Estadística Descriptiva

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Estadística Descriptiva por Mind Map: Estadística Descriptiva

1. terminos estadisticos

1.1. Por se entenderá el conjunto de individuos objeto Universo de nuestro interés o estudio. La especificación del universo, en general, no es trivial, pues es necesario que no haya ambigüedad respecto a quien forma parte o de este c no forma parte conjunto.

1.1.1. Por se entenderá el de una característica medida conjunto de datos Población en cada individuo del universo. Así, asociado a un mismo universo se podrán tener varias poblaciones. Para distinguir una población de otra denominaremos a cada una de estas variable,

1.1.1.1. Por se entiende cualquier . muestra subconjunto de la población Existen distintas formas de elegir una muestra. Las dos más opuestas son: las muestras

1.1.1.1.1. Por se entenderá cualquier valor característica parámetro o de una , por ejemplo, el población peso promedio, la altura máxima o el estado civil más frecuente. Este valor es . constante

2. definicion

2.1. La 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.) con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto. Al conjunto de los distintos valores numéricos que adopta un carácter cuantitativo se llama variable estadística.

2.1.1. Población Una población es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico. Individuo Un individuo o unidad estadística es cada uno de los elementos que componen la población. Muestra Una muestra es un conjunto representativo de la población de referencia, el número de individuos de una muestra es menor que el de la población.

2.1.1.1. Muestreo El muestreo es la reunión de datos que se desea estudiar, obtenidos de una proporción reducida y representativa de la población. Valor Un valor es cada uno de los distintos resultados que se pueden obtener en un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos dos valores: cara y cruz. Dato Un dato es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara, cruz.

3. frecuencia relativa y absoluta

3.1. Frecuencia absoluta: el número de veces que aparece un valor, se representa con donde el subíndice representa cada uno de los valores. La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, representado por . equivalente a: Frecuencia relativa: el resultado de dividir la frecuencia absoluta de un determinado valor entre el número total de datos, se representa por . La suma de la frecuencias relativas es igual a . Lo cual puede verse fácilmente si se factoriza .

3.1.1. Frecuencia acumulada: la suma de frecuencias absolutas de todos los valores iguales o inferiores al valor considerado, se representa por . Frecuencia relativa acumulada: el resultado de dividir la frecuencia acumulada entre el número total de datos, se representa por . (nótese que cuando se trata de acumuladas las letras que las representan están en mayúscula)

4. media y moda

4.1. Cuando se tiene un grupo de observaciones, se desea describirlo a través de un sólo número. Para tal fin, no se usa el valor más elevado ni el valor más pequeño como único representante, ya que sólo representan los extremos. Una de las propiedades más sobresalientes de la distribución de datos es su tendencia a acumularse hacia el centro de la misma. Esta característica se denomina tendencia central. Las medidas de tendencia central más usuales son: la media aritmética, la mediana y la moda

4.1.1. Media aritmética La media aritmética de n valores, es igual a la suma de todos ellos dividida entre n . Se denota por x . Esto es: Cuando los datos tienen más de una frecuencia, para obtener la media aritmética se agrega otra columna a la tabla estadística con el producto de las observaciones y sus frecuencias. Es decir, si se cuenta con una distribución de datos entonces se aplica la fórmula:

5. Brayan Andres Diaz Manjarres