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PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA - Coggle Diagram
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
Definición: Estudio que reúne, clasifica y recuenta todos los hechos que tienen una determinada característica en común, para poder llegar a conclusiones a partir de los datos numéricos extraídos.
Objetivo: hacer inferencia acerca de una población con base a la información contenida en una muestra
CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA:
Consiste en la presentación de datos en forma de tablas y gráficas. Esta comprende cualquier actividad para resumir o describir los mismos factores pertinentes adicionales, esto se refiere a no intentar nada que vaya más allá de los datos.
ESTADISTICA INFERENCIAL:
La 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. Su objetivo es obtener conclusiones útiles para hacer deducciones sobre una totalidad, basándose en la información numérica de la muestra.
LENGUAJE ESTADÍSTICO:
Población: es el conjunto de individuos, objetos o fenómenos de los cuales se desea estudiar una o varias características.
Muestra: es un subconjunto de casos o individuos de una población
Censo: recuento de individuos que conforman una población estadística, definida como un conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones.
Estadístico: medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico.
Parámetro es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística.
LENGUAJE ESTADÍSTICO:
Observación: Cualquier registro de información (numérica o categórica)
Experimento estadístico: Cualquier proceso que genere un conjunto de datos.
CLASIFICACIÓN DE VARIABLES. ¿Qué son?: son una característica que puede fluctuar y cuya variación es susceptible a adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse.
VARIABLES CUALITATIVAS:
son aquellas que no se pueden medir numéricamente ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo, etc.
Nominales: son datos que corresponden a categorías que por su naturaleza no admiten un orden. Por ejemplo: sexo (masculino y femenino); carrera de estudio: economía, contabilidad, administración, etc.
Ordinales: son aquellos que corresponden a evaluaciones subjetivas que se pueden ordenar o jerarquizar. Por ejemplo: en una competencia artística las posiciones de los ganadores se ordenan o jerarquizan en primer lugar, segundo lugar, tercer lugar, cuarto lugar, etc.
VARIABLES CUANTITATIVAS:
son aquellas que tienen valor numérico como la edad, el precio de un producto, ingresos anuales de un consumidor, etc
Discretas: estas son aquellas que sólo pueden tomar valores enteros como 1, 2, 8, -4, etc. En este sentido, los hermano en una familia podrán ser: 1, 2, 3..., etc. Sin embargo, nunca podrán ser 1.5 o 2.3.
Continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo o rango. Por ejemplo, los litros de leche ordeñados podrán se 1.5 o 10.3 etc.
TIPOS DE DATO: ¿Qué es un dato?: Un dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa.
Datos cuantitativos: se trata de números referente de una determinada "cantidad". Por ejemplo, tu altura, cuánto pesas, o el tiempo que te lleva ir de un lugar a otro.
Datos cualitativos: Pues bien, estos datos son los relativos a las "cualidades"
MÉTODOS DE RECOLECCIÓN O RECOPILACIÓN DE DATOS:
Encuesta: Serie de preguntas que se hace a muchas personas para reunir datos o para detectar la opinión pública sobre un asunto determinado.
Una entrevista es un diálogo entablado entre dos o más personas: el entrevistador formula preguntas y el entrevistado las responde.
Experimentación: método común de las ciencias experimentales y las tecnologías, consiste en el estudio de un fenómeno
Fuentes de información: cualquier origen de información susceptible de ser representado mediante una señal analógica y/o digital.
ESCALAS DE MEDICIÓN:
Escala nominal: Cuando un dato identifica una etiqueta (o el nombre de un atributo) de un elemento, se considera que la escala de medición es una escala nominal.
Escala ordinal: Cuando los datos muestran las propiedades de los datos nominales, pero además tiene sentido el orden (o jerarquía) de estos, se utiliza una escala ordinal.
Escala de intervalo: En una escala de intervalo, los datos tienen las propiedades de los datos ordinales, pero a su vez la separación entre las variables tiene sentido. Este tipo de datos siempre es numérico, y el valor cero no indica la ausencia de la propiedad.
Escala de razón: En una escala de razón, los datos tienen todas las propiedades de los datos de intervalo, y la proporción entre ellos tiene sentido. Para esto se requiere que el valor cero de la escala indique la ausencia de la propiedad a medir. Ejemplos de este tipo de variables son el peso de una persona a el tiempo utilizado para una tarea.