UNIDAD I

1.- ESTADISTICA: Es la ciencia de coleccionar, analizar, organizar, presentar e interpretar datos que ayudarán a tomar mejores decisiones. Es la media muestral o cualquier otra medida que se basa en datos muestrales.

2.- ¿POR QUE SE ESTUDIA LA ESTADISTICA?

• La información cuantitativa se encuentra en todas partes.

• La técnica de estadística se usa para determinar los efectos en nuestra vida diaria.

• Conocimiento de los métodos estadísticos que nos ayudan a entender porque se toman las decisiones y nos dará una mayor comprensión de cómo nos afecta.

3.- IMPORTANCIA DE LA ESTADISTICA: El aspecto más importante es la obtención de conclusiones basadas en datos experimentales, esto se conoce como inferencia estadística.

4. - CLASIFICACIÓN DE LA ESTADISTICA:

• Estadística Descriptiva (no se toma una muestra): Es el método de organizar, asumir y presentar datos de manera informativa.

• Estadística Inferencial (se toma una muestra): Es el método usado para determinar mediante una decisión, estimación, predicción o generalización acerca de una población basada en una muestra.

5. - POBLACION ESTADISTICA: Es cualquier colección de posibles objetos, individuos o ya sea un número finito de mediciones o una colección grande virtualmente infinita de datos acerca de algo de interés.

6.- MUESTRA DE UNA POBLACIÓN: Es un subconjunto representativo seleccionado de una población, es decir, es una parte de población que refleja las características esenciales de una población de la cual se obtuvo.

7. - MUESTRA ALEATORIA: Es aquella que tiene la oportunidad igual e independiente de ser incluida en una muestra de la población, para ello se utiliza la técnica de muestreo.

8. - ¿POR QUÉ SE TOMA UNA MUESTRA?

• El costo de estudiar o todos los integrantes de una población con frecuencia es prohibitivo.

• Con frecuencia ponerse en contacto con toda la población lleva tiempo.

• La naturaleza destructiva de ciertas pruebas.

9. - TIPOS DE VARIABLES:

• Variables Cualitativas: Si la característica o variable que se estudia no es numérica. Ejemplo: Color de ojos.

• Variables Cuantitativas: Si la variables que se estudia puede ser expresada numéricamente. Ejemplo. Estado de cuenta.

10. - CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES CUANTITATIVAS:

• Variables discretas: Solo se puede asumir ciertos valores y suelen haber intervalos entre los valores.

• Variables Continuas: Pueden tomar cualquier valor en un rango específico (orden decimal).

11. - NIVELES DE MEDICIÓN:

• Nivel Nominal: Es el nivel más bajo de medición en cuanto a suministro de ecuaciones, las observaciones solo se pueden contar o clasificar (no hay un orden lógico de las categorías). Las categorías son mutuamente excluyentes y exhaustivas.

• Nivel Ordinal: Las observaciones mantienen un orden, las categorías de datos están ordenadas de acuerdo a las características.

• Nivel de Intervalo: Tiene todas las características del nivel ordinal, pero además la diferencial entre dos valores tienen un tamaño constante, el cero es solo un número en escala, es decir, no representa la ausencia de la condición.

• Nivel de Proporción o Razón: Es el nivel más alto, tiene todas las características del nivel de intervalo, pero además el cero tiene significado y la relación entre dos números tiene sentido.

12. - CATEGORIA MUTUAMENTE EXCLUYENTE: Es un individuo, objeto, medición que pertenece únicamente en una categoría.

13. - CATEGORIA EXHAUSTIVA: Cada individuo, objeto o medición debe pertenecer a una de las categorías.

14. - DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA: Es una agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes dando el número de observaciones en cada categoría.

15. - HISTOGRAMA: Es una gráfica en la que las clases se indican en el eje horizontal y las frecuencias de clases en el eje vertical. Las frecuencias de clases se representan por la altura de las vallas y las vallas se trazan adyacentes a la otra.

16. - POLIGONO DE FRECUENCIA: Consiste en segmentos de líneas que conectan los puntos formados por la intersección del punto medio de clase y la frecuencia de clase.

17. - MEDIAS DE TENDENCIAS CENTRALES: Tiene como propósito indicar en toda precisión el centro de un conjunto de observaciones.

18. - MEDIA PONDERADA: Es un caso especial de la media aritmética. Se presenta cuando se tienen varias observaciones de un mismo valor, lo que puede ocurrir si han agrupado los datos en una distribución de frecuencia.

19. - MEDIANA: Cuando los datos contienen uno o mas datos muy grandes o muy pequeños la media aritmética no puede ser representativa. Sus propiedades son:

• Es única.

• No la afectan valores extremadamente grandes ni pequeños y esa es su principal ventaja.

• Se puede calcular para distribuciones de frecuencia con una clase abierta, siempre que la mediana no se encuentre en la clase.

• Se puede calcular para datos de nivel ordinal, de intervalo y de razón.

20. - MODA: Es el valor de las observaciones que aparece con más frecuencia.

21. - MEDIA ARITMETICA: Es la única medida de posición en la que la suma de las desviaciones de los valores de la media sea siempre cero. Y sus propiedades son:

• Todo conjunto de datos, de intervalo o de razón tiene una media.

• Para calcular la media se toman todos los valores.

• Un conjunto de datos solo tiene una media.

• La media es la medida útil para comparados o más poblaciones.

22. - MEDIA GEOMETRICA: Es útil para encontrar el promedio de porcentaje, índices, proporciones o tasa de crecimiento.

23. - MEDIDAS DE DISPERSIÓN. Es la variación que hay en un conjunto de datos.

24. - DESVIACIÓN MEDIA: Es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones de la media aritmética, es decir, es la cantidad promedio en que los valores se encuentran.

25. - VARIANZA. Es la media aritmética de las desviaciones de la media elevadas al cuadrado.

26. - COEFICIENTE DE VARIACIÓN: Es la relación entre la desviación estándar y la media se expresa en porcentaje.

27. - CUARTILES: Dividen las observaciones en cuatro partes iguales.

28. - PERCENTILES: Dividen en 100 partes iguales.

29. - DECILES: Dividen en 10 partes iguales.

UNIDAD II

1.- ESPECIO MUESTRAL: Es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento estadístico, se denomina con S.

2.- EXPERIMENTO ESTADISTICO: Es cualquier proceso que mas genera datos, es decir, es la actividad o la acción que se esta realizando.

3. - PARAMETRO: Es la característica que se basa en una muestra de ello.

4. - EVENTO: Es un subconjunto de un espacio muestral.

5. - COMPLEMENTO DE UN EVENTO: El complemento de un evento A con respecto a S es el conjunto de todos los elementos de S que no están en A.

6. - EVENTOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES: Es aquel evento que no tiene ningún elemento en común entre ambos eventos.

7. - CONTEO DE PUNTOS MUESTRALES: El principio fundamental del conteo es la regla generalizada de la multiplicación.

8. - PERMUTACIÓN. Es un arreglo de todos o partes de un conjunto de datos.

9. - PROBABILIDAD: Es aquella posibilidad de que ocurra un evento resultante de un determinado experimento estadístico y este se evalúa por medio de un conjunto de números reales entre los valores de 0 y 1.

10. - PROBABILIDAD CONDICIONAL: La probabilidad de que ocurra un evento B, cuando se sabe que ha ocurrido algún otro evento A se denomina probabilidad condicional.