Licenciado En Matematicas

Iván García Meza, Kevin Escobar, Oscar Adolfo Varela
Análisis Estadístico de Exportaciones e Importaciones de Petroleo.
Profesor NAVARRO MANOTAS EVARISTO DE JESUS. Grupo GN - Noviembre - 2012
Estadística, Universidad de la Costa, CUC Barranquilla – Atlántico.

RESUMEN: En este proyecto se determinan algunas de las variables estadísticas existentes que nos ayudan a sacar importantesconclusiones de una distribución de datos de tipo estadístico, sobre las exportaciones e importaciones de petróleo, esto utilizando algunas herramientas o programas informáticos que nos ayudan hacer un análisis y gestión de valores estadístico más completo y preciso de todos los datos obtenidos del determinado estudio asignado.

PALABRAS CLAVE: Análisis de valores,
Distribución de datos,Variables estadísticas.

Abstract: This project will determine some of the existing statistical variables that help us to draw important conclusions from a distribution of statistical data on exports and imports of oil, this using some tools or software that help us to analyze and manage statistical values ​​complete and accurate data for all of the assigned study determined.

KEYWORDS: ValueAnalysis,
Distribution data, statistical variables.

1. INTRODUCCION.

Se incluye el análisis estadístico de una serie de datos, haciendo uso de herramientas informáticas más utilizadas para el manejo de datos de este tipo en este caso Star Grafic, se calcula cada variable estadística y a su representación gráfica para una mejor conclusión de las muestras.

2. FUNDAMENTOS TEORICOS.Medidas de Centralización.

Nos dan un centro de la distribución de frecuencias, es un valor que se puede tomar como representativo de todos los datos. Hay diferentes modos para definir el "centro" de las observaciones en un conjunto de datos. Por orden de importancia, son:
MEDIA: (media aritmética o simplemente media). Es el promedio aritmético de las observaciones, es decir, el cociente entrela suma de todos los datos y el número de ellos. Si xi es el valor de la variable y ni su frecuencia, tenemos que:
x=inixini si los datos están agrupados utilizaremos las marcas de clase es decir ni en vez de xi.

MEDIANA (Me): Es el valor que separa por la mitad las observaciones ordenadas de menor a mayor, de tal forma que el 50% de estas son menores que la mediana y el otro 50% sonmayores. Si el número de datos es impar la mediana será el valor central, si es medidas estadísticas descriptiva estas son menores que la mediana y el otro 50% son mayores. Si el número de datos es impar la mediana será el valor central, si es par tomaremos como mediana la media aritmética de los dos valores centrales.

Imagen tomada de:[ http://www.tuveras.com/estadistica/mediana.gif]

MODA(M0): es el valor de la variable que más veces se repite, es decir, aquella cuya frecuencia absoluta es mayor. No tiene porque ser única.

Imagen tomada de: [http://www.tuveras.com/estadistica/modas.gif]

Medidas de Dispersión.
Las medidas de tendencia central tienen como objetivo el sintetizar los datos en un valor representativo, las medidas de dispersión nos dicen hasta que punto estas medidasde tendencia central son representativas como síntesis de la información. Las medidas de dispersión cuantifican la separación, la dispersión, la variabilidad de los valores de la distribución respecto al valor central. Distinguimos entre medidas de dispersión absolutas, que no son comparables entre diferentes muestras y las relativas que nos permitirán comparar varias muestras.

VARIANZA (s2): Es el promedio del cuadrado de las distancias entre cada observación y la media aritmética del conjunto de observaciones.
s2=i(xi-x)2nin Haciendo operaciones en la fórmula anterior obtenemos otra fórmula para calcular la varianza: s2=ixi2nin-x2
Si los datos están agrupados utilizamos las marcas de clase en lugar de Xi.
DESVIACIÓN TÍPICA (S): La varianza viene dada por las mismas unidades...