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ESTADISTICA por Mind Map: ESTADISTICA

1. Tanto los datos discretos como los continuos se conocen como datos cuantitativos ya que son inherentemente numéricos. Es decir, ciertos valores numéricos se relacionan de manera natural con las variables que se miden.

2. es un conjunto de valores asociados con los elementos del universo. Es la colección de todas las posibles mediciones que pueden hacerse de la característica en estudio

3. La estadística es un conjunto de conocimientos y métodos que se utilizan en la recolección, organización, presentación y análisis de la información relativa a un fenómeno o hecho determinado.

4. Permite al investigador tomar decisiones en situaciones donde está presente la incertidumbre.

5. La estadística es de mucha utilidad para dar respuesta, con justificación científica, a interrogantes como las siguientes: • Cómo puede probar un gran laboratorio la eficiencia de un nuevo fármaco. • Cómo el gobierno puede pronosticar la población para el año 2010 con fines de planificación en cuanto a seguridad social de los trabajadores. • ¿Los cambios (disminución o crecimiento) en el índice de desempleo se deben a las políticas gubernamentales o a fluctuaciones estacionales? • Para controlar la calidad de cierto artículo producido por una empresa, ¿cuántos de estos deben examinarse? • Cómo es posible predecir el resultado de unas elecciones si solamente se entrevistan unos pocos votantes. • ¿Existe relación entre el fumar y el cáncer del pulmón?

6. Es un conjunto, finito o infinito de seres vivos, elementos o cosas, sobre las cuales están definidas características o variables que interesa analizar.

7. UNIVERSO ESTADISTICO

8. POBLACIÓN ESTADISTICA

9. MUESTRA

10. una muestra es una parte de una población. De esta manera, como la población es un conjunto de mediciones de la característica bajo estudio, y la muestra es un subconjunto de la población, ésta va a estar constituida también por mediciones de la característica.

11. CENSO

12. Se dice que se ha realizado un censo y se habla de enumeración completa, cuando una investigación es exhaustiva en el sentido de analizar toda la población.

13. MUESTREO

14. Cuando el estudio se hace sobre la base de una muestra de la población, se habla de una investigación por muestreo o enumeración parcial.

15. CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA:

16. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

17. Esta rama de la estadística que utiliza números para describir hechos, recibe el nombre de estadística descriptiva, la cual consiste en organizar resumir, simplificar, presentar los datos en cuadros y gráficos y del cálculo de medidas numéricas que permitan destacar los aspectos más importantes de los datos.

18. INFERENCIA ESTADISTICA

19. Consiste en el análisis e interpretación de una muestra de datos. Más formalmente la inferencia estadística se encarga de estudiar las características y las leyes propias de la población mediante una muestra seleccionada de ella.

20. LA ESTADÍSTICA Y EL MÉTODO CIENTIFICO

21. Los métodos estadísticos utilizan el método científico, que consiste en cinco pasos básicos: 1. Definir cuidadosamente el problema. Asegurarse de que esté claro el objeto de un estudio o un análisis. 2. Formular un plan para recopilar los datos necesarios. 3. Reunir los datos. 4. Analizar e interpretar los mismos. 5. Anotar las conclusiones y otros descubrimientos, de manera que sean fácilmente comprendidos por los que utilizarán los resultados al tomar decisiones.

22. DATOS ESTADÍSTICOS

23. Los datos estadísticos se obtienen mediante un proceso que comprende la observación o medición de conceptos como: • Ingresos anuales en una comunidad. • Calificaciones de exámenes. • Cantidad de café por taza despachada por una máquina vendedora. • Resistencia a la rotura de fibras de plástico. • Porcentaje de azúcar en cereales, etc.

24. DATOS CUANTITATIVOS

25. VARIABLES ORDINALES

26. Se caracterizan porque entre dos valores de la variable, además de la relación de igualdad o diferencia se pueden dar las relaciones "mayor que" o "menor que". Es decir, dados dos valores de la variable se puede decir si son iguales o diferentes y además saber cual valor está antes que el otro de acuerdo a un orden, es decir se jerarquizan los valores.

27. VARIABLES CUALITATIVAS

28. Son aquellas comprendidas por variables nominales u ordinales. Éstas no son inherentemente numéricas, es decir, presenta modalidades no cuantitativas y en caso de utilizar números para representar esas modalidades, estos no tienen significado en sí mismos. Las variables cualitativas también son conocidas como atributos, Los datos que se obtienen de este tipo de variables se llaman datos cualitativos.

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30. MEDIDAS DESCRIPTIVAS NUMERICAS

31. Frecuentemente una colección de datos se puede reducir a una o unas cuantas medidas numéricas sencillas que resumen al conjunto total. Tales medidas son más fáciles de comprender que el conjunto de datos originales o ya agrupados.

32. MEDIDAS DE POSICIÓN O LOCALIZACION

33. Las medidas de posición se utilizan para indicar un valor que tiende a tipificar o a ser el más representativo de un conjunto de datos. Las tres medidas que más comúnmente se emplean son la media, la mediana y la moda.

34. MEDIA

35. La media aritmética es lo que viene a la mente de la mayoría de las personas cuando se menciona la palabra "promedio". Como este término tiene ciertas propiedades matemáticas deseables, es la más importante de las tres medidas de tendencia central. La media aritmética se calcula al sumar los datos y al dividir este resultado entre el número de valores.

36. MEDIANA

37. La mediana de una colección de datos, que previamente han sido ordenados, es aquél valor más central o que está más en medio en el conjunto de datos. En otras palabras, la mediana es mayor que aproximadamente la mitad de los datos y menor que (aproximadamente) la otra mitad. Así se tiene que aproximadamente 50% de las observaciones se encuentran por arriba y 50% (aproximadamente) por debajo de ella. La mediana se denota Md.

38. MODA

39. La moda es el valor que más se repite, es decir el que aparece con mayor frecuencia. En otras palabras la moda es el valor más común de los datos, se denota por Mo y viene expresada en las mismas unidades que los datos.

40. MEDIDAS DE DISPERSION

41. Además de obtener la información que reúnen las medidas de tendencia central es muy conveniente tener conocimiento sobre el grado de dispersión o variabilidad que presentan los datos. Las medidas de dispersión indican si los valores están relativamente cercanos uno del otro o si se encuentran dispersos

42. RANGO O RECORRIDO

43. Esta es la medida más sencilla de calcular y comprender. Se concentra en el valor máximo y mínimo de la colección de datos y viene dada por: R = Valor máximo - Valor mínimo

44. VARIANZA

45. Supóngase que x1, x2, ... ,xn son las observaciones una muestra aleatoria, cuya media es x. Dado que se está interesado en analizar la dispersión de estos valores, será natural fijarse en sus distancias con respecto a la media, esto es, en las diferencias

46. COEFICIENTE DE VARIACION

47. La medida de dispersión relativa más conocida es el coeficiente de variación. En algunas ocasiones es de interés comparar la dispersión de dos colecciones de datos. Si los datos están medidos en las mismas unidades y las respectivas medias aritméticas son iguales o muy parecidas es posible utilizar la desviación estándar. Si esto no se cumple, no se puede utilizar la desviación estándar para comparar las dispersiones de los dos grupos de datos. Una medida de dispersión que permite la comparación de la dispersión en cualquier situación, que no viene expresada en ninguna unidad es el coeficiente de variación.