Analisis de datos estadistica

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ANÁLISIS DE DATOS
“Hay verdades estadísticas” a medias, mentiritas, mentirotas y

Ernest Hemingway “La estadística no es solo una técnica que mensura la verdad o la mentira entre cero y uno, es una demostración de la relatividad de la verdad” MOVE

La Estadística fue, en sus orígenes, un conjunto de técnicas que permitían organizar, describir y cuantificar los asuntos del Estado. La raízstatus explica así la palabra Estadística que fuera usada al parecer por primera vez hacia mediados del siglo XVII en Alemania. La Estadística Descriptiva es el conjunto de principios, técnicas y métodos gráficos y cuantitativos que permiten organizar, resumir y representar sistemáticamente los datos que se obtienen de observar o medir los resultados de un experimento aleatorio. Un Experimento esaleatorio o estadístico en el sentido en que no se puede Determinar el resultado exacto del experimento, aunque éste sea reiterable o repetible bajo las mismas condiciones y sea previsible el Espacio Muestral o conjunto de todos los resultados posibles. En principio diremos que una Muestra es un subconjunto de n resultados posibles de un experimento aleatorio, que el total de resultados posibles N ó∞ se considera como una Población finita o infinita respectivamente y que
una Variable Aleatoria es una función cuyo dominio es el espacio muestral o la población asociada a un experimento aleatorio. de datos, población y muestra. El concepto de variable aleatoria se definirá formalmente más adelante, en este punto diremos que las observaciones que corresponden a una variable aleatoria son dedos clases: numéricas y cuantitativas o categóricas y El dual de la relación espacio muestral y evento en términos de probabilidad es, en la descripción

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cualitativas; por ejemplo la duración de un ser vivo en días en el primer caso y el tipo de sangre de un ser humano en el segundo. Las numéricas obedecen a conteos o mediciones y las cualitativas a identificaciones mediante códigos nonecesariamente cuantitativos. En la estadística son usuales las siguientes descripciones, diagramaciones o distribuciones de los datos de una muestra: 1. Diagrama de puntos sobre el eje real, práctico para muestras con tamaño
n ≤ 30 .

2. Diagrama de tallo, hojas y frecuencias simples o número de veces que aparece cada observación. Cuando este diagrama se realiza mediante paquetes estadísticoscomo SAS o STATGRAPHICS, muestra automáticamente los dato LO y HI, abreviatura en inglés para los datos mínimo y máximo respectivamente de la muestra, además las frecuencias simples y acumuladas. 3. Distribución de frecuencias que incluye los intervalos de clase, los conteos y las frecuencias simples, relativas y acumulativas. 4. Histograma de frecuencias simples. 5. Histograma de frecuenciasacumuladas. Ejemplo 1. Un artículo publicado en Technometrics (Vol. 19, 1977, Pág. 425) presenta los datos siguientes sobre el octanaje de varias mezclas de gasolina: Nota: El octano: es un hidrocarburo saturado antidetonante componente del petróleo. El octanaje: mide el poder antidetonante de la gasolina. 88.5 94.7 84.3 90.1 89.0 89.8 91.6 90.3 90.0 87.7 91.1 86.7 93.4 96.1 89.6 90.4 91.6 90.7 83.4 91.088.2 88.5 93.3 87.4 91.1 90.5 86.7 94.2 90.8 90.1 91.8 88.4 92.6 93.7 87.5 87.8 88.3 89.2 92.3 88.9 89.8 92.7 91.5 89.9 98.8 88.3 90.4 91.2 90.6 92.2 88.6 88.3 94.2 85.3 90.1 89.3 91.1 92.2 100.3 87.6 92.7 87.9 93.0 94.4 90.4 91.2 96.5 84.3 93.2 88.6 88.7 92.7 89.3 91.0 93.3 86.7 91.0 90.9 89.9 91.8 89.7 92.2

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Construya un diagrama de tallo y hoja para estos datos.

Tamaño de lamuestra n = 82 , octanaje mínimo = 83.4 , octanaje máximo = 100.3 . Diagrama de tallo y hoja y frecuencia simple. 1 2 1 3 6 11 10 13 13 1 1 1 8 9 0 7 4 0 6 7 1 2 3 9 6 1 6 3 4 2 3 3 8 5 9 9 5 8 3 8 7 1 4 2 4 0 5 6 0 6 2 0 3 1 5 8 1 6 8 6 4 0 2 0 1 0 1

4 7 2 3 7 2 5 4 3 3 7 7 1 8 3 Tallo 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

9 6 8 5 4 7

2 7 7 2 2 7 3 6

3 2 0 7 3 4...
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