Estadistica descriptiva
Páginas: 19 (4610 palabras)
Publicado: 4 de septiembre de 2012
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA UNIDAD I ESTADISTICA DESCRIPTIVA
1. CONCEPTOS BASICOS DE ESTADISTICA
El tema de la estadística moderna abarca la recolección, presentación y caracterización de información para ayudar tanto en el análisis de datos como en el proceso de la toma de decisiones.
La estadística se divide normalmente en dos:
Estadística Descriptiva.- Puede definirsecomo aquellos métodos que incluyen la recolección, presentación y caracterización de un conjunto de datos con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto de datos.
Ejemplos: promedio de bateo, índice de accidentes, tasa de mortalidad, calcular desviación estándar, etc.
Inferencia Estadística o Estadística inferencial. Puede definirse como aquellos métodos quehacen posible la estimación de una característica de una población o la toma de una decisión referente a una población, basándose sólo en los resultados de la muestra.
Por ejemplo un profesor de historia decide servirse de la calificación promedio lograda por un grupo para estimar el promedio de los diez grupos que asisten al mismo curso de historia. El proceso de estimación de lacalificación promedio sería un problema de inferencia estadística. Cualquier conclusión a la que llegue el profesor respecto al os diez grupos del curso se basará en una generalización que va mucho más allá de loas datos relativos al grupo que asiste al curso de historia; y la generalización no será totalmente válida, de modo que el profesor debe indicar las probabilidades de que sea verdadera.
Teoría dedecisión.
Algunos de los problemas más importantes de la inferencia estadística se refieren a la evaluación de los riesgos y las consecuencias que pueden ocurrir al hacer generalizaciones a partir de una muestra de datos. Esto incluye una estimación de la probabilidad de tomar decisiones erróneas, las posibilidades de hacer predicciones incorrectas. En los últimos años, se han hecho intentosde abordar todos estos problemas dentro del marco de referencia de una teoría unificada llamada teoría de decisión. Si bien esta teoría tiene muchas ventajas conceptuales y teóricas, plantea algunos problemas de aplicación que son difíciles de resolver. Para entenderlos debe comprenderse que, por muy objetivamente que se planee un experimento o investigación, es imposible eliminar todos loselementos subjetivos. Un elemento de subjetividad interviene aun cuando definimos elementos como “bueno” o “mejor” con respecto a la razón de criterios de decisión (por ejemplo buscaremos una línea recta que “mejor se ajuste a un conjunto dado de pares ordenados de datos).
La gran mayoría de los métodos que serán usados para plantear y resolver estos problemas pertenecen al enfoque clásico, ya queno toman en cuenta los varios factores subjetivos mencionados antes. Algunas otras aplicaciones pertenecen al enfoque Bayesiano, que consideran, informalmente al menos, algunos de estos factores subjetivos. La subjetividad influye mucho en la elección de los métodos estadísticos o fórmulas empleadas en una situación específica.
Población (o universo): Es la totalidad de elementos o cosasbajo consideración.
Una Muestra: Es la porción de la población que se selecciona para su análisis.
Un Parámetro: Es una medida de resumen que se calcula para describir una característica de toda una población.
Una Estadística: Es una medida de resumen que se calcula para describir una característica de una sola muestra de la población.
Muestra aleatoria: Es una muestra elegidaindependientemente de todas las demás, con la misma probabilidad que cualquier otra y cuyos elementos están elegidos independientemente unos de otros y con la misma probabilidad.
1.2 DESCRIPCION DE DATOS
Los datos ayudan a los encargados de la toma de decisiones a hacer conjeturas bien fundamentadas acerca de las causas y, por lo tanto, sobre los efectos probables de ciertas características de...
1. CONCEPTOS BASICOS DE ESTADISTICA
El tema de la estadística moderna abarca la recolección, presentación y caracterización de información para ayudar tanto en el análisis de datos como en el proceso de la toma de decisiones.
La estadística se divide normalmente en dos:
Estadística Descriptiva.- Puede definirsecomo aquellos métodos que incluyen la recolección, presentación y caracterización de un conjunto de datos con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto de datos.
Ejemplos: promedio de bateo, índice de accidentes, tasa de mortalidad, calcular desviación estándar, etc.
Inferencia Estadística o Estadística inferencial. Puede definirse como aquellos métodos quehacen posible la estimación de una característica de una población o la toma de una decisión referente a una población, basándose sólo en los resultados de la muestra.
Por ejemplo un profesor de historia decide servirse de la calificación promedio lograda por un grupo para estimar el promedio de los diez grupos que asisten al mismo curso de historia. El proceso de estimación de lacalificación promedio sería un problema de inferencia estadística. Cualquier conclusión a la que llegue el profesor respecto al os diez grupos del curso se basará en una generalización que va mucho más allá de loas datos relativos al grupo que asiste al curso de historia; y la generalización no será totalmente válida, de modo que el profesor debe indicar las probabilidades de que sea verdadera.
Teoría dedecisión.
Algunos de los problemas más importantes de la inferencia estadística se refieren a la evaluación de los riesgos y las consecuencias que pueden ocurrir al hacer generalizaciones a partir de una muestra de datos. Esto incluye una estimación de la probabilidad de tomar decisiones erróneas, las posibilidades de hacer predicciones incorrectas. En los últimos años, se han hecho intentosde abordar todos estos problemas dentro del marco de referencia de una teoría unificada llamada teoría de decisión. Si bien esta teoría tiene muchas ventajas conceptuales y teóricas, plantea algunos problemas de aplicación que son difíciles de resolver. Para entenderlos debe comprenderse que, por muy objetivamente que se planee un experimento o investigación, es imposible eliminar todos loselementos subjetivos. Un elemento de subjetividad interviene aun cuando definimos elementos como “bueno” o “mejor” con respecto a la razón de criterios de decisión (por ejemplo buscaremos una línea recta que “mejor se ajuste a un conjunto dado de pares ordenados de datos).
La gran mayoría de los métodos que serán usados para plantear y resolver estos problemas pertenecen al enfoque clásico, ya queno toman en cuenta los varios factores subjetivos mencionados antes. Algunas otras aplicaciones pertenecen al enfoque Bayesiano, que consideran, informalmente al menos, algunos de estos factores subjetivos. La subjetividad influye mucho en la elección de los métodos estadísticos o fórmulas empleadas en una situación específica.
Población (o universo): Es la totalidad de elementos o cosasbajo consideración.
Una Muestra: Es la porción de la población que se selecciona para su análisis.
Un Parámetro: Es una medida de resumen que se calcula para describir una característica de toda una población.
Una Estadística: Es una medida de resumen que se calcula para describir una característica de una sola muestra de la población.
Muestra aleatoria: Es una muestra elegidaindependientemente de todas las demás, con la misma probabilidad que cualquier otra y cuyos elementos están elegidos independientemente unos de otros y con la misma probabilidad.
1.2 DESCRIPCION DE DATOS
Los datos ayudan a los encargados de la toma de decisiones a hacer conjeturas bien fundamentadas acerca de las causas y, por lo tanto, sobre los efectos probables de ciertas características de...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.