUTA<br />La frecuencia absoluta es el nmero de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadstico. <br />Se representa por fi. <br />La suma de las frecuencias absolutas es igual al nmero total de datos, que se representa por N. <br /> 17. FRECUENCIA RELATIVA<br />La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el nmero total de datos. <br />Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni. <br /> 18. FRECUENCIA ACOMULADA<br />La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. <br />Se representa por Fi.<br /> 19. TABLAS DE FRECUENCIA<br /></p> <ul><li> ABSOLUTA 20.RELATIVA</li></ul><p> ABSOLUTA<br /> 21. RELATIVA<br /> 22. Medidas De Tendencia Central<br /></p> <ul><li>MEDIA: nmero calculado mediante ciertas operaciones a partir de los elementos de un conjunto de nmeros, x1, x2,,xny que sirve para representar a ste. </li></ul><p>Hay distintos tipos de medias:<br /></p> <ul><li>Media aritmtica 23. media geomtrica</li></ul><p>La media aritmtica es un promedio estndar que a menudo se denomina "promedio".<br /> 24. La media geomtrica es un promedio muy til en conjuntos de nmeros que son interpretados en orden de su producto, no de su suma (tal y como ocurre con la media aritmtica). Por ejemplo, las velocidades de crecimiento.<br /> 25. LA MEDIANA: Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando stos estn ordenados de menor a mayor. <br />La mediana se representa por Me.<br />La mediana se puede hallar slo para variables cuantitativas.<br /> 26. LA MODA: Lamodaes elvalorque tienemayor frecuencia absoluta.<br />Se representa porMo.<br />Se puede hallar lamodaparavariables cualitativasycuantitativas.<br />Ejemplo: Hallarlamodade la distribucin:<br />2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5Mo= 4<br /> 27. MEDIDAS DE DISPERSION <br /></p> <ul><li>Rango 28.Varianza 29.Desviacin tpica 30.Coeficiente de Pearson</li></ul> <ul><li>Rango: Se define como la diferencia entre el dato mayor menos el dato menor de un conjunto de datos. Su obtencin es sumamente sencilla.</li></ul> <ul><li> Varianza: Es una medida estadstica que mide la dispersin de los valores respecto a un valor central (media), es decir, la media de las diferencias cuadrticas de las puntuaciones respecto a su media aritmtica. Suele ser representada con la letra griega o una V en mayscula.</li></ul><p>Desviacin tpica: Lavarianzaes lamedia aritmtica del cuadrado de las desviaciones respecto a la mediade una distribucin estadstica.<br />La varianza se representa por: <br /> 31. </p> <ul><li>Coeficiente de Pearson:El coeficiente de correlacin de Pearson, r, permite saber si el ajuste de la nube de puntos a la recta de regresin obtenida es satisfactorio. Se define como el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones tpicas (raz cuadrada de las varianzas).</li></ul><p>Histogramas estadsticos <br />Es una representacin grfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados.<br />En el eje vertical se representan las frecuencias<br />En el eje horizontal los valores de las variables<br /> 32. Conclusiones<br /></p> <ul><li> Este trabajo tienecomo fin mostrarnos la importancia de aplicar la estadstica en la recoleccin de datos, ya que utilizando esta metodologa obtendremos mejor la informacin y estar mas ordenada. 33. Aplicando la estadstica se pueden obtener conclusiones mas exactas de los estudios que se realizan con este mtodo, llegando a un resultado final de la poblacin estudiada.</li> </ul>