Estadisticas

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Estadística
La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el procesorelacionado con la investigación científica.
Ejemplo:
Esta clase de estadística es la que analiza situaciones donde el azar hace su presencia de manera importante. Un ejemplo de la estadística de probabilidad es cuando tiramos un dado y estudiamos las posibilidades que contamos en lograr un determinado número. Otro ejemplo es al poner a geminar una cantidad de semillas de una especie yanalizamos cuántas plantas podrán crecer y desarrollarse correctamente.
Clasificación clásica de la estadística
La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente.
Ejemplos:
Ejemplos básicos de estadísticos son: la media y la desviación estándar.
Algunosejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, clústers, entre otros.
Ejemplo de estadística descriptiva
La estadística descriptiva es la que resume, organiza e intenta simplificar un conjunto de datos de estilo numeroso o muy complicado. 
La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo encuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento derelaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen a nova, series de tiempo y minería de datos.
Ejemplo:
Quiero saber el promedio que gana una familia en una ciudad que tiene muchas familias. Son tantas que no me da el tiempo para visitarlas a todas. Visito 100 y me da un promedio de 3.000 $ por mes (en Argentina no es mucho está cerca del límite) Bien esos3.000 son una estimación infestada (no viciada) de la media de las ganancias por mes de una familia en esa ciudad.
Como paso de lo particular estoy haciendo una inferencia inductiva. Por tanto debería dar alguna probabilidad que evalue mi estimación. Para ello se halla también el desvío estándar de la muestra, supongamos que sea 120 y se halla lo que se llama intervalo de confianza.
Supongamosque queremos tener una probabilidad del 95% de que el intervalo contenga al valor verdadero entonces aplicamos las fórmulas que podrás encontrar en los libros y obtenemos:
3000-1,96* 120/raíz(100)<=media de la ciudad<=3.000+1,96*120/raíz(100)
Población finita
Una población finita se refiere al grupo de clientes de tamaño limitado que utilizará el servicio y que, en ciertos momentos, haráfila. Esta clasificación de finita es importante porque cuando un cliente deja su posición como miembro de la población. Por el contrario, cuando se atiende un cliente y éste regresa al grupo de usuarios la población aumenta y la probabilidad de que un usuario requiera servicio aumenta. Este tipo de problemas con población finita precisa de una serie de fórmulas distintas de las que se aplican auna población infinita.

Ejemplo
1. una máquina que se avería y requiere servicio), el tamaño del grupo de usuarios se reduce en uno, lo cual reduce la probabilidad de la siguiente ocurrencia.
2. el número de alumnos de un centro de enseñanza, o grupo clase.

Población infinita
Una población infinita es aquella lo bastante grande con relación al sistema de servicio como para que el...
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